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Les Systèmes Multi-Agents et la recherche dinformations Pr. Khaled GHEDIRA.

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1 Les Systèmes Multi-Agents et la recherche dinformations Pr. Khaled GHEDIRA

2 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 LI3 Création : 1999 avec un chercheur sénior et 6 masters Ex-URIASIS, ex-SOIE + MIAD LI3 32 chercheurs séniors, 60 doctorants, 20 masters Diplômes : 40 masters, 20 thèses

3 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Motivations Limites du raisonnement centralisé : pluralisme, un être humain ne peut se développer… Distribution physique (soulever un poids lourd), fonctionnelle, naturelle (réseau de transport) Problèmes complexes Systèmes multi-experts Aspect dynamique Limites du séquentiel, synchrone,… Les réseaux (Pbs dinteropérabilité, de routage, de saturation,…) Internet (Données hétérogènes et volumineuses,…) Internet (Données hétérogènes et volumineuses,…) Simulation de phénomènes complexes: Science du vivant (Impact des comportements individuels sur le niveau global, Éco-système,…) Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L approche MA pour la RI ? Exemples 2

4 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Concepts de base des SMA SMA = Société dentités en interaction en vue de satisfaire au mieux un ou plusieurs buts Contrôle décentralisé Deux niveaux de description Individuel/Local : Lagent/entité Collectif/Global : La société MA/SMA Les interactions: Communication, Coopération, Négociation, Concurrence,… Optimisation locale/globale & mono/multi-critère Modélisation multi-agent: Conception, spécification Implémentation Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L approche MA pour la RI ? Exemples 3

5 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Caractéristiques Autonomie Communication Coopération Mobilité Apprentissage Aspect asynchrone et auto- déclenchement Localité Flexibilité Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L approche MA pour la RI ? Exemples 4

6 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Comment spécifier un agent? Recette???? Granularité? Capacité de raisonnement? Accointances? Connaissances sur lenvironnement? sur les autres agents? Capacité de réaction aux aléas? Apprentissage? Position sociale? hybride, rationnel,proactif, situé,… Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L approche MA pour la RI ? Exemples 5

7 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Caractéristiques (2) Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L approche MA pour la RI ? Exemples statique migration conversation dynamique statique Autonomie Intelligence Mobilité CommunicationCapacité de coopération négociation délégation isolation Apprentissage Raisonnement planification Exécution distante isolé préférence Systèmes multi- agents Agents mobiles 6

8 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Les agents réactifs Pas de connaissances explicites ni de lenvironnement, ni des autres agents, ni du passé, Pas de plan dactions Comportement simple de type réflexe qualifié aussi de biologique Nombre assez important Emergence Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L approche MA pour la RI ? Exemples 7

9 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Les agents cognitifs Connaissances explicites partielles de lenvironnement, des autres agents, du passé Plan dactions Comportement intelligent qualifié de social Nombre assez réduit Base de connaissance assez importante Coopération, coordination Des explications Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L approche MA pour la RI ? Exemples 8

10 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Quelques architectures Agent Architecture modulaire Architecture à base de tableaux noirs Architecture BDI Architecture connexionniste Système à base de connaissances Architecture Multi-Agent KG : {boite aux lettres, accointances, connaissances statiques, connaissances dynamiques et un comportement basé sur la recherche de satisfaction} Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L approche MA pour la RI ? Exemples 9

11 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Quelques rôles Médiateur Décideur Fournisseur Exécutant Agents dinformation/Internet: gestionnaire de courrier, secrétaire virtuelle, moteur de recherche Agents de détection dintrusion Agents de base de données: répartition, collecte, Agents de data-mining Agents de commerce électronique: shopping agents (prospection pour le compte des clients), merchandising agents (prospection pour le compte du producteur afin de connaître les goûts et les besoins du consommateur) Planificateur Ordonnanceur Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L approche MA pour la RI ? Exemples 10

12 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Comment spécifier un SMA Les agents? Qui connaît qui? Qui connaît quoi? Qui fait quoi? Assurer la cohérence des interactions (contrôle)? Gérer les conflits entre agents Coordonner lexécution des agents Éviter les comportements chaotiques Plateforme pour implanter ou simuler le SMA Les relations sociales Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L approche MA pour la RI ? Exemples 11

13 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Mise au point dun SMA Approche fonctionnelle Un agent par fonction/sous problème Evt hiérarchisation Approche orientée composant/objet physique ou virtuel Un agent par composant Evt hiérarchisation Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L approche MA pour la RI ? Exemples 12

14 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Techniques de modélisation Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L approche MA pour la RI ? Exemples Les modèles algébriques: le langage Z, agent logic [Wooldridge 96], logique temporelle,… Les modèles opératoires: automates à états finis, réseaux de Petri,… Méthodologie de conception (basée sur le cycle de vie: spécification, conception et implémentation: Alaadin (AGR), Gaia, AUML,… MA-UML 13 MA-UML UML AUML + = Nouveaux diagrammes

15 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Les interactions Communication Qui communique quoi? à qui? quand? pourquoi? et comment? langage de communication: KQML, FIPA ACL Actes de langage [Austin 62] : Structure: locutoires (énonciation), illocutoires (donner un ordre, poser une question) et perlocutoire (convaincre, faire croire) Typologie: les assertifs, les directifs, les promissifs, les expressifs et les déclaratifs Coopération Négociation Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Le SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA Pourquoi une approche MA pour les SI ? Exemples

16 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Définition dune plateforme MA Un langage de construction dagents Un langage de communication Mécanisme de simulation du parallélisme et de lasynchronisme Gestion de lenvironnement Interface: débogage,… Comment choisir une plateforme? Norme FIPA (http://drogo.cselt.stet.it/fipa/) : Des spécifications afin dassurer linteropérabilité entre plateformes hétérogèneshttp://drogo.cselt.stet.it/fipa/ Disponibilité, configuration (OS), documentation, généricité, nombre dapplication, hétérogénéité, adaptabilité, standard (communication…), interopérabilité, distribution (plusieurs sites), facilité de développement (outils, éditeurs,…), simulation Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L approche MA pour la RI ? Exemples 15

17 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Concluons sur les SMA: pluridisciplinarité Systèmes distribués IA BD Langage naturel Réseaux et télécommunication Robotique Psychologie Sociologie Biologie Éthologie Et la recherche dinformations Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L approche MA pour la RI ? Exemples 16

18 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Recherche dinformations vs SMA Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA Lapproche MA pour la RI ? Exemples Gestion de Production Sources différentes, distantes géographiquement, autonomes, flexibles, Éventuellement conflictuelles + Informations hétérogènes, volumineuses, complexes, évolutives, connues partiellement, interactions pour transactions, etc. Réseau dinformations requête Informations 17 Informations : hétérogènes, volumineuses, complexes

19 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Lapproche Multi-Agent pour la recherche dinformations et la veille stratégique > 2 2 types d agents : Agents de recherche d information Agents d internet Agents intelligents

20 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Agents de recherche dinformations Recherche dinformations non structurées et semi-structurées Exécution des recherches proactives afin de maintenir, négocier l'information appropriée au nom de leurs utilisateurs ou d'autres agents. Recherche, filtrage, analyse, manipulation et fusion de l'information hétérogène Visualisation et guidage de l'utilisateur selon son profil Exemples : Warren : SMA qui intègre l'information trouvée et filtrée pour aider un utilisateur dans le contrôle de son portefeuille financier InfoSleuth : SMA pour la recherche coopérative dinformations dans des bases de données distribuées. NetSA : Un agent ontologie pour le maintien de la cohérence des concepts UMDL : Cest un système dinformations coopératif pour la recherche des documents dans une librairie digitale : 19

21 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Agents dInternet Annuaires (sites), moteurs de recherche généralistes (robots/spiders/crawlers par mots clefs, titre, contenu), moteurs de recherche spécialisés (par types de documents (image, vidéo) ou par thème, base de données propre et algo propre), Métamoteurs de recherche génération 1 : même interface pour plusieurs moteurs et outils. Pas dnterrogation simultanée mais un gain de temps. génération 2: simultanément plusieurs outils de recherche. Mais ils affichent les résultats moteurs par moteurs sans éliminer les doublons ni procéder à l'analyse de pertinence. génération 3: Plus sophistiqués, sélectionnent les sites dans différents moteurs, éliminent les doublons et affichent les résultats selon des critères de pertinence ou par type de document. Avantage : exhaustivité mais pb de syntaxe Exemple : Metacrawler, profusion Agents Intelligents 20

22 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Agents intelligents AFNOR : Objet utilisant les techniques de l'intelligence artificielle : il adapte son comportement à son environnement et en mémorisant ses expériences, se comporte comme un sous-système capable d'apprentissage : il enrichit le système qui l'utilise en ajoutant, au cours du temps, des fonctions automatiques de traitement, de contrôle, de mémorisation ou de transfert d'informations Un agent intelligent est un logiciel mis au point pour remplir et automatiser une tâche sur un réseau pour le compte de son utilisateur. L'utilisateur définit les critères de la mission que l'agent va remplir de façon autonome fichiers particuliers, pages web, bases de données, forums de discussions, etc. Ce logiciel agit comme un humain à qui on a confié une tâche une entité autorisée à agir à la place dune personne et en son nom Il modifie son comportement en fonction de lenvironnement et est capable danticiper, autrement dit est proactif 21

23 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Agents intelligents : pourquoi ? Lesquels ? Pourquoi ? Recherche ponctuelle dinfos Veille thématique : suivre en permanence lévolution dinformations Gestion de linformation récoltée : éditer, archiver, … Analyse des documents rapatriés : ressortir des informations pertinentes, résumés automatiques Navigation off-line Lesquels ? Deux grandes familles d'agents intelligents Les agents de veille : suivre et analyser les stratégies et tactiques développées par les concurrents, scruter leurs ressources, leurs modes de développement, leurs actions, etc. Les agents conversationnels : dialoguer directement avec son interlocuteur (en anglais, chatterbot), répondent aux questions d'un utilisateur, effectuer le travail de plusieurs conseillers commerciaux. Avantage pour le CRM (Customer Relationship Management)CRM 22

24 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Pourquoi utiliser un agent intelligent au service de l'entreprise ? Prévoir et anticiper l'évolution des marchés Référencer le site de l'entreprise, promouvoir le dernier produit développé Récupérer automatiquement l'ensemble de l'information disponible autour d'une problématique Produire automatiquement des documents de synthèse Suivre au jour le jour la notoriété de l'entreprise Localiser automatiquement les experts dans un domaine particulier Effectuer des recherches multidimensionnelles stratégiques Créer automatiquement des rapports d'analyse sur un sujet critique Installer des groupes de travail collaboratif sans frontières géographiques A noter : Les agents intelligents sont parfois aussi utilisés de façon abusive, 23

25 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Monsieur tout le monde Accélérer les téléchargements Supprimer la publicité Gérer le courrier Utilient des outils statistiques, linguistiques pour analyser les infos Apprennent vos préférences Vous proposent Search agent : musique, vidéo, … Shopping bots, charger un agent humain virtuel pour lire et écouter les messages, Converser avec des chatterbots Un monde dassistants virtuels Et pourquoi pas des agents pour la décoration, frigo, … La linguistique pour parler, écouter et analyser 24

26 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Travaux réalisés au Laboratoire Makram Soui : "Contribution à l'évaluation des systèmes d'information personnalisés, Application au transport collectif de personnes", Janvier, 2010 Soufiène Lejmi : Une approche d'Apprentissage distribué pour la composition de services Web, Juin 2010 Besma ZEDDINI : "Modèles d'Auto-Organisation Multi-Agent pour le Transport à la Demande«, Décembre 2009 Héla Hachicha : Conception et implémentation des agents mobiles sur la base d'UML, Mars 2009 Héla Hachicha : Conception et implémentation des agents mobiles sur la base d'UML, Mars 200 Nader Kolsi Approche Multi-Agents pour la Gestion des Données d'un Data Warehouse, soutenance prévue en 2011 Nader Kolsi Approche Multi-Agents pour la Gestion des Données d'un Data Warehouse, soutenance prévue en 2011 Farah Barika : Vers un IDS Intelligent à base dAgents Mobiles, soutenance prévue au mois de Juin 2011 Farah Barika : Vers un IDS Intelligent à base dAgents Mobiles, soutenance prévue au mois de Juin

27 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Nader Kolsi : Gestion de Datawarehouse Répartir au mieux les données DWH P1 DWH P2 DWH Pn Utiliser au mieux les ressources disponibles dans une entreprise (mémoire, espace disque, processeurs) pour accélérer le temps daccès. 60

28 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Gestion de Datawarehouse : Architecture Multi-Agent Agent Client 1Agent Client mAgent Client 2 Agent Domaine 1 Agent Domaine 2 Agent Domaine n Agent Serveur 1 Agent Serveur 2 Agent Serveur i Agent Serveur j Agent Serveur k Agent Dispatcher Agent Coursier 1 Agent Coursier 2 Agent Eclatement M é ta Base BD Attente MB 61

29 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Gestion de Datawarehouse : Dynamique Multi-Agent avec AM MB DWH1 MB DWH2 MB DWH3 MB Capacit é AM Capacit é ADom Permission Ok Permission Ok Non ____________ 62

30 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 T é l é expertise M é dicale Avantages Favoriser le travail coopératif Partager le savoir et le savoir faire Améliorer la qualité des soins et diminuer les coûts en réduisant les déplacements des patients et des experts du domaine Téléexpertise Médicale : utilisation de services télématiques entre des professionnels et des experts du domaine médical pour lassistance au diagnostic ou thérapeutique ou à dautres types de services sanitaires 63

31 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 T é l é expertise M é dicale (1) Permettre linteropérabilité entre des systèmes médicaux distribués et hétérogènes ( 2) Recherche, collecte et distribution rapide et intelligente de l information Concevoir et mettre en œuvre un Système de Télé- expertise Médicale à base dAgents Mobiles 64

32 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 T é l é expertise M é dicale : Architecture Architecture du centre du demandeur ACAS BDP BDE Gestionnaire dagent RequêteRéponse Demandeur : médecin ARDGR Agent Sélecteur dExpert Centre de Demandeur APD Contrôleur de Notification AD Migrer Agent Interface Demandeur Centre dexpertise Données Patient AP Réseau de téléexpertise Légende: BDE : Base de Données Expert AD : Agent Dispatcheur ARD: Agent Requête Demandeur BDP : Base de Données Patient APR : Agent Présentateur Requête GR : Gestionnaire de Requête AC: Agent Constructeur AP: Agent Patient AS: Agent Sécurité ASE : Agent Sélecteur Expert GR Gestionnaire dAgent Contrôler de Notification Centre dexpertise RequêteRéponse Expert Agent Interface Expert APRARE BDE Agent Gestionnaire dExpert Données Patient AP AD SA Connections, identification et authentification Réseau de téléexpertise Légende: ARE : Agent Réponse Expert SEA: Agent Sécurité BDE : Base de Données Expert AD : Agent Dispatcheur APR: Agent Processeur de Requête GR : Gestionnaire de Requête AP : Agent Patient Architecture du centre dexpertise Système de Télé-expertise Médicale à base dAgents Mobiles

33 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Les agents mobiles Définition: Une entité logicielle autonome capable de se déplacer sur le réseau. Elle peut échanger des informations avec dautres entités qui résident sur dautres machines, rechercher des informations en faveur de lutilisateur… Modèles: Agent, cycle de vie, traitement, sécurité, communication et navigation. Environnement: Un système logiciel distribué sur un réseau dordinateurs hétérogènes. Caractéristiques Migration: forte et faible Acquisition de données Détermination ditinéraires: pré, post et hybride Communication: orientée réseau ou nœud Interactions Avantages: Réduction du trafic réseau, alternative à larchitecture client/serveur,… Applications: Commerce électronique, veille technologique, assistance, recherche dinformation Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L approche MA pour la RI ? Exemples 74

34 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 Architecture modulaire Historique Motivations Concepts de base des SMA Lagent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L approche MA pour la RI ? Exemples Prise de décision Planification Représentation ExécutionPerception Croyances, intentions, passé Objectif Environnement 79

35 JEI Veille stratégique, Lyon Mars 2010 Khaled GHEDIRA, LI3 31 Système de Détection dIntrusions Décisionnel Auto-adaptatif : Le Modèle IMA-IDS Agents Collecteurs A. A. hybride A. A. (comportemental) A. A. (scénario) Agents Décisionnels Bas niveau Prétraite- ment Noyau Niveau supérieur Agents Classificateurs Événements réseau (E. R.) Événements filtrés (E. F.)(E. F.) Événements analysés (E. A.)(E. A.) Mise à jour filtres Mise à jour paramètres de collecte 68


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