Agents, Apprentissage et Adaptation – A^3

L’objectif du thème A^3 est de définir un ensemble de méthodologies de modélisation et d’aide à la décision en intégrant les aspects dynamique et évolutif du système étudié. Ce thème s’appuie sur la connaissance des modèles de classification dynamique issus des travaux du thème SUSE et sur les savoir-faire sur l’adaptation logicielle développés dans le thème ICARE. Les contributions en termes de modélisation couvrent principalement la mise à jour continue des espaces de décision (classifieurs adaptatifs à base de SVM et de mélanges de Gaussiennes, sélection et adaptation des caractéristiques). Concernant l’aide à la décision, les principales originalités concernent la construction de simulateurs multi-agents en exploitant les contributions en modélisation dynamique, la coordination (via des méthodes de satisfaction de contraintes couplées à des processus de décision markoviens), et l’adaptation (par le biais d’architectures d’agents flexibles à base de composants).

La complémentarité entre ces différentes approches se manifeste particulièrement au travers d’applications dédiées à l’analyse et à la simulation des différents comportements humains en interaction avec des systèmes complexes et intelligents. De plus, elle ouvre des perspectives intéressantes autour des interfaces homme, robot, espace intelligent.

Nos ambitions sont de développer de nouvelles méthodes et des concepts permettant de :

  • Classer et apprendre les comportements réels, observés dans un environnement ouvert et un contexte évolutif,
  • Concevoir les mécanismes de décision déclenchant l’adaptation et la conduite du système,
  • Adapter l’architecture logicielle des agents en lien avec l’adaptation des comportements,
  • Coordonner les adaptations individuelles d’agents.