Contrôle décentralisé dans les modèles d’agents

Programme

10h-10h15 : Accueil

10h15-11h15 : Denis Phan
« Equilibration centralisée ou décentralisée  en économie: discussion quelques exemples en SMA »

Résumé :
Dans le domaine des interactions economiques, certains processus d’equilibration centralisés et décentralisés peuvent conduire à un résultat (un equilibre) similaire sous certaines conditions. a travers deux (trois) exemples (processus de marché walrassien versus edgeworth, (marché à information incomplète), marchandage de Nash) on discutera des implications de ces conditions sur le sens de ces processus, ainsi que de ce qui peut se passer lorsque ces conditions ne sont pas vérifiées. (On compararera également les conséquence d’une approche économique (actualisée) de l’apprentissage avec une approche informatique (recherche asymptotique de la « vraie » valeur) )
les questions suivantes seront en particulier abordées : impact des echanges hors equilibres, de l’hétérogénéité des agents et des influences sociales, (apprentissage en information incomplete et croissante) hypothèses sur la rationalité des agents, apprentissage individuel (agent cognitif) versus collectif (agent réactif / évolutionnaire).

11h15-12h15 : Vincent Chevrier
« Modèles multi-agents bio-inspirés »

Résumé :
Les phénomènes collectifs en biologie (chez les insectes sociaux par exemple) ont toujours éveillé la curiosité : comment des êtres aussi simples peuvent ils collectivement réaliser des tâches aussi complexes?
Cet exposé montrera comment il est possible de répondre à cette question en s’appuyant sur des exemples (notamment la construction collective de toile chez les araignées sociales). Dans un deuxième temps, nous expliquerons comment ces modèles de comportement simples peuvent être transposés pour résoudre des problèmes.

12h30-13h30 : Pause déjeuner

13h30-14h30 : Salima Hassas / Romain Billot
« Approche décentralisée à base de systèmes multi-agents pour le trafic coopératif intelligent »

Résumé :
Les avancées en technologies de la communication ont peu à peu donné naissance à une deuxième génération de systèmes de transport intelligents ( ITS)  connus sous le nom de systèmes coopératifs. En permettant aux différents véhicules de communiquer entre eux ou à travers l’infrastructure, les systèmes coopératifs révolutionnent la gestion du trafic autant qu’ils la complexifient de par la richesse des possibilités qu’ils entrouvrent. L’implémentation prochaine de ces nouveaux services pose également un certain nombre de défis en modélisation du trafic qu’il convient d’anticiper. Dans cette présentation nous proposons une contribution à ce domaine en deux parties :
- une première partie concerne un effort d’intégration de quelques concepts de communication dans les modèles microscopiques de type loi de poursuite et les stratégies de changement de voie associées. Au niveau théorique, les analyses de stabilité montrent comment l’introduction d’une coopération permet, dans certaines situations, de limiter le développement d’ondes de type stop-and-go.
- une seconde partie concerne l’utilisation d’un modèle multi-agents permettant l’exploitation de la communication V2V et le partage d’information entre véhicules afin de permettre un contrôle décentralisé du trafic et un comportement coopératif de l’ITS.

14h30-15h30 : Thierry Moyaux
« CC (Contrôle Centralisé) contre CBM (Contrôle à Base de Marché) et CD (Contrôle Décentralisé) : Un état de l’art »

Résumé :
De nombreux auteurs, à la fois informaticiens et économistes, prétendent que les approches de prise de décision décentralisées ou à base de marchés sont supérieures aux approches centralisées. L’affirmation opposée est aussi faite. Malheureusement, ces affirmations ne sont souvent soutenues que par des preuves informelles ou des anecdotes. Afin d’évaluer ces affirmations contraires, cette présentation synthétise la littérature en informatique et en économie portant sur ces problèmes. Les principales choses mises en évidences sont les suivantes : (1) concernant l’efficacité, il y a une variance plus grande dans les performances d’organisations utilisant le contrôle à base de marché (CBM) que dans les organisations utilisant un contrôle centralise (CC) ; (2) CBM et CC ont la même efficacité en moyenne, ce qui pourrait expliquer que (3) les organisations informatiques et humaines tendent à alterner entre CC et structures de contrôle décentralisées (CD).

15h30-16h : Discussion générale