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Plan du cours 1.Définition 2.Les agents dans le processus dachat 3.AI sur le site du Vendeur 4.AI de négociation multi-agents 5.Les enchères 6.AI et apprentissage.

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1 Plan du cours 1.Définition 2.Les agents dans le processus dachat 3.AI sur le site du Vendeur 4.AI de négociation multi-agents 5.Les enchères 6.AI et apprentissage 7.Techniques utilisées 8.Pour aller plus loin

2 Définition : AGENT ELECTRONIQUE « Une entité logicielle capable dagir de manière autonome dans le but daccomplir un certain nombre de tâches au nom de son utilisateur et en fonction de ses intérêts »

3 Caractéristiques dun AI Autonomie AI doit pouvoir prendre des initiatives et agir sans intervention de l'utilisateur final. Communication AI doit pouvoir échanger des informations et se coordonner avec d'autres agents, avec des serveurs ou avec des humains. Apprentissage / réactivité AI doit être capable de s'adapter à son environnement et aux évolutions de celui-ci.

4 COLLABO--RATION AGENTS INTELLIGENTS AUTONOMIE AUTONOMIE APPRENTISSAGE

5 Autres caractéristiques dun AI Mobilité Relative : par envoie de requête (ex: copernic) Réelle : AI se déplacent dune machine à lautre. Pour migrer, un AI transfère son code et ses données sur le nouveau site puis continue son exécution sur ce site. Capacité sociale Les agents sociables "apprennent" les goûts des utilisateurs en même temps qu'ils leur fournissent des informations Capacité de compétition entre agents

6 Plan du cours 1.Définition 2.Les agents dans le processus dachat 3.AI sur le site du Vendeur 4.AI de négociation multi-agents 5.Les enchères 6.AI et apprentissage 7.Techniques utilisées 8.Pour aller plus loin

7 AI et étapes du processus dachat en ligne 1. Identification du besoin 2. Recherche (produit, service, vendeur) 3. Négociation 4. Transaction 5. Livraison 6. Service après-vente 7. Evaluation

8 Achat : Recherche du produit Agents de recommandation : Sur la base de critères fournis par un consommateur lagent évalue différents produits et regroupe ceux qui correspondent le plus aux préférences du consommateur Exemples : Firefly, PersonaLogic …

9 Achat : Recherche du vendeur Agents de recherche Sur la base de critères fournis par un consommateur lagent compare les offres de différents vendeurs Exemples : BargainFinder, Jango, CNET, Kelkoo, Shopper…

10 Achat : Négociation Agents de négociation Sur la base de contraintes fournies par un consommateur lagent négocie en son nom les termes dune transaction Exemples : BAuctionBot, Kasbah, Tete- a-Tete …

11 Plan du cours 1.Définition 2.Les agents dans le processus dachat 1.Agents de recherche 2.Agents de recommandations 3.Agents de négociations 3.AI sur le site du Vendeur 4.AI de négociation multi-agents 5.Les enchères 6.AI et apprentissage 7.Techniques utilisées 8.Pour aller plus loin

12 12 AI : sur le site du vendeur l AGENTS de RECOMMANDATION : »Collaborative filtering »Feature-based filtering »Constraint filtering

13 13 Collaborative filtering Sélection effectuée dans une BDD consommateurs l Achats passés : BookMatcher (Amazon) l Evaluation de produits : Firefly, MovieCritic

14 14 Achats passés + l Pas de participation exigée du consommateur - l Base de prédiction pouvant être inappropriée l Ne tient pas compte du niveau de satisfaction des consommateurs

15 15 Evaluation des produits + l Tient compte des préférences l Adapté pour lachat de biens à faible implication - l Inadapté pour lachat de biens complexes à forte implication

16 16 feature-based filtering Sélection effectuée à partir dun questionnaire rempli par le consommateur

17 17 Feature-based filtering : Dell, HP + l Personnalisation de loffre - l Sélection limitée au catalogue du vendeur l Niveau dexpertise exigé du consommateur

18 18 Constraint filtering Sélection à partir de la reproduction du processus de choix : - étape de communication - étape de recommandation

19 19 Constraint filtering : communication l Questionnaire, type feature- based, mais plus complexe »Exemple : PersonaLogic »6 catégories de questions »3 à 4 questions par catégorie

20 20 Constraint filtering : recommandation Calcul dune fonction dutilité tenant compte des choix et des contraintes

21 21 Constraint filtering + l Facilitation des possibilités darbitrage l Préférence du consommateur plus représentative - l Nombre de questions à poser

22 22 AI de RECHERCHE : sites informédiaires l Sur le site dinfomédiaires (type Kelkoo) 1. Spécifications du consommateur 2. Recherche par AI sur e-catalogues 3. Affichage dun tableau comparatif

23 23 Agents de recherche BargainFinder : Accenture Compare prix dun CD sur 9 sites marchands Jango, CNET & Kelkoo couvrent une gamme très large de produits Shopper compare plus d1 million de prix pour plus de cent mille produits informatiques

24 24 Agents de recherche + l Réduction de leffort de recherche du consommateur - l Blocage des sites marchands l Pas de conseil véritable l Limitation des critères de préférences l Mots clés non intuitifs l Pas de contextualisation de lutilisation

25 Plan du cours 1.Définition 2.Les agents dans le processus dachat 1.Agents de recherche 2.Agents de recommandations 3.Agents de négociations 3.AI sur le site du Vendeur 4.AI de négociation multi-agents 5.Les enchères 6.AI et apprentissage 7.Techniques utilisées 8.Pour aller plus loin

26 26 AI de négociation Multi-agents l les marchés électroniques »Système multi-agents échangeant des offres et des contre-offres en vue de parvenir à un accord

27 27 Protocole de négociation multi-agents: Nombre des parties Durée de linteraction Type de messages échangés Ordre des offres et des contre- offres

28 Plan du cours 1.Définition 2.Les agents dans le processus dachat 1.Agents de recherche 2.Agents de recommandations 3.Agents de négociations 3.AI sur le site du Vendeur 4.AI de négociation multi-agents 5.Les enchères 6.AI et apprentissage 7.Techniques utilisées 8.Pour aller plus loin

29 29 AGENTS de négociation : enchères Mécanisme de transaction déterminant lallocation & le prix des ressources sur la base des différentes offres faites par les parties Mécanisme de transaction bien adapté pour les produits rares ou doccasion Mécanisme se développant pour tous les produits

30 30 Les types denchères Anglaises Sous plis scellés À la Vickrey Hollandaises Inversées

31 31 Enchères anglaises Le vendeur fixe un prix initial, Les acheteurs surenchérissent Le commissaire priseur adjuge Le gagnant est lacheteur ayant fait loffre la plus élevée (le prix payé) eBay, Onsale, iBazar

32 32 Enchères sous plis scellés Chaque acheteur envoie une offre secrète non modifiable, Le commissaire priseur ouvre les différentes offres Le gagnant est lacheteur ayant fait loffre la plus élevée (prix payé) Timeshare Resale International

33 33 Enchères à la Vickrey Le vendeur fixe un prix initial, Les acheteurs surenchérissent Le commissaire priseur adjuge Le gagnant est lacheteur ayant fait loffre la plus élevée Le prix payé correspond au montant de la seconde offre la plus élevée majoré dun incrément

34 34 Enchères à la Vickrey Antebellum Covers Naucks Vintage

35 35 Enchères hollandaises Le vendeur fixe un prix initial élevé Le commissaire priseur fait diminuer le prix à intervalle de temps régulier Le gagnant est le premier acheteur acceptant loffre proposée Le montant correspondant à loffre proposée

36 36 Enchères hollandaises Klik-Klok Department store Bid.com

37 Enchères inversées l Pour les entreprises : dépose dune demande de prestation ou de service »Les fournisseurs proposent leur service »Loffre la plus basse lemporte »PB pour les offres demplois ! l Pour les particuliers : loffre la plus basse unique lemporte »http://www.enchereclic.com/Comment- fonctionnent-les-encheres-a-la-baissehttp://www.enchereclic.com/Comment- fonctionnent-les-encheres-a-la-baisse »Souvent une inscription payante pour déposer une offre

38 Plan du cours 1.Définition 2.Les agents dans le processus dachat 3.AI sur le site du Vendeur 4.AI de négociation multi-agents 5.Les enchères 6.AI et apprentissage 7.Techniques utilisées 8.Pour aller plus loin

39 39 Agents de négociation : apprentissage Améliorer les stratégies de négociation Bayésien Génétique

40 40 Utilisation du théorème de Bayes pour réviser les croyances dun agent au cours dune négociation 1. probabilités à priori sur les valeurs dun paramètre 2. Observation par lagent du comportement de son opposant 3. Transformation des probabilités à priori en probabilités à posteriori Exemple : Bazzar Agents de négociation : apprentissage

41 41 Génétique : faire évoluer les règles au cours du temps 1. Ensemble de stratégies de négociation générées de manière aléatoire pour un agent 2. Lagent utilise au moins une fois chacune dentre elles dans une négociation avec un autre agent 3. Il évalue une génération 4. Il transforme les stratégies pour construire une nouvelle génération… Exemple : ADEPT Agents de négociation : apprentissage

42 Plan du cours 1.Définition 2.Les agents dans le processus dachat 3.AI sur le site du Vendeur 4.AI de négociation multi-agents 5.Les enchères 6.AI et apprentissage 7.Techniques utilisées 8.Pour aller plus loin

43 Techniques utilisées Principes des systèmes experts langages de programmation : »Java / C, C++ / Python / PROLOG / PHP Le langage de communication utilisé entre agents: »KQML (Knowledge Query and Manipulation Language). Transfert des agents mobiles entre plusieurs ordinateurs »ATP ( Agent Tranfert Protocol protocole de niveau application couche 7 du modèle OSI

44 Plan du cours 1.Définition 2.Les agents dans le processus dachat 3.AI sur le site du Vendeur 4.AI de négociation multi-agents 5.Les enchères 6.AI et apprentissage 7.Techniques utilisées 8.Pour aller plus loin

45 45 « Les agents intelligents pour un nouveau commerce électronique » C. PARASCHIV Hermés Lavoisier Pour aller plus loin


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