ÉQUIPE MAD

Modèles, Agents, Décision

PRÉSENTATION

Responsable d’équipe : Grégory BONNET

Les activités de recherche de l’équipe MAD (Modèles, Agents, Décision) concernent l’intelligence artificielle, plus particulièrement le raisonnement et la représentation de connaissances, la planification sous incertitude et les systèmes multi-agents. Ces activités peuvent être résumées comme suit : «Permettre à un ou plusieurs agents artificiels, évoluant dans un environnement dynamique et incertain, en interaction avec l’homme, d’apprendre, de raisonner, et de prendre des décisions pour réaliser une mission ou un service.»

Plus précisément, nous travaillons sur la compilation de connaissances, le raisonnement temporel et spatial, le raisonnement épistémique, la planification sous incertitude, la planification multi-agents, la vérification formelle pour les systèmes multi-agents, la confiance et la réputation dans les systèmes multi-agents, etc. L’équipe travaille aussi sur des applications, particulièrement à la robotique, et à l’interface avec l’économie, via le choix social computationnel, avec la philosophie, via l’éthique computationnelle, et avec la biologie, via l’apprentissage.

Nos activités fondamentales sont celles reflétées par les conférences internationales IJCAI, AAAI, ECAI, ainsi que par les conférences internationales plus spécialisées que sont ICAPS, AAMAS et KR.

Mots-clés : intelligence artificielle, systèmes multi-agents, représentation de connaissances, planification sous incertitude.

THÉMATIQUES DE RECHERCHE

Le thème Modèles s’intéresse au temps et à l’espace, aux préférences, et à l’algorithmique du raisonnement. La culture de ce thème est celle de la représentation de connaissances, essentiellement logique, et du raisonnement, avec une attention particulière portée à la représentation du temps et de l’espace, d’une part, et à l’expressivité et l’algorithmique des fragments logiques, d’autre part. Nous y développons essentiellement des modèles formels, pour des applications, et des algorithmes ou preuves de complexité.

Le thème Modèles aborde par exemple l’interaction avec l’être humain, en étudiant les langages sous l’angle de leur aspect« naturel » : capacité à représenter des expressions temporelles à différentes granularités (secondes, jours, mois), à convertir de l’une dans l’autre, ou encore à représenter des expressions floues ou imprécises (« après le dîner »). L’interaction avec l’être humain est également abordée sous un angle formel et systématique, en complément de travaux menés sur des applications particulières : par exemple, dans le cadre d’un projet ANR pluridisciplinaire sur les risques dans l’aménagement socio-économique, ou encore pour la représentation d’événements dans un contexte d’extraction de connaissances à partir de documents, dans le cadre de plusieurs thèses CIFRE avec Airbus Defence & Space.

Le thème Agents s’intéresse à la spécification et la validation formelle de comportements d’agents autonomes, et à la confiance et la manipulation dans les SMA. La culture de ce thème est celle des systèmes multi-agents, vus à la fois comme des outils que l’on conçoit et met en œuvre, et comme des objets d’analyse, en particulier dans un contexte d’interaction stratégique. Les outils sont formels (théorie des jeux, preuve de théorème) et expérimentaux (simulation).

Concernant la conception de systèmes, nous utilisons la preuve de théorème, comme approche originale de la validation. Il s’agit de proposer des langages formels dans lesquels décrire des comportements d’agents, potentiellement en interaction, et des outils permettant de prouver que des systèmes implantant ces spécifications atteignent bien des buts donnés (Goal Decomposition Trees). Dans une perspective d’analyse des systèmes, le thème Agents étudie l’interaction stratégique entre agents dans des systèmes décentralisés : réputation et confiance, formation de coalitions. L’approche développée ici mêle l’analyse formelle (théorie des jeux, apprentissage) à la simulation. L’équipe a en particulier obtenu des résultats sur l’analyse des protocoles de réputation et des mécanismes de formation de coalitions, et leur manipulation par des agents malveillants. Enfin, le thème Agents s’intéresse également aux questions éthiques, en travaillant à définir ce que devrait être un système composé d’un ou plusieurs agents artificiels, capables de gérer des conflits éthiques et de justifier leurs choix de manière explicite (projet ANR ETHICAA).

Le thème Décision s’intéresse aux processus décisionnels de Markov (MDP) et leurs extensions, pour la prise de décision autonome en environnement incertain. La culture de ce thème est plutôt algorithmique, et inclut une partie importante d’implémentation et d’expérimentations concrètes. C’est un thème de l’équipe particulièrement visible au niveau international. On s’intéresse là à la résolution de processus de décision markoviens (MDP), qui modélisent des problèmes de prise de décision en environnement incertain (stochastique), et de leurs extensions à des environnements partiellement observés (POMDP) ou à plusieurs agents coopératifs (DEC-MDP et DEC-POMDP). L’équipe a développé de nouvelles techniques de résolution des versions décentralisées, et mis en œuvre les modèles et algorithmes dans un certain nombre de réalisations concrètes.

Par exemple, l’équipe a utilisé les modèles et algorithmes des DEC-POMDP pour des problèmes de cartographie de zones inconnues, à plusieurs agents et sans communication (explicite) à l’exécution. Ce travail a donné lieu à une utilisation réelle, sur des robots, dans le cadre d’un défi ANR/DGA (Robots Malins), dont l’équipe a de nouveau été vice-championne en 2012 (après 2011), en collaboration avec l’équipe Image pour les aspects liés à la vision. Les modèles markoviens sont aussi utilisés dans le cadre de plusieurs thèses CIFRE en collaboration avec AirbusDefence & Space, pour des problèmes de détection de comportements de groupes, de gestion de la menace et de collecte d’information, notamment via des réseaux de capteurs. Enfin, le projet européen COACHES, porté par l’équipe, s’est proposé de mettre en œuvre ces techniques pour des robots de service à la personne, dont le déploiement a été expérimenté dans un centre commercial. Au-delà des problèmes de prise de décision, cela posait la problématique de l’interaction homme-agent, et de la prise en compte de l’humain dans le processus de décision.

POUR EN SAVOIR PLUS

BONNET Grégory – Maître de conférences à l’Université de Caen Normandie

BOURDACHE Nadjet – Maîtresse de conférences à l’Université de Caen Normandie

BOUZID Maroua – Professeure des universités à l’Université de Caen Normandie

JEANPIERRE Laurent – Maître de conférences à l’Université de Caen Normandie

MERMET Bruno – Maître de conférences à l’Université Le Havre Normandie

MOUADDIB Abdel-Illah – Professeur des universités à l’Université de Caen Normandie

NIVEAU Alexandre – Maître de conférences à l’Université de Caen Normandie

SIMON Gaële – Maîtresse de conférences à l’Université Le Havre Normandie

ZANUTTINI Bruno – Professeur des universités à l’Université de Caen Normandie

DÉHAIS Mathias – Doctorant

GANDOIS Alvin – Doctorant

JOURDAN Paul – Ingénieur de recherche

LAFOREST Geoffrey – Doctorant

LI Junkang – Doctorant

NÉVIN Laureline – Ingénieure de recherche

SAHBI Aya-Nour-Elimane – Ingénieure de recherche

STOJANOVSKI Mihail – Doctorant

EpiRL (ANR, 2023-2026)

PING/ACK (ANR, 2019-2022)

ONE4YOU (Région Normandie, 2019-2021)

SICoPaD (Région Normandie, 2018-2021)

PepTraq (Région Normandie, 2017-2019)

ETHICAA (ANR CONTINT, 2014-2018)

COACHES (ERC Chist-ERA, 2014-2017)

GARDES (ANR/DGA, 2014-2017)

ROBOTS_MALINS (ANR, 2009-2012)

VIE D’ÉQUIPE

Vous pouvez mettre ici vos séminaires, vos réunions ou tout ce qui a à voir avec la vie de l’équipe. Pour cela vous pouvez rajouter un accordéon avec des sections.

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FAITS MARQUANTS

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