Les Systèmes Multi-Agents
et la recherche d’informations Pr. Khaled GHEDIRA
JEI Veille stratégique, Lyon 26-27 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 www.soie.isg.rnu.tn/li3
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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 d’interopérabilité, 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 L’agent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L’ approche MA
pour la RI ? Exemples
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Concepts de base des SMA
SMA = Société d’entités en interaction en vue de satisfaire au mieux un ou plusieurs buts
Contrôle décentralisé Deux niveaux de description
Individuel/Local : L’agent/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 L’agent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L’ approche MA pour
la RI ? Exemples
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Caractéristiques
Autonomie Communication Coopération Mobilité Apprentissage Aspect asynchrone et auto-
déclenchement Localité Flexibilité
Historique Motivations Concepts de base des
SMA L’agent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L’ approche MA pour
la RI ? Exemples
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Comment spécifier un agent?
Recette???? Granularité? Capacité de raisonnement? Accointances? Connaissances sur l’environnement? sur les
autres agents? Capacité de réaction aux aléas? Apprentissage? Position sociale? hybride, rationnel,proactif, situé,…
Historique Motivations Concepts de base des
SMA L’agent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L’ approche MA pour
la RI ? Exemples
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Caractéristiques (2) Historique Motivations Concepts de base des
SMA L’agent 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
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Les agents réactifs
Pas de connaissances explicites ni de l’environnement, ni des autres agents, ni du passé,
Pas de plan d’actions Comportement simple de type réflexe qualifié
aussi de biologique Nombre assez important
Emergence
Historique Motivations Concepts de base des
SMA L’agent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L’ approche MA pour
la RI ? Exemples
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Les agents cognitifs
Connaissances explicites partielles de l’environnement, des autres agents, du passé
Plan d’actions Comportement intelligent qualifié de social Nombre assez réduit Base de connaissance assez importante Coopération, coordination Des explications
Historique Motivations Concepts de base des
SMA L’agent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L’ approche MA pour
la RI ? Exemples
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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 L’agent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L’ approche MA pour
la RI ? Exemples
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Quelques rôles
Médiateur Décideur Fournisseur Exécutant Agents d’information/Internet: gestionnaire de courrier,
secrétaire virtuelle, moteur de recherche Agents de détection d’intrusion 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 L’agent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L’ approche MA pour
la RI ? Exemples
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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 l’exécution des agents Éviter les comportements chaotiques Plateforme pour implanter ou simuler le SMA Les relations sociales
Historique Motivations Concepts de base des
SMA L’agent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L’ approche MA pour
la RI ? Exemples
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Mise au point d’un 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 L’agent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L’ approche MA pour
la RI ? Exemples
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Techniques de modélisation Historique Motivations Concepts de base des
SMA L’agent 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
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MA-UMLUML
AUML+= Nouveaux diagrammes
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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 L’agent Le SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA Pourquoi une
approche MA pour les SI ?
Exemples
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Définition d’une plateforme MA
Un langage de construction d’agents Un langage de communication Mécanisme de simulation du parallélisme et de
l’asynchronisme Gestion de l’environnement Interface: débogage,…
Comment choisir une plateforme? Norme FIPA (http://drogo.cselt.stet.it/fipa/) : Des spécifications
afin d’assurer l’interopérabilité entre plateformes hétérogènes Disponibilité, configuration (OS), documentation, généricité,
nombre d’application, hétérogénéité, adaptabilité, standard (communication…), interopérabilité, distribution (plusieurs sites), facilité de développement (outils, éditeurs,…), simulation
Historique Motivations Concepts de base des
SMA L’agent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L’ approche MA pour
la RI ? Exemples
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Concluons sur les SMA: pluridisciplinarité
Systèmes distribués IA BD Langage naturel Réseaux et télécommunication Robotique Psychologie Sociologie Biologie Éthologie Et la recherche d’informations
Historique Motivations Concepts de base des
SMA L’agent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L’ approche MA pour
la RI ? Exemples
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Recherche d’informations vs SMA
Historique Motivations Concepts de base des
SMA L’agent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L’approche 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 d’informations
requête Informations
17 Informations: hétérogènes, volumineuses, complexes
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L’approche Multi-Agent pour la recherche d’informations
et la veille stratégique
1 + 1 1 + 1 > 2> 2
2 types d’agents : Agents de recherche d’information Agents d’internet Agents intelligents
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Agents de recherche d’informations Recherche d’informations 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 d’informations dans des bases de données distribuées.
NetSA : Un agent ontologie pour le maintien de la cohérence des concepts UMDL : C’est un système d’informations coopératif pour la recherche des documents dans
une librairie digitale
:
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Agents d’Internet
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 d’nterrogation
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
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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 d’une personne et en son nom Il modifie son comportement en fonction de l’environnement et est capable
d’anticiper, autrement dit est proactif
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Agents intelligents : pourquoi ? Lesquels ? Pourquoi ?
Recherche ponctuelle d’infos Veille thématique : suivre en permanence l’évolution d’informations Gestion de l’information 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)
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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,
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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 d’assistants virtuels Et pourquoi pas des agents pour la décoration, frigo, …
La linguistique pour parler, écouter et analyser
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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
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 d’Agents Mobiles’, soutenance prévue au mois de Juin 2011 25
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Nader Kolsi : Gestion de Datawarehouse
Répartir au mieux les données
SD
Professional Workstation 6000
PRO
SD
Professional Workstation 6000
PRO
SD
Professional Workstation 6000
PRO
SD
Professional Workstation 6000
PRO
SD
Professional Workstation 6000
PRO
SD
Professional Workstation 6000
PRO
DWHP1
DWHP2
DWHPn
Utiliser au mieux les ressources disponibles dans une entreprise (mémoire, espace disque, processeurs) pour accélérer le temps d’accès.
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Gestion de Datawarehouse : Architecture Multi-Agent
Agent Client 1 Agent 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
AgentEclatement
Méta BaseBD Attente
MB MB MB
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Gestion de Datawarehouse : Dynamique Multi-Agent avec AM
SD
Professional Workstation 6000
PRO
SD
Professional Workstation 6000
PRO
MBDWH1
MBDWH2
MBDWH3
SD
Professional Workstation 6000
PRO
MB
SD
Professional Workstation 6000
PRO
Capacité AM
Capacité ADom
Permissio
nOk
Permission
PermissionOk
Non____________________________________________________________________________________
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Téléexpertise Médicale
Avantages Favoriser le travail coopératif Partager le savoir et le savoir faire
Améliorer la qualité des soins et diminuer les coûts en réduisantles déplacements des patients et des experts du domaine
Téléexpertise Médicale : utilisation de services télématiques entre des professionnels et des experts du domaine médical pour l’assistance au diagnostic ou thérapeutique ou à d’autres types de services sanitaires
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Téléexpertise Médicale
(1) Permettre l’interopérabilité 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 d’Agents Mobiles
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Téléexpertise Médicale : Architecture
Architecture du centre du demandeur
AC AS
BDP
BDE
Gestionnaire d’agent
Requête Réponse
Demandeur : médecin
ARD GR
Agent Sélecteur d’Expert
Centre de Demandeur
APD
Contrôleur de Notification
AD
Migrer
Agent Interface
Demandeur
Centre d’expertise
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 d’Agent
Contrôler de Notification
Centre d’expertise
Requête Réponse
Expert
Agent Interface Expert
APR ARE
BDE
Agent Gestionnaire
d’Expert
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 d’expertise
Système de Télé-expertise Médicale à base d’Agents Mobiles
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Les agents mobiles
Définition: Une entité logicielle autonome capable de se déplacer sur le réseau. Elle peut échanger des informations avec d’autres entités qui résident sur d’autres machines, rechercher des informations en faveur de l’utilisateur…
Modèles: Agent, cycle de vie, traitement, sécurité, communication et navigation.
Environnement: Un système logiciel distribué sur un réseau d’ordinateurs hétérogènes.
Caractéristiques Migration: forte et faible Acquisition de données Détermination d’itinéraires: pré, post et hybride Communication: orientée réseau ou nœud Interactions
Avantages: Réduction du trafic réseau, alternative à l’architecture client/serveur,…
Applications: Commerce électronique, veille technologique, assistance, recherche d’information
Historique Motivations Concepts de base des
SMA L’agent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L’ approche MA pour
la RI ? Exemples
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Architecture modulaire Historique Motivations Concepts de base des
SMA L’agent Les SMA Les interactions MA Modélisation SMA Plateformes MA L’ approche MA pour
la RI ? Exemples
Prise de décision
PlanificationReprésentation
ExécutionPerception
Croyances, intentions,
passéObjectif
Environnement79
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Système de Détection d’Intrusions Décisionnel Auto-adaptatif : Le Modèle IMA-IDS
Agents CollecteursAgents Collecteurs
A. A. hybrideA. A. hybride A. A. (comportemental)A. A. (comportemental) A. A. (scénario) A. A. (scénario)
Agents Décisionnels Agents Décisionnels
Bas niveau
Prétraite-ment
Noyau
Niveau supérieur
Agents ClassificateursAgents Classificateurs
Événements réseau (E. R.)
Événements filtrés (E. F.)
(E. F.) (E. F.)
Événements analysés (E. A.) (E. A.) (E. A.)
Mise à jour filtres
Mise à jour paramètres de collecte 68