Multi Agent

Système dans lequel les agents doivent interagir ensemble de manière à accomplir leurs buts

Les systèmes multiagents coopératifs dans lesquels les agents doivent interagir ensemble de manière à accomplir leurs buts est un domaine de recherche très actif. Une difficulté fondamentale rencontrée par ces agents est de savoir comment coordonner efficacement leurs actions de manière à pouvoir bénéficier les uns des autres, au lieu de se nuire.

Il convient de savoir que lorsque l'on considère des systèmes multiagents ouverts, avec plusieurs agents et plusieurs interactions entre eux, la solution qui consiste à définir des politiques de coordination à priori devient vite très difficile, voir même impossible dans certains cas.

C'est pourquoi l'apprentissage devient intéressant, car il permet d'enlever au concepteur du système la tâche fastidieuse de prévoir des politiques de coordination pour toutes les situations possibles. Si les agents peuvent apprendre à améliorer la coordination de leurs actions en interagissant avec les autres, alors ils pourront s'adapter aux situations changeantes et aux différentes dynamiques de groupe. Source : Sebastien Paquet

Rappelons, si cela était nécessaire, qu'un système multi-agent est un ensemble constitué d'entités autonomes, ou agents intelligents autonomes (voir : Agent Intelligent) et que toute la difficulté, déjà présente au niveau même des agents, vient du contrôle et de la prédictabilité d'action et d'évolution de tels systèmes. Alain Cardon et Hugo de Garis sont parmi les chercheurs en intelligence artificielle les plus avant-gardistes en matière d'utilisation de ces systèmes dans la construction de cerveaux artificiels et du développement d'une Conscience Artificielle.

On distingue généralement trois catégories d'agents : Agent Réactif, Agent Cognitif? et Agent Interactif?.

Quelques liens

• http://www.multiagent.com/
• http://agents.umbc.edu/

contributeurs / intéressés : Seb Paquet :: Luc Legay :: Serge Stinckwich :: François Parmentier

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