Plan du cours Définition Les agents dans le processus d’achat AI sur le site du Vendeur AI de négociation multi-agents Les enchères AI et apprentissage Techniques utilisées Pour aller plus loin
Définition : AGENT ELECTRONIQUE « Une entité logicielle capable d’agir de manière autonome dans le but d’accomplir un certain nombre de tâches au nom de son utilisateur et en fonction de ses intérêts »
Caractéristiques d’un 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.
AGENTS INTELLIGENTS APPRENTISSAGE COLLABO- -RATION AUTONOMIE
Autres caractéristiques d’un AI Mobilité Relative : par envoie de requête (ex: copernic) http://www.copernic.com/fr/ Réelle : AI se déplacent d’une machine à l’autre. 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
Plan du cours Définition Les agents dans le processus d’achat AI sur le site du Vendeur AI de négociation multi-agents Les enchères AI et apprentissage Techniques utilisées Pour aller plus loin
AI et étapes du processus d’achat en ligne Identification du besoin Recherche (produit, service, vendeur) Négociation Transaction Livraison Service après-vente Evaluation
Achat : Recherche du produit Agents de recommandation : Sur la base de critères fournis par un consommateur l’agent évalue différents produits et regroupe ceux qui correspondent le plus aux préférences du consommateur Exemples : Firefly, PersonaLogic …
Achat : Recherche du vendeur Agents de recherche Sur la base de critères fournis par un consommateur l’agent compare les offres de différents vendeurs Exemples : BargainFinder, Jango, CNET, Kelkoo, Shopper…
Achat : Négociation Exemples : BAuctionBot, Kasbah, Tete-a-Tete … Agents de négociation Sur la base de contraintes fournies par un consommateur l’agent négocie en son nom les termes d’une transaction Exemples : BAuctionBot, Kasbah, Tete-a-Tete …
Plan du cours Définition Les agents dans le processus d’achat Agents de recherche Agents de recommandations Agents de négociations AI sur le site du Vendeur AI de négociation multi-agents Les enchères AI et apprentissage Techniques utilisées Pour aller plus loin
AI : sur le site du vendeur AGENTS de RECOMMANDATION : Collaborative filtering Feature-based filtering Constraint filtering
Collaborative filtering Sélection effectuée dans une BDD consommateurs Achats passés : BookMatcher (Amazon) Evaluation de produits : Firefly, MovieCritic
+ - Achats passés Pas de participation exigée du consommateur Base de prédiction pouvant être inappropriée Ne tient pas compte du niveau de satisfaction des consommateurs
Evaluation des produits + Tient compte des préférences Adapté pour l’achat de biens à faible implication - Inadapté pour l’achat de biens complexes à forte implication
feature-based filtering Sélection effectuée à partir d’un questionnaire rempli par le consommateur
Feature-based filtering : Dell, HP + Personnalisation de l’offre - Sélection limitée au catalogue du vendeur Niveau d’expertise exigé du consommateur
Sélection à partir de la reproduction du processus de choix : Constraint filtering Sélection à partir de la reproduction du processus de choix : - étape de communication - étape de recommandation
Constraint filtering : communication Questionnaire, type feature-based, mais plus complexe Exemple : PersonaLogic 6 catégories de questions 3 à 4 questions par catégorie
Constraint filtering : recommandation Calcul d’une fonction d’utilité tenant compte des choix et des contraintes
+ - Constraint filtering Facilitation des possibilités d’arbitrage Préférence du consommateur plus représentative - Nombre de questions à poser
AI de RECHERCHE : sites informédiaires Sur le site d’infomédiaires (type Kelkoo) Spécifications du consommateur Recherche par AI sur e-catalogues Affichage d’un tableau comparatif
Agents de recherche www.smartbots.com BargainFinder : Accenture Compare prix d’un CD sur 9 sites marchands Jango, CNET & Kelkoo couvrent une gamme très large de produits Shopper compare plus d’1 million de prix pour plus de cent mille produits informatiques www.smartbots.com
Agents de recherche + Réduction de l’effort de recherche du consommateur - Blocage des sites marchands Pas de conseil véritable Limitation des critères de préférences Mots clés non intuitifs Pas de contextualisation de l’utilisation
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AI de négociation Multi-agents les marchés électroniques Système multi-agents échangeant des offres et des contre-offres en vue de parvenir à un accord
Protocole de négociation multi-agents: Nombre des parties Durée de l’interaction Type de messages échangés Ordre des offres et des contre-offres
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AGENTS de négociation : enchères Mécanisme de transaction déterminant l’allocation & le prix des ressources sur la base des différentes offres faites par les parties Mécanisme de transaction bien adapté pour les produits rares ou d’occasion Mécanisme se développant pour tous les produits
Les types d’enchères Anglaises Sous plis scellés À la Vickrey Hollandaises Inversées
Enchères anglaises Le vendeur fixe un prix initial, Les acheteurs surenchérissent Le commissaire priseur adjuge Le gagnant est l’acheteur ayant fait l’offre la plus élevée (le prix payé) eBay, Onsale, iBazar
Enchères sous plis scellés Chaque acheteur envoie une offre secrète non modifiable, Le commissaire priseur ouvre les différentes offres Le gagnant est l’acheteur ayant fait l’offre la plus élevée (prix payé) Timeshare Resale International
de la seconde offre la plus élevée Enchères à la Vickrey Le vendeur fixe un prix initial, Les acheteurs surenchérissent Le commissaire priseur adjuge Le gagnant est l’acheteur ayant fait l’offre la plus élevée Le prix payé correspond au montant de la seconde offre la plus élevée majoré d’un incrément
Enchères à la Vickrey Antebellum Covers Nauck’s Vintage
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 l’offre proposée Le montant correspondant à l’offre proposée
Enchères hollandaises Klik-Klok Department store Bid.com
Enchères inversées Pour les entreprises : dépose d’une demande de prestation ou de service Les fournisseurs proposent leur service L’offre la plus basse l’emporte PB pour les offres d’emplois ! Pour les particuliers : l’offre la plus basse unique l’emporte http://www.enchereclic.com/Comment-fonctionnent-les-encheres-a-la-baisse Souvent une inscription payante pour déposer une offre
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Agents de négociation : apprentissage Améliorer les stratégies de négociation Bayésien Génétique
Agents de négociation : apprentissage Utilisation du théorème de Bayes pour réviser les croyances d’un agent au cours d’une négociation probabilités à priori sur les valeurs d’un paramètre Observation par l’agent du comportement de son opposant Transformation des probabilités à priori en probabilités à posteriori Exemple : Bazzar
Agents de négociation : apprentissage Génétique : faire évoluer les règles au cours du temps Ensemble de stratégies de négociation générées de manière aléatoire pour un agent L’agent utilise au moins une fois chacune d’entre elles dans une négociation avec un autre agent Il évalue une génération Il transforme les stratégies pour construire une nouvelle génération… Exemple : ADEPT
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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
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Pour aller plus loin « Les agents intelligents pour un nouveau commerce électronique » C. PARASCHIV Hermés Lavoisier 2004 http://www.agentintelligent.com/index.html http://www.agentland.fr/ http://fr.wikipedia.org/wiki/Agent_intelligent http://multiagent.com/ http://www.agentbuilder.com/Documentation/whyAgents.html