Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Modèles et outils multi-agents pour gérer les échanges entre acteurs
Directrice de thèse:
Zahia GUESSOUM (CReSTIC)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
Le but de cette thèse est de construire un réseau par la mise en contact de différents types d’acteurs. De nombreux problèmes peuvent apparaître dans un tel système. Une de ses caractéristiques majeures est qu'il est composé d'acteurs autonomes. Chacun cherche donc à optimiser son propre objectif, qui est potentiellement en concurrence, voire en conflit, avec ceux des autres (acteurs compétitifs). Aucun acteur ne souhaite dévoiler ses caractéristiques ni ses objectifs (connaissance partielle de l'environnement). En outre, leurs caractéristiques et leurs objectifs peuvent évoluer à tout moment (dynamisme). Les concepts de base des systèmes multi-agents (proactivité, auto-organisation, adaptation) sont donc tout désignés pour concevoir et contrôler ce type de systèmes complexes.
Notons que ce système multi-agents devra respecter plusieurs contraintes. Non seulement les agents devront être compétitifs, mais ils devront en plus être capables d’interagir avec des êtres humains, ce qui signifie en particulier que le système ne pourra supposer la rationalité de son interlocuteur. Le système entrera dans la catégorie des systèmes mulit-agents cognitifs, ayant une représentation du monde qui les entoure, mais aussi et surtout capables de communiquer. Ils doivent également être capables de négocier, et ce en temps réel, tant pour constituer un pool de créances que lors de sa vente. En outre, le développement se déroulera à l'intérieur de Kinvo et devra donc en respecter l'architecture et les contraintes.
Mais les modèles multi-agents existants ne sont pas appropriés. En effet, les modèles de coordination utilisés aujourd'hui n'ont été utilisés que dans le cadre de systèmes tests, comprenant un nombre réduit de paramètres, et non dans un contexte réaliste. L’élaboration de nouveaux modèles (modèle d’agent, modèle de coordination…) appropriés fera donc nécessairement partie de la réalisation d’un tel système.
Ce sujet de thèse a ainsi pour but l’élaboration de ces modèles et l’implémentation de la plate-forme pour gérer les échanges entre les différents acteurs. Dans un premier temps, cette thèse se focalisera sur le problème de coordination de la plate-forme d’échange. Il s’agira de décrire une société d'agents rationnels compétitifs mais coopérants puis fournir les modèles représentant les évolutions souhaitées par chacun des agents ainsi que par le concepteur d'un mécanisme de coordination (la société). En se basant sur cette formalisation, le but est de concevoir une architecture d'agents négociants. Cette architecture définira le ou les rôles et les comportements associés à chaque agent ainsi que les messages pouvant être échangés. Elle permettra de séparer clairement les décisions individuelles des interactions collectives.
Dans le cadre de l’élaboration de la place de marché des financements des entreprises, le doctorant abordera également d'autres problématiques, parmi lesquelles l'élaboration d'un système expert devant être capable de réaliser automatiquement les enchères ou de les accepter. Ce système sera mis au service des entreprises cédantes ou/et des investisseurs qui le souhaiteraient. Il devra par conséquent intégrer les préférences de chaque entreprise exprimées explicitement (règles) ou implicitement (historique/habitude d’usage) et intégrera donc des techniques d'apprentissage automatique. Ce système expert pourra interagir avec d’autres systèmes experts ou bien avec des personnes physiques présentes sur la plate-forme.
Une autre problématique résidera dans la conception d'un système expert visant à recommander ou constituer des lots de factures de manière automatique sur la base de factures détenues par l’entreprise. Ce mécanisme aura pour objectif d'optimiser l’intérêt de l’entreprise cédante (besoin de trésorerie, échange des actifs à céder, etc.) mais aussi celui de l’investisseur (réputation du débiteur, réputation du cédant, historique de relation, etc.). Ce système utilisera également des notions d’apprentissage et de recommandation.
Doctorant.e: Buron Cedric