Intelligence en essaim
Comment un ensemble d'entités individuellement simples au
fonctionnement décentralisé est-il capable collectivement
de
fournir une réponse complexe ?
(c): je ne sais pas qui !
Ce principe de plusieurs entités simples en
interaction desquelles émerge à un niveau collectif
une structure complexe (qualifiée d'intelligente) est
présent dans différentes disciplines: biologie,
physique, informatique, etc. Dans ces domaines, différents
modèles ont vu le jour pour décrire et analyser de tels
systèmes.
En informatique, les systèmes multi-agents réactifs
offrent un cadre conceptuel permettant la représentation et la
simulation de tels systèmes. Néanmoins, utiliser
ce principe pour la résolution de
problèmes reste encore difficile: il s'agit de
déterminer les comportements individuels et les
mécanismes d’interaction les plus simples possibles qui
permettent l'apparition de la propriété ou de la
structure collective
souhaitée; cette propriété ou structure
pouvant alors s'interpréter comme la solution au problème
posé au système. Déterminer ces
comportements et mécanismes d'interaction est d'autant
plus difficile
que, généralement, ceux-ci sont
décrits à un niveau d'abstraction différent de
celui dans lequel est décrit le phénomène
collectif.
D’un point de vue conceptuel, ces systèmes ont les
propriétés suivantes :
- Au niveau individuel, la prise de décision ne fait pas
appel à des représentations et des raisonnements
sophistiqués ;
- Les différentes entités ont une connaissance
limitée de la communauté et des différentes
tâches à résoudre ;
- Il n’y a pas de représentation globale à construire
et à maintenir.
L'intelligence" est donc collective et non individuelle:
l'environnement et les interactions y jouent un rôle fondamental.
Une manière de concevoir de tels systèmes et donc
d'effectuer ce lien entre
comportement individuel et réponse collective est de s'inspirer
des phénomènes existants en biologie, notamment dans
le cadre des société d'insectes. Une telle approche
fournit
des solutions dont les caractéristiques essentielles sont :
- Dynamique : le système s’organise en fonction de son
contexte courant et il est capable de s’adapter continuellement aux
variations de celui-ci ;
- Décentralisé : il n’y a pas besoin d’une
entité centralisatrice dictant ce que doit faire chaque agent,
on s’affranchit des problèmes de goulot d’étranglement,
de construction et maintenance d’une représentation globale
ainsi que des problèmes de dysfonctionnement de cette
entité centralisatrice,
- Simple : le modèle individuel est relativement simple et
nécessite des efforts de conception moindre.
Au niveau des assistants intelligents et plus
généralement des systèmes d’intelligence ambiante,
cette approche répond bien au contexte d’utilisation et à
certaines exigences de fonctionnement (cf les propriétés
ci-dessus : absence de point de vue centralisé, organisation
dynamique, etc.).
L'organisation de systèmes multi-agents
Envisager un collectif pose alors le problème d’organiser les
différentes activités des agents afin que globalement
ce collectif se comporte comme un tout cohérent et
réponde aux exigences qui lui sont fixées (se
répartir
différentes tâches à réaliser par exemple)
en fonction des capacités propres à chacun, des
caractéristiques changeantes de leur environnement, etc.
Ce problème d’organisation fait l’objet de nombreuses
études dans le cadre des systèmes multi-agents. Sa
résolution peut y être envisagée selon deux
perspectives:
- la
première consiste à fournir a priori une structure
d’organisation
aux agents que ceux-ci respecteront. Cette approche statique
présente l’inconvénient de ne
pouvoir remettre en cause cette organisation lorsque des changements
surviennent lors du fonctionnement du système :
ajouts/suppression d’agents dans le collectif, modification de
l’environnement de fonctionnement (limitations de moyens de calculs, de
communication, etc.).
- la seconde perspective envisage l’organisation dynamiquement
comme un
processus dont le résultat est l’obtention d’une structure.
L’intérêt des systèmes ainsi conçus est leur
capacité à s’adapter aux variation de leur contexte. Leur
mise en œuvre
s’effectue schématiquement selon deux extrêmes en fonction
du
degré de sophistication des agents.
- Dans le cas d’agents cognitifs ceux-ci sont dotés de
moyens de
représentation, de raisonnement et de communication
élaborés ; ils peuvent ainsi représenter la
tâche à résoudre, les compétences des
autres, raisonner sur les conséquences de leurs actions et
interagir de manière élaborée avec les autres.
- Dans le cas réactif, les agents n’ont pas ou peu
de
représentation des autres, possèdent des
mécanismes de décision de type stimulus-réponse et
interagissent via leur environnement avec les autres. Ils ne disposent
que d’informations locales. Dans ce second cas, les agents ne peuvent
être réellement qualifiés d’intelligents
individuellement mais la société qu’ils forment peut
l’être ; on parle alors de systèmes multi-agents
réactifs ou d’intelligence en essaim.