LEA : Learning Agents Sociétés dagents pour la visualisation dinformations dynamiques Valérie Renault (doctorant, LIP6 et France Telecom R&D) – Alexis Drogoul (MdC, LIP6) LABORATOIRE DINFORMATIQUE DE PARIS 6, thème OASIS, équipe MIRIAD FRANCE TELECOM R&D Localisation : 8, rue du Capitaine Scott Paris Université Pierre et Marie Curie 4, place Jussieu Case Courrier 169 F Paris Cedex Télécopie : Internet : - Mail : - Notre objectif est de concevoir une interface multi-agent de visualisation de données dynamiques. Nos agents sont des entités relativement peu évoluées dont les nombreuses interactions conduisent à une certaine intelligence du système. Lapproche multi-agent permet de représenter facilement les caractéristiques hétérogènes, distribuées et dynamiques de la visualisation dinformations. Lapplication LEA utilise la plate-forme OSCAR afin daider lutilisateur lors de la consultation de son courrier électronique. Il a alors la possibilité de filtrer, dorganiser et de synthétiser les informations contenues dans ses messages par le biais dune représentation visuelle et interactive. PUBLICATIONS Valérie Renault., Guillaume Hutzler. "Data Gardens: Agent Societies for Visualization of Complex System" IC-AI'2000, Editor H. R. Arabnia juin 2000, Las Vegas, Nevada, USA - pp CSREA Press, 2000 Guillaume Hutzler, Bernard Gortais, Valérie Renault, "Point et ligne sur plan : des agents qui communiquent visuellement", in Journées Francophones d'Intelligence Artificielle Distribuée et Systèmes Multi-Agents, Pont-à- Mousson, J.P. Barthès, V. Chevrier et C. Brassac éds., pp , Hermès, Paris, ObjectifsInformations Début des recherches : 1998 Partenariat : le Studio créatif de France Telecom R&D Financement : FT R&D Responsable scientifique : Alexis Drogoul Web : www-poleia.lip6.fr/~renault 6 Ethologie Visualisation dinformations et interfaces homme-machine Systèmes multi-agents contraintes sur les agents et sur le système dans son ensemble modèles de comportements pour les agents OSCAR Outil de Simulation Comportementale par Attractions-Répulsions plate-forme multi-agent générique intégrant la description des agents et de leurs comportements sous forme de fichiers XML Systèmes proies-prédateurs exemples dapplications LEA Learning Agents application à la visualisation de boîtes aux lettres électroniques ergonomie méthodologie validation Plus précisément, les comportements dattractions et de répulsions, issus de modèles éthologiques, permettent aux agents-messages de se rapprocher ou de séloigner les uns des autres. Lorsque des agents sont proches et quils ont des mots-clefs communs, ils forment des groupes- agents. Ces groupes synthétisent ainsi visuellement linformation. De plus, lutilisateur peut interagir dynamiquement avec ces agents (« ouverture » et création de groupes, lecture de messages, …).