agents_intelligents_..

Transcription

Introduction
Cette étude est destinée à permettre aux directions opérationnelles du CEA d’évaluer
l’ampleur du phénomène « agents intelligents » et d’en appréhender les véritables
contours scientifiques et techniques à travers une synthèse des développements actuels
dans ce domaine. La large utilisation du mot « agent » traduit une réalité fondée sur une
grande variété de recherches menées sous cette appellation. Ce document tente de situer
les agents dans leur contexte d’utilisation, de les définir et de donner un aperçu critique
des différents types d’agents en cours de développement, en présentant les notions
d’autonomie, d’apprentissage et de mobilité qui les caractérisent.
Au-delà de l’émergence médiatique des agents intelligents, les enjeux liés à la maîtrise
de ces technologies sont considérables. L'éclatement du savoir devient une réalité : le
volume sans cesse croissant de l'information scientifique et technique a conduit à une
spécialisation des fournisseurs d'information, aboutissant à l'élaboration de structures
parcellaires de savoir par métiers. Parallèlement, les utilisateurs d'information
scientifique et technique, expriment le besoin d'intégrer dans leur démarche
informationnelle des sources disparates. L’analyse des perspectives de développement
susceptibles d’apporter des solutions technologiques à cette problématique, est au cœur
des missions de la Direction de l’Information Scientifique et Technique.
Les fondements théoriques de ces développements sont largement basés sur les
recherches en intelligence artificielle dans le domaine des architectures logicielles
distribuées et sur les travaux sur les réseaux de neurones pour la recherche
d’information. Les agents intelligents traitent, en particulier, de problèmes dont la
complexité exclut les approches analytiques et pour lesquels seules les approches par
heuristique sont envisageables. Des expérimentations ont par ailleurs été menées en
grandeur nature dans des secteurs qui vont de la recherche d’information sur Internet à
la gestion du trafic aérien.
D’ores et déjà de grands groupes internationaux de télécommunication (British
Telecom, Deutsche Telekom) ont investi dans des programmes de recherche sur la
gestion des réseaux informatiques par des technologies agents et s’attachent les services
des principaux experts universitaires. Des droits d’exploitation de brevets sont au
centre de la polémique de la prise de participation de Microsoft dans Apple.
Le commerce électronique bénéficie des derniers développements pour la recherche de
produits et la prise en charge des transactions financières, alors que l’industrie des jeux
vidéos a déjà implémenté des agents intelligents réactifs simulant un comportement
vivant.
Les agents intelligents : qui sont-ils ?, que font-ils ?, où nous mènent-ils ? (CEA/DIST/SIIA/GEST/PB-97-125)
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Mais au-delà de cette réelle avancée technologique, la mise en place de ces agents est
l’amorce d’une deuxième révolution informationnelle après celle liée aux autoroutes de
l’information, révolution qui va conduire à une augmentation de productivité des
services liés à l’information et à la mise en évidence de la problématique juridique et
morale de la délégation d’autorité liée à l’adoption de ce type de technologies.
Cette étude s'inscrit dans le cadre de la mission de veille
technologique de la DIST.
Une partie de cette synthèse provient, d'une part, d'une analyse
bibliométrique effectuée au moyen d'outils infométriques utilisés en
veille technologique au sein de la DIST (Tetralogie, Sampler,
Dataview.) et d'autre part d'informations tirées du réseau Internet au
moyen d'agents intelligents de recherche d'information (WebFerret,
Webseeker, Headliner)
Une étude plus détaillée, ainsi que les documents ayant servi à
réaliser la synthèse (articles, brevets, sites internet, conférences)
sont disponibles à la DIST
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Sommaire de l’étude
Introduction...................................................................................................................................................... 2
Chapitre 1 : Qu’est ce qu’un agent intelligent ? ............................................................................................... 5
Chapitre 2 : Un panorama des différents types d’agents intelligents ............................................................. 10
Chapitre 3 : Problèmes philosophiques et déontologiques posés par l’introduction des agents intelligents... 28
Chapitre 4 : Perspectives générales d’évolution des technologies agents ....................................................... 30
Chapitre 5 : La recherche et les acteurs ......................................................................................................... 33
Chapitre 6 : Stratégie concurrentielle et propriété industrielle...................................................................... 41
Conclusion ...................................................................................................................................................... 42
Liste des sigles ................................................................................................................................................ 43
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Chapitre 1 : Qu’est ce qu’un agent intelligent ?
Il n’existe pas de définition univoque et reconnue des agents intelligents, dans le monde
relativement fermé des chercheurs en intelligence artificielle. Comme l’attestent de
récents messages postés sur la liste de diffusion dédiée à ces recherches
([email protected]), sous ce vocable se cachent différents développements et
le terme même d’agents intelligents peut paraître ambigu. On peut, à titre de
comparaison, citer le cas des recherches en logique floue, qui sont souvent plus faciles à
classer par leur application. Ainsi les chercheurs préfèrent qualifier leur recherche par
d’autres appellations, de manière plus contextuelle.
1. Les agents logiciels issus du parallélisme
Les agents logiciels sont issus des travaux menés dans le domaine de l’intelligence
artificielle (IA) sur les Systèmes Multi–Agent (MAS : Multi agent systems). Ces
recherches peuvent être scindées en trois groupes :
• Intelligence Artificielle Distribuée (Distributed Artificial Intelligence DAI)
• Résolution de problèmes distribuée (Distributed Problem Solving DPS)
• Intelligence Artificielle Parallèle (Parallel Artificial Intelligence PAI)
Le concept d’agent intelligent apparaît dans la littérature au tout début des recherches
sur les systèmes à base d’intelligence artificielle distribuée (DAI) dans les années 1970
dans le modèle d’acteur concourant de Carl Hewitt en 1977. Dans ce modèle, Hewitt
proposait le concept d’objet autonome, interactif, s’exécutant en parallèle qu’il avait
appelé alors « Acteur ». Cet objet possédait un capital interne et pouvait répondre à des
messages en provenance d’autres objets similaires.
Les agents intelligents constituent aujourd’hui l’aboutissement des motivations des
développements des DAI, tant sur le plan des objectifs que sur le plan des résultats. Par
exemple dans le domaine des architectures distribuées, les agents logiciels ont hérité des
recherches en matière de modularité (orienté objet), de vitesse de traitement
(parallélisme) et de sûreté. On peut également les travaux sur les niveaux de
connaissance, sur la maintenance des logiciels, sur la réutilisabilité et sur
l’indépendance des plates-formes de Huhns et Singh en 1994.
Les efforts de recherche se sont tout d’abord concentrés sur les interactions et la
communication entre agents, la décomposition et la distribution des tâches, la
coordination et la coopération, et la résolution de conflits à travers les protocoles de
négociation. Le but de ces recherches était de spécifier, d’analyser, de concevoir et
d’intégrer des systèmes à base d’agents multiples coopératifs.
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Par la suite, un autre type de recherche a vu le jour, caractérisé par des développements
sur les plans théoriques, architectural et dans le domaine du langage, dont on trouve une
synthèse dans « Theories, architectures and language » de Wooldridge et Jennings
(1996).
Appellations contextuelles
Cependant depuis le début des années 90, on assiste indiscutablement à un double
•
Softbots
phénomène sur les agents intelligents :
•
Taskbots
•
Autonomous agents
•
•
Personal assistants
d’agents intelligents (nous examinerons dans cette synthèse les différentes typologies
•
Knowbots
•
d’agents intelligents qui constituent maintenant le champ d’application de ces
Userbots
•
Robots
•
Personal agents
•
Mobile agents
Un élargissement du domaine de recherche marqué par la diversité des types
technologies).
•
Un phénomène médiatique lié à la recherche d’information sur Internet, qui
conduit bon nombre de sociétés de développement de logiciels à qualifier leur produit
« d’agent » (en référence aux unités de renseignement) et « d’intelligent » (en référence
au mythe de l’intelligence artificielle).
Les agents intelligents se présentent ainsi sous différentes formes. Par exemple, ceux
qui occupent « physiquement » un espace, comme dans des usines de production, sont
appelés robots. Ceux qui agissent sur de vastes réseaux informatiques, sont parfois
appelés les agents logiciels (softbots). Ceux qui exécutent certaines tâches spécifiques
Expressions métaphoriques
sont quelquefois dénommés taskbots ou encore les agents autonomes (autonomous
agents) qui ont la particularité d’évoluer dans des environnements dynamiques et
•
Search agents
•
Report agents
•
Presentation agents
•
Navigation agents
•
Role-playing agents
personnels (personal assistants) ou les robots de connaissances (knowbots) qui ont une
•
Management agents
« connaissance » précise de leur champ d’action. De plus, du fait de la multiplicité des
•
Search
rôles que les agents jouent, il y a maintenant pléthore de qualificatifs qui préfixent le
and
incertains.
retrieval
agents
mot « agent », qui ont par ailleurs été répertoriés par King (1995) et que l’on retrouve
•
Domain-specific agents
•
Development agents
•
Analysis
and
agents
•
Il existe également des agents qui peuvent jouer plusieurs rôles, comme les assistants
Testing agents
design
dans des expressions métaphoriques.
Cette multiplicité de termes conduit à qualifier d’agents bon nombre de logiciels. Par
exemple, King considère les « print monitors for open printing, fax redial, and others »
comme agents logiciels les plus simples.
Nous définirons quant à nous les agents intelligents comme étant :
Des composants logiciels et/ou matériels qui sont capables d’agir à la place
d’un utilisateur en respectant ses exigences.
Nous proposerons dans cette synthèse, dans un premier temps, une typologie des agents
intelligents, reposant sur les développements en cours, suivie d’une critique de cette
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typologie et d’une définition de ce que ne sont pas les agents intelligents. Nous
développerons ensuite les différents types d’agents définis dans la typologie tant sur le
plan des concepts que des réalisations.
2. Typologie des agents intelligents
Cette section a pour but d’établir une classification des agents existants à partir d'une
typologie de ces agents. Ce travail se heurte à la multiplicité des caractéristiques
induisant des classifications particulières.
Premièrement, les agents peuvent être globalement classés en fonction de leur degré de
mobilité. Par exemple, ils peuvent être capables de se mouvoir au sein d’un réseau
informatique. On peut donc les regrouper en agents statiques ou agents dynamiques.
Deuxièmement, on peut les qualifier de délibératifs ou de réactifs. Les agents sont
qualifiés de délibératifs par analogie au paradigme de la « pensée délibérative » : les
agents possèdent un modèle de raisonnement symbolique interne qui influe sur la
manière dont ils vont interagir avec les autres agents. Les recherches sur les agents
réactifs sont issues des travaux de Brooks (1986) et de Agre et Chapman (1987). Ces
agents, a contrario des précédents, ne possèdent pas de modèle symbolique de leur
environnement et ils agissent selon un comportement basé sur des processus de stimuliréponses envers l’environnement dans lequel ils sont engagés (Febber, 1994). En effet,
Brooks (1991) prétend qu’un comportement intelligent peut être établi sans pour autant
utiliser de représentation symbolique de l’environnement.
Attributs primaires (BT
labs)
•
•
•
Autonomie
Coopération
Apprentissage
Troisièmement, les agents peuvent être classés d’après le BT labs. (British Telecom
Laboratories) selon les attributs primaires : autonomie, coopération et apprentissage.
L’autonomie se réfère au principe que les agents peuvent opérer de leur propre chef
sans intervention humaine. Ces agents possèdent des états internes programmés et des
objectifs définis par l’utilisateur et ils agissent à sa place de telle manière que les
objectifs définis soient atteints. L’élément clef de leur autonomie réside dans leur
caractère pro-actif, à savoir leur capacité à prendre des initiatives, plutôt que
simplement répondre à leur environnement.
La coopération avec d’autres agents est primordiale, c’est la raison d’être des systèmes
basés sur l’utilisation simultanée d’agents. Afin de coopérer, ces agents doivent
posséder une aptitude quasi sociale, en particulier sur le plan du langage de
communication à la fois avec les autres agents mais également avec des utilisateurs
humains (Wooldridge et Jennings, 1995). Il apparaît ainsi difficile aux agents de
coordonner leurs actions sans un minimum de coopération (Nwana, 1996). De
nombreux auteurs sont unanimes à reconnaître la nécessité de doter les agents de la
notion d’apprentissage afin d’aboutir à des systèmes vraiment performants.
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L’apprentissage étant défini comme l’aptitude à modifier ses réponses futures en
fonction de son expérience passée.
L’agent intelligent idéal va donc se situer à l’intersection de ces trois propriétés
fondamentales :
Apprentissage
Coopération
Agents intelligents
idéaux
Autonomie
Figure 1 : Attributs primaires des agents intelligents (selon British Telecom
Laboratories)
Ainsi certains agents mettent plutôt l’accent sur certaines propriétés comme par
exemple les agents d’interfaces plutôt basés sur l’autonomie et l’apprentissage que sur
la coopération ou encore les agents collaboratifs qui s’appuient d’avantage sur la
coopération et l’autonomie que l’apprentissage.
Idéalement, l’agent intelligent parfait se doit de posséder ces trois « traits de
caractère », mais en réalité, on rencontre peu d’agents de ce type. Comme l’écrivait
P. Maes en 1995, beaucoup de logiciels vendus dans le commerce ne méritent pas le
qualificatif d’ « agents » et encore moins l’adjectif « intelligent ».
En principe, en combinant les deux premières classifications (statique/mobile,
réactif/délibératif) et les propriétés précédentes, on doit aboutir à une classification
générale du type : les agents statiques délibératifs collaboratifs, les agents mobiles
réactifs collaboratifs, les agents statiques délibératifs d’interface etc. Mais cette
hiérarchisation est en pratique difficile à utiliser.
Quatrièmement, les agents peuvent être classés par leurs rôles, par exemple les agents
d’information intervenant sur le World Wide Web (WWW). Ces catégories d’agents
exploitent les moteurs de recherche usuels du réseau comme Altavista, Lycos,
Webcrawler. Ils aident principalement l’utilisateur à appréhender l’information
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contenue dans de vastes réseaux informatiques comme Internet. Nous étudierons ce type
d’agents dans la classe agents Internet ou agents d’information. A nouveau, ces agents
d’information peuvent être statiques, mobiles ou délibératifs. Il existe également
d’autres rôles comme les agents de présentation, de reporting, d’analyse, de conception,
de test, d’aide. La liste peut être longue.
Pour terminer, on peut considérer qu’il existe une catégorie d’agents hybrides qui
combinent deux ou plus des philosophies précédemment décrites dans un seul agent.
En pratique, dans cette synthèse nous ne retiendrons comme agents intelligents, que les
logiciels ou systèmes informatiques qui possèdent au moins deux des propriétés définies
ci dessus. Par exemple la plupart des systèmes experts sont largement autonomes mais
ne coopèrent pas entre eux et n’ont pas de faculté d’apprentissage (rajout de règles,
mais pas de modification des règles existantes de manière automatique).
En fait, les agents intelligents évoluent dans un espace multidimensionnel, c’est
pourquoi une classification à deux ou trois dimensions paraît illusoire. Cependant dans
un souci de clarification, nous allons réduire cette multiplicité dimensionnelle à une liste
qui se veut aussi réaliste que possible. Cette liste, tirée des travaux de H. Nwana
(British Telecom), couvre les principaux développement actuels.
Typologie des agents intelligents en 1997
•
Agents collaboratifs
•
Agents d’interfaces
•
Agents mobiles
•
Agents Internet et agents de recherche d’information
•
Agents réactifs
•
Agents hybrides
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Chapitre 2 : Un panorama des différents types d’agents
intelligents
Dans ce chapitre, nous dressons un panorama des différents types d’agents intelligents
définis dans le chapitre précédent. Pour chacun d’entre eux, nous définirons leurs
objectifs, les motivations de leurs concepteurs, leurs rôles, les prototypes en cours de
réalisation, leurs principaux avantages et les enjeux liés au développement de ce type
d’agents.
1. Les agents collaboratifs
Comme nous l’avons déjà dit dans le chapitre précédent, les agents collaboratifs sont
fondés plus sur l’autonomie et la coopération que sur l’apprentissage pour exécuter
leurs tâches. Ils peuvent apprendre, mais cette faculté n’est bien souvent pas essentielle
dans leur travail. Afin de coordonner un système d’agents collaboratifs, il est nécessaire
de mettre en place un protocole de négociation. De nombreux travaux de recherche
principalement en intelligence artificielle, incluent le concept BDI (Belief, Desire and
Intention) qui vise à doter les agents d’une conscience artificielle.
Les caractéristiques principales de ces agents sont l’autonomie, leur « sociabilité », leur
sensibilité, leur proactivité (capacité à agir par anticipation). Cependant, ils sont
capables de rationalité et d’autonomie dans un environnement multi-agents lorsqu’ils
sont contraints par le temps. La plupart du temps, les agents collaboratifs les plus
utilisés, n’effectuent pas d’apprentissage complexe.
♦ Objectifs
La construction de systèmes qui interconnectent des agents collaboratifs développés
séparément, permet à la totalité des membres du système d’acquérir un ensemble de
fonctions disponibles.
♦ Applications
• Résolution de problèmes trop complexes pour un seul agent, compte tenu de
limitations de ressources ou de véritables risques liés à l’existence d’un système
centralisé (nombre de transactions).
• Prise en compte des interconnexions et des interopérations de systèmes existants
(ex : systèmes experts, systèmes d’aide à la décision, télecommunication).
• Fourniture de solutions inhérentes à l’information distribuée (ex : les réseaux de
capteurs distribués, le contrôle du trafic aérien, contrôle commande).
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• Fourniture de solutions qui exploitent les sources d’informations distribuées par
exemple pour les sources d’information en ligne, où l'utilisation d’agents
collaboratifs distribués paraît plus naturelle.
• Fourniture de solutions lorsque la connaissance technique est distribuée, par
exemple dans le cas de diagnostics médicaux (téléopération).
• Augmentation de la modularité (dans le but de réduire la complexité), de la vitesse
(résultat du parallélisme), de la fiabilité (du fait de la redondance), de la flexibilité
(les nouvelles tâches peuvent être définies plus facilement à partir des modules du
système) et de la réutilisabilité de la connaissance (grâce au partage des ressources).
Le projet PLEIADES, dirigé par Tom Mitchell et Katia Sycara (CMU : Carnegie
Mellon University), a en particulier pour objectif d’étudier les processus de négociation
automatique entre agents, afin d’améliorer la robustesse, l’efficience et la
maintenabilité. Ce projet a été appliqué au domaine de la prise de décision dans les
organisations à partir d’informations disponibles sur les réseaux informatiques
(principalement en provenance de sources Internet hétérogènes).
Internet constitue un champ d’application privilégié pour ce type d’agents du fait du
caractère distribué des sources d’informations en ligne.
Selon leurs concepteurs, PLEIADES a été testé dans les domaines suivants :
Ø La gestion des flux documentaires
Ø La gestion et le contrôle de réseaux informatiques
Ø Les réseaux de télécommunications
Ø La conception de processus d’affaires (business process engineering)
Dans tous ces domaines, l’emploi d’agents collaboratifs est préférable aux solutions
mono-agents. Ces agents n’obéissent pas à une planification centrale mais interagissent
entre eux en fonction de leur contraintes propres, des informations qu’ils s’échangent et
qu’ils attendent.
♦ Autres travaux en cours
Le concept de programmation orientée agent (AOP : Agent Oriented Programming) est
Microsoft Outlook
Un autre exemple de ce type
de système a été développé par
Microsoft dans le cadre de
Schedule et d'Outlook, pour
en train de prendre une place de plus en plus importante dans la communauté de
scientifiques qui travaillent dans le domaine des agents collaboratifs (Shoham, 1993).
Ces recherches conduisent à doter les agents de notions « mentales » (voir le chapitre 3
à propos de l’aspect philosophique de l’utilisation des agents).
l’organisation de réunions à
partir d’agendas individuels et
Un projet de gestion de trafic aérien OASIS (Georgeff, 1996) a été testé sur l’aéroport
de messagerie.
de SYDNEY. L’implantation définitive est en cours.
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En conclusion, les applications de ces technologies sont innombrables et d’ores et déjà
des sociétés, notamment dans le secteur des télécommunications, exploitent des
prototypes en situation réelle afin de gérer des systèmes de communication complexes
(British Telecom, Nwana, 1996).
Principaux enjeux
•
Construction de systèmes d’agents collaboratifs : le système PLEIADES est un grand pas en
avant dans cette direction mais de nombreux efforts de recherche restent à faire.
•
La coordination inter-agents : c’est l’enjeu principal des agents collaboratifs. La coordination
est essentielle pour permettre à un groupe d’agents de résoudre efficacement des problèmes.
Sans une théorie clairement établie, les développements vont rapidement aboutir à une impasse
liée à l’anarchie des développements. La coordination est également requise pour l’optimisation
des ressources informatiques.
•
Stabilité, performance et adaptabilité : des recherches doivent être entreprises sur les
indicateurs de fiabilité, de stabilité et de performance applicables, la stabilité étant l’élément
clef de la pérennité de tels systèmes.
•
Apprentissage des agents collaboratifs: comment ces systèmes apprennent-ils ? Leurs facultés
d’apprentissage ne conduisent-elles pas à accroître leur instabilité ? Quelles sont les
architectures appropriées en fonction des problèmes traités ? Comment être certain que les
agents ne passent pas plus de temps à apprendre qu’à agir ?
•
Fiabilité des agents collaboratifs : ce problème est l’élément clef de la diffusion de ces
technologies dans le monde industriel. Comment peut-on vérifier et valider que les
spécifications techniques attachées à la mise en place de tels systèmes soient constants dans le
temps ? Peut-on utiliser ces technologies avec confiance lorsqu’il s’agit de les implanter dans
des centrales nucléaires, des usines chimiques ou dans les aéroports?
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2. Les agents d’interface
Les agents d’interfaces sont principalement caractérisés par leur autonomie et leur
faculté d’apprentissage, plus que la faculté de collaboration. P. Maes (MIT) les définit
comme des assistants personnels qui collaborent avec l’utilisateur dans le même
environnement de travail. Il convient de faire une distinction entre la communication
entre deux agents collaboratifs et la communication entre un agent et un utilisateur qui
n’utilise pas de langage de communication explicite.
Un agent d’interface intervient essentiellement en support et en assistance, en aidant par
Assistant d'Office 97
Office 97 dispose d'un agent
exemple l’utilisateur lors du maniement d’un logiciel ou d’un système d’exploitation.
L’agent observe les actions de l’utilisateur (en quelque sorte, il regarde par-dessus son
qui propose à l'utilisateur des
épaule) enregistre les enchaînements et suggère des raccourcis pour accomplir le même
aides contextuelles lors de la
type de commande. L’agent d’interface agit comme un assistant personnel, qui
saisie d'informations ou une
communique avec l’utilisateur pour accomplir certaines tâches. P. Maes (1994) propose
recherche en langage naturel.
4 voies d’apprentissage de l’agent :
Ø En observant et en imitant l’utilisateur (apprentissage par l’utilisateur).
Ø En recevant des informations positives ou négatives de l’utilisateur.
Ø En recevant des instructions explicites de l’utilisateur.
Ø En questionnant d’autres agents en tant que conseil (collaboration).
Interagit avec
Utilisateur
Observe, imite l’utilisateur et
Application
communique avec lui
Interagit avec
Agent d’interface
Agent d’interface
Figure 2 : Fonctionnement d’un agent d’interface (P. Maes, 1994)
♦ Objectifs
Les recherches menées sur les agents d’interface doivent aboutir à une gestion des
interfaces homme-machine proche de ce qu’avait décrit Alan Kay (1990). Les interfaces
utilisateurs actuelles sont conçues afin de répondre uniquement aux manipulations
directes de l’utilisateur, donnant à l’ordinateur un rôle passif. Elles conduisent à une
aide peu ou pas proactive dans le cas de tâches complexes, comme la recherche
d’information, qui peuvent prendre beaucoup de temps (P.Maes, 1995). De plus en plus
d’utilisateurs non aguerris, plutôt que d’envoyer des commandes, engageront alors une
communication avec l’ordinateur, afin d’accomplir des tâches et de surveiller leur
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environnement, ce qui, dans un premier temps, améliorera considérablement
l’accessibilité à l’ordinateur et, dans un deuxième temps, à l’information traitée
accessible en ligne.
L’objectif est de matérialiser cette perspective en déléguant certaines tâches relatives à
la manipulation d’un ordinateur à des agents d’interface pour les utilisateurs novices.
♦ Applications
Les avantages principaux de l’utilisation de ces agents d’interface sont de trois ordres :
Ø diminution des efforts de développement d’applications,
Ø adaptation automatique aux préférences et aux habitudes de l’utilisateur,
Ø partage du savoir-faire d’une communauté d’utilisateurs,
Ø simplification des procédures techniques d’accès aux réseaux.
L’une des équipes le plus en pointe dans ce domaine est celle de P. Maes du MIT qui a
travaillé sur différents prototypes d’agents :
Kozierok et Maes (1993) ont mis en place un prototype d’assistant calendrier pour les
planifications de réunions. Il n’est pas dépendant d’une application particulière et
permet à l’utilisateur d’accepter, de rejeter, de planifier, de négocier des plages horaires
Travaux de l'équipe de P.
Maes du MIT
•
de réunion. Il est doué de capacité d’apprentissage car il prend en compte les habitudes
de l’utilisateur comme, par exemple, le fait de ne pas prendre de réunion le vendredi
Assistant
calendrier
après midi ou sa préférence pour des réunions du matin.
(Kozierok, Maes, 1993)
•
Letizia
(Liebermann,
1995)
•
Remembrance
Agent
Liebermann (1995) présente Letizia, un agent de recherche basé sur des heuristiques qui
assiste l’utilisateur dans la recherche d’informations sur le Web. Letizia joue, dans ce
(Rhodes et Starner, 1996)
cas là, le rôle d’un guide. Lorsque l’utilisateur interroge des moteurs de recherche et
News-T (Sheth et Maes,
télédécharge des pages WEB, Letizia surveille l’activité de l’utilisateur et, en fonction
1993)
du contenu des pages lues , interroge le WEB et fournit d’autres pages susceptibles de
•
Yenta (Foner, 1996)
•
l’intéresser.
Kasbah (Chavez et Maes,
•
1996)
•
Ringo (Maes,1995)
IBM avec WBI (Web Browser Intelligence) a par ailleurs développé le même type
d’assistant de recherche.
Grâce au « Remembrance Agent » (Rhodes et Staner, 1996), lorsque l’utilisateur
compose un e-mail, l’agent examine les mots clefs et lui propose les mails ou les
documents de son répertoire de travail qui concernent le même sujet, afin de faire
resurgir du disque dur de l’ordinateur des informations oubliées. L’agent intervient ici
comme aide-mémoire.
Sheth et Maes (1993) ont conçu un agent de filtrage de forums de discussions appelé
News-T qui aide l’utilisateur à filtrer le flot ininterrompu de messages. L’idée est de
permettre à l’utilisateur de créer des agents thématiques qu’il peut entraîner en leur
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donnant une appréciation des informations qu’ils ramènent (positive ou négative). Il
exploite le contenu du message mais également le nom de l’auteur et la source. Des
travaux similaires sont en cours au MIT dans le domaine des agents de recherche
d’information qui seraient capables d’éliminer l’information non pertinente (Moukas,
1996)
Foner (1996) a présenté Yenta, un agent capable de regrouper des personnes ayant les
mêmes centres d’intérêt (comme, par exemple, des vendeurs et des acheteurs). Il
recherche les utilisateurs ayant les mêmes pratiques (consultation de forums, de pages
web ) et les met en communication. Chaque utilisateur possède alors un agent du type
de Yenta.
Chavez et Maes (1996) ont proposé Kasbah, un agent qui travaille sur une place de
marché où on peut vendre et acheter des produits. La négociation se fait entre les agents
qui s’intéressent aux produits utiles à l’utilisateur. A terme, l’implantation de ce type
d’agent est prévue dans les salles de marchés financiers afin d’aider les agents de
change dans leurs opérations.
Les agents de sélection de divertissements qui, selon P. Maes, ont le plus grand
potentiel de développement, s’intéressent aux goûts culturels des utilisateurs. Le
système Ringo est un système de recommandations personnalisées pour les albums
musicaux et les films qui exploite les agents d’interface. Ce type de système fonctionne
par filtrage social, à savoir qu’il s’appuie sur les évaluations faites par d’autres
utilisateurs ayant le même profil social afin de recommander un film ou un album
musical. Ringo permet ainsi la participation active des utilisateurs. Il a été testé par
prés de 2000 personnes. Nous sommes ici à la frontière entre les agents collaboratifs et
les agents d’interface.
Principaux enjeux
•
Faire la démonstration que l’acquisition des connaissances à l’aide d’agents d’interface
s’avère efficace.
•
Déterminer les techniques d’apprentissage à appliquer selon les domaines.
•
Analyser les effets des mécanismes d’apprentissage sur la sensibilité des agents
•
Accroître la capacité de négociation avec des agents similaires
•
Augmenter le taux de confiance des utilisateurs
•
Garantir la vie privée des utilisateurs
•
Etendre les domaines d’applications
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3. Les agents mobiles
Les agents mobiles sont des processus logiciels qui ont la capacité de se déplacer sur les
réseaux informatiques, comme WWW, en interagissant avec les serveurs, en récupérant
des informations pour le compte de leur utilisateur. Les demandes de l’utilisateur
peuvent aller de la réservation de billets d’avion jusqu’à la gestion de réseaux de
télécommunication. Cependant la mobilité est une condition nécessaire mais pas
suffisante pour qualifier un logiciel d’agent. Les agents mobiles sont qualifiés d’agents
car ils sont autonomes et collaborent d'une manière différente des agents collaboratifs.
♦ Avantages principaux
Ø Réduire les temps de communication : le télédéchargement des informations à traiter
conduit à augmenter l’encombrement des réseaux informatiques. Les agents mobiles
sont donc chargés d’effectuer ces traitements à distance afin de ne transférer que les
informations utiles à l’utilisateur. Malgré l’augmentation des bandes passantes des
réseaux informatiques, le développement de ce type d’agents reste indispensable.
Ø Pallier le manque de ressources locales : les processus de stockage et de traitement
sur les machines locales peuvent être limités et requérir de faire appel
temporairement aux autres machines du réseau en utilisant des agents mobiles.
Ø Faciliter la coordination : il apparaît plus simple de coordonner des requêtes
indépendantes sur des ordinateurs différents et de conserver le résultat en local.
Ø Exécution asynchrone : par ce moyen, on peut lancer un agent mobile, se
déconnecter du réseau et recevoir le résultat par mail, afin de diminuer les coûts de
connexion à un fournisseur d’accès Internet, par exemple.
Ø Développer les services commerciaux électroniques : la coexistence de marchés
virtuels interconnectés devrait conduire à un plus grand choix de produits pour le
consommateur.
Ø Augmenter la flexibilité des architectures distribuées : la mise en place d’agents
mobiles peut être une solution innovante aux problèmes liés au calcul en architecture
distribuée.
Les agents mobiles sont considérés, à tort, comme exclusivement centrés sur Telescript
(environnement opératoire inventé par General Magic) alors que de nombreux
développements d’agents mobiles ne l’utilisent pas.
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Telescript
Telescript est un langage de programmation orienté objet, interprété, qui permet le
développement d’applications distribuées. L’environnement de développement et d’interprétation
du langage Telescript est appelé moteur Telescript et un serveur peut supporter simultanément
plusieurs moteurs Telescript.
Dans sa version courante, les agents de TELESCRIPT ne peuvent s'exécuter que sur un type
précis de machine.
France Telecom a par ailleurs adopté une stratégie d’alliance dans ce domaine comme
l’indique l’article publié par l’ADIT début 1996.
Extrait d’un article publié par l’ADIT (Agence pour la Diffusion de l'Information
Technologique) début 1996
France Télécom multiplie les alliances afin de préparer au mieux la future concurrence induite
par la déréglementation des télécommunications prévue pour 1998. Sa position de force dans le
domaine de la télématique et de la facturation client par le système kiosque seront pour
l'opérateur des atouts de poids. Au mois d'avril dernier, France Télécom a signé un accord de
partenariat sous la forme d'une prise de participation (dont le montant exact n'a pas été diffusé)
avec la société américaine General Magic qui regroupe la plupart des grands noms actuels de
l'informatique (Apple, AT&T, Motorola, Matsushita, Philips, Sony, NTT, Fujitsu, Toshiba...). Le
principal intérêt de cet accord pour France Télécom est de pouvoir superviser la bonne marche
du langage de programmation orienté objet Telescript, qui pourrait permettre dans un futur
proche de réaliser des services "intelligents" sous la forme d'"agents", petits bouts de logiciels
allant à la place de l'utilisateur scruter le contenu de différents serveurs pour en rapatrier la
réponse à une question préalablement posée. Un exemple : vous demandez à l'agent d'aller
chercher les horaires d'avion Paris-Tokyo pour le 22 décembre 1996, et le logiciel va se déplacer
sur tous les serveurs des compagnies aériennes et vous rapatrier la liste des vols demandés, avec
tarifs et horaires. Cette technologie intéresse au plus haut point France Télécom car elle
pourrait donner un coup de jeune au Minitel. Philips compte lancer les premiers produits basés
sur ce concept en 1996. France Télécom, pour sa part, procède actuellement avec le Cnet à
l'évaluation technique du procédé avant d'envisager sa possible intégration au réseau Télétel.
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♦ Langages de programmation d’agents mobiles
En JAVA
Autres qu’en JAVA
Ø Aglets (IBM Trl)
Ø Agent Tcl (Darthmouth)
Ø Concordia (Mitsubishi)
Ø April (Fujitsu)
Ø CyberAgents (FTP software)
Ø Clearlake (Guideware)
Ø Internet System Environment (OSF)
Ø M0 (Univ. Of Geneva)
Ø Sumatra (UMCP)
Ø Obliq (DEC SRC)
Ø Tacoma (Univ. of Norway &
Cornell Univ.)
Ø Telescript (General Magic)
Ø Wave (Univ of Surrey)
Principaux enjeux
•
•
Transport : Comment les agents peuvent-ils se mouvoir de place en place ?
Authentification : Comment être sûr de l’identification de l’agent, qui il représente et s’il est
exempt de virus ?
•
Secret : Comment être sûr que les agents préservent la vie privée de leur utilisateur ?
Comment être certain qu’un autre utilisateur ne peut pas utiliser votre agent à ses propres
fins ? Comment s’assurer que l’agent est toujours en activité et n’a pas été détruit ?
•
Sécurité : Comment se protéger des virus ? Comment éviter que ces agents ne consomment
trop de temps machine ?
•
Paiement : Comment les agents pourront-ils payer les services qu’ils utilisent ? Comment
contrôler ces paiements ?
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4. Les agents Internet et les agents de recherche d’informations
Les agents liés à la recherche d’information constituent un énorme champ de
développement étant donné l’augmentation fulgurante de l’information disponible sur
les réseaux informatiques. Bon nombre d’utilisateurs réclament donc des outils leur
permettant de gérer, manipuler et collecter l’information en provenance de sources
diverses.
La différence fondamentale avec les autres types d’agents tient dans leur définition. Les
agents d’information sont définis par ce qu’ils font, alors que les agents collaboratifs,
mobiles ou d’interface sont définis par ce qu’ils sont. Il existe bien entendu des
redondances entre ces deux terminologies, mais nous allons décrire maintenant ce type
d’agents consacrés spécifiquement à la recherche d’information.
♦ Objectifs
« Nous sommes noyés d’information mais privés de connaissance » (J. Naisbitt,1996)
Cette citation de John Naisbitt s’applique de manière parfaite au World Wide Web. Ces
cinq dernières années, l’augmentation de la disponibilité et de l’accessibilité par des
moyens électroniques a été considérable, notamment sur le WWW.
Nicholas Negroponte (Chercheur au MIT) prétend même qu’actuellement les
informations disponibles sur le World Wide Web doublent tous les 50 jours. Même si
on peut mettre en doute cette estimation, il est indéniable que le taux de croissance de
l’information disponible électroniquement est fulgurant.
Doublement des informations scientifiques et techniques par an
Une étude de Davies et Weeks (1995) fait état en 1982, du doublement du volume d’information
scientifique et technique tous les 5 ans. En 1988, il doublait tous les 2,2 ans et en 1992 tous les 1,6
ans. Si nous extrapolons à nos jours ces taux, le rythme du doublement des informations
scientifiques et techniques par an a été atteint.
Les agents de recherche d’information ont pour objectif principal de réduire, mais
certainement pas d’éliminer ce problème de surcharge d’informations qui apparaît
comme une caractéristique de cette fin de siècle. L’objectif principal dans ce domaine
est de créer des interfaces de recherche conviviales, afin que la recherche d’information
devienne aussi naturelle pour l’utilisateur que téléphoner ou lire le journal. Les agents
d’informations prendront à terme la forme de journaux personnalisés.
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Ainsi ces agents ont la capacité de savoir :
Ø Où chercher l’information,
Ø Comment trouver cette information,
Ø Comment la rapatrier vers l’utilisateur.
Les motivations de développement des agents de recherche d’informations sont de deux
types :
Ø La simple réponse à une demande pressante d’utilisateurs désireux de posséder des
outils de gestion d’informations. Ainsi, bon nombre de personnes utilisent
quotidiennement des outils facilitant leur recherche sur Internet comme Lycos,
Yahoo, Altavista, Magellan etc.
Ø Les masses financières en jeu dans le commerce électronique. L’information
conduisant à des transferts monétaires prend maintenant une importance
considérable, en particulier les informations concernant les produits à vendre. Encore
faut-il permettre à l’utilisateur de trouver le produit qu’il cherche à acquérir.
♦ Principe de fonctionnement
Les agents dédiés à la recherche d’information ont les particularités suivantes :
Ø statiques ou mobiles,
Ø non coopératifs
Ø non sociables (au sens décrit précédemment),
Ø peuvent ou non être dotés de facultés d’apprentissage.
Les agents Internet peuvent être mobiles; ils sont parfois capables de scruter le WWW,
rassembler de l’information, et rapporter le résultat de leurs investigations en local pour
l’utilisateur. Cependant il n’existe pas à l’heure actuelle de normalisation des
informations disponibles sur Internet.
Les spiders, forme basique d’ « agents intelligents », sont associés à des moteurs de
recherche de sociétés comerciales (Altavista, Lycos, etc.) afin d’établir un annuaire des
pages Internet pour le compte de la société à qui ils appartiennent. Un spider est un
programme informatique qui est capable de naviguer sur le Web, de scruter en
profondeur un site Internet, et d’en établir une topologie sous forme d’index qu’il va
stocker dans un Système de Gestion de Bases de Données (DBMS : Data Base
Management System).
On peut définir cet index comme étant une matrice binaire de présence/absence de
termes à l’intérieur d’une page définie par son adresse internet appelée URL (Unified
Ressource Locator) du type http://www.cea.fr/index.html
Page 19
URL1 URL 2
URL i
URL m
Mot1
1
0
0
1
Mot2
0
1
1
1
1
1
0
0
1
0
…
Mot i
…
Mot n
…
…
1
…
0
Ces index peuvent être enrichis d’informations diverses comme la place du mot dans la
page (Offset), la taille des pages ou encore la date de création de ces pages. Ces fichiers
d'index jouent donc le rôle d'annuaire de l'Internet.
On trouve à l’heure actuelle près d’une centaine d’annuaires de ce type sur le réseau, les
plus connus étant Altavista, Lycos, Webcrawler. Ces annuaires sont disponibles ensuite
à travers une interface de recherche plus ou moins sophistiquée (recherche booléenne)
que l’on qualifie de moteur de recherche, exploitant les richesses fonctionnelles
contenues dans l’index (opérateurs d’adjacence).
Les agents Internet se connectent pour le compte de l’utilisateur simultanément à
différents moteurs de recherche (Altavista, Lycos, Yahoo, etc.), traitent les résultats
fournis et les restituent à l’utilisateur sous différentes formes.
Utilisateur
Altavista
Index
Spider
Yahoo
World Wide Web
Spider
Agent Internet de
recherche d’information
Lycos
Index
Spider
Index
Figure 3 : Principe de fonctionnement d’un agent Internet
Page 20
L’indexation du WWW par plusieurs spiders, qui ont une fréquence de mise à jour
variable de leur index, conduit à un certain nombre d’anomalies qui peuvent être
traitées par ce type d’agent de recherche d’informations :
Ø suppression des adresses en double,
Ø vérification de la présence des pages,
Ø rapatriement des pages en local pour relecture,
Ø indexation locale des pages pour interrogation future,
Ø surveillance des modifications des pages sur les sites,
Ø périodicité de recherche paramétrable,
Ø mise en évidence des pages nouvelles par rapport à la dernière recherche.
De nombreux logiciels commerciaux issus des travaux menés dans ce domaine, voient
actuellement le jour à des prix relativement bas. On peut raisonnablement se poser la
question de la fiabilité de ces logiciels lors de leur utilisation dans des réseaux
informatiques protégés par « des murs de feu » censés empêcher les intrusions
extérieures (Cheval de Troie).
Le cheval de Troie
Il est maintenant possible avec les sytèmes d’exploitation, de sauvegarder les mots de passe
que l’on doit saisir pour avoir accès à des ressources réseaux afin de ne pas être obligé de les
ressaisir à chaque fois. La protection globale de ces mots de passe s’effectue par le login et le
mot de passe saisis au démarrage de l’ordinateur. De ce fait, il est très facile à un logiciel
installé sur un ordinateur d’activer les liaisons disponibles, de visualiser le contenu et de
l’envoyer par mail à une adresse extérieure au réseau dit protégé.
Car si ces agents sont capables de rapatrier de l’information de manière automatique,
ils sont en théorie également capables d’envoyer l’information disponible sur le réseau
local (suivant les droits d’accès de l’utilisateur local) vers un ordinateur hôte extérieur
au réseau.
La sécurité informatique, un enjeu stratégique
L’utilisation de ce type de technologie met en évidence la problématique de la
sécurité informatique. L’intégrité de tels systèmes, avant leur implantation, se
doit d’être analysée par des spécialistes aux compétences variées issues de la
sécurité, de l’informatique et de l’information scientifique et technique.
Page 21
♦ Applications
Les travaux menés dans ce domaine sont de loin les plus importants en volume, de par
le public visé, à savoir les "internautes". Le degré de sophistication de ces outils varie
en fonction des techniques employées dans le traitement des requêtes de l’utilisateur
(requête en langage naturel, correction des erreurs de frappe) et le traitement postérieur
des réponses (archivage, indexation, cartographie).
Dans le cadre de la recherche d’information, nous citerons sans aucune prétention
d’exhaustivité :
Nom du produit
Société
Description
Bargain Finder
Arthur Andersen
Freeloader
Freeloader
Webferret
Ferret soft
Autonomy
AuthorWare
WebSeeker
ForeFront
Comparaison en temps réel des prix de CD musicaux
disponibles sur Internet
Vérification à intervalle régulier du contenu des sites.
En cas de changement il rapatrie les pages sur votre
disque dur jusqu’au changement suivant.
Un meta moteur de recherche qui interroge
simultanément selon vos préoccupations les moteurs
de recherche (Altavista, Lycos, Excite, etc.)
Un agent fouineur sur le réseau que vous pouvez
« former » en fonction de ce qu’il vous ramène.
Meta moteur de recherche (avec capture des écrans de
recherche) qui rapatrie en local les pages Web.
Un autre meta moteur qui fait un résumé des pages
recueillies
Un programme pilote de résumé on line multilingue de
pages Web
Cet agent apprend à connaître les goûts de l’utilisateur
en fonction des pages consultées sur Internet et
recherche en tâche de fond des informations
susceptibles de convenir à l’utilisateur
Destiné à la recherche d’emploi
A partir d’un titre de livre ou de nom d’auteur, l’agent
adresse simultanément des recherches à des sites
d’édition et fait une synthèse des informations
recueillies
Indiquez vos goûts musicaux et cinématographiques,
l’agent vous fera des recommandations pertinentes.
Webcompass
Netsum
université
InfoFinder
Arthur Andersen
Webrecruiter
Bargainbot
Com.sortium
Curtin University
of Technology
Firefly
Launch
Principaux enjeux
•
Concevoir des systèmes capables d’effectuer des résumés de l’information recueillie
•
Etablir des grilles de lecture de documents primaires
•
Concevoir des cartographies dynamiques de l’information
•
Intégrer la notion de temps dans le traitement de l’information
•
Améliorer les temps de traitement
•
Intégrer les outils linguistiques pour désambigüiser le contenu de l’information
•
Augmenter l’ergonomie de l’interface de ce type d’agent
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5. Les agents réactifs
Les agents logiciels réactifs constituent une catégorie spéciale d’agents qui ne possèdent
pas de représentations internes symboliques de leur environnement. Ils interagissent
avec leur environnement selon des processus de stimuli/réponses. Les travaux sur les
agents réactifs datent de 1986 (Brooks) et 1987 (Agre et Chapman), mais de
nombreuses théories, architectures et langages ont été développés depuis. Cependant la
caractéristique essentielle de ces agents est qu’ils sont relativement simples et
interagissent entre eux par des moyens primaires. C’est la complexité des architectures
d’agents réactifs qui constitue l’intelligence du système à l’instar des fourmis qui, bien
qu’individuellement peu « intelligentes », arrivent globalement à une certaine forme
d’adaptativité environnementale.
Ainsi P.Maes (1991), décrit ces agents grâce à trois caractéristiques :
Ø C’est la dynamique des interactions qui aboutit à une complexité globale ; il n’y a
pas a priori de spécification de fonctionnement des agents.
Ø Un agent réactif est vu comme une collection de modules qui opèrent de manière
autonome, en charge de tâches spécifiques (détection, calcul, etc). La
communication entre les modules est de bas niveau.
Ø Un agent réactif tente d’agir sur une représentation de son environnement qui est
dynamiquement générée.
♦ Applications
Contrairement aux agents de recherche d’informations, il existe assez peu
Intégration dans les CDI
Philips
(Compact
Disk-
chercheurs
du
laboratoire de recherche de
Philips
n’existe pas de standards dédiés à leur conception qui est dépendante de l’architecture
choisie. Nous allons décrire brièvement deux des architectures les plus courantes.
Interactive)
Des
d’applications mettant en œuvre des systèmes à base d’agents réactifs. C’est pourquoi il
de
Redhill
en
Sans doute la plus célèbre, l’architecture de Brook (1991), a été utilisée pour
l’implantation physique de robots. Cette architecture consiste en un jeu de modules,
Angleterre, ont développé un
chacun d’entre eux étant décrit dans le langage AFSM (Augmented Finite State
langage
les
Machines). L’AFSM réside dans le déclenchement d’actions par franchissement de
principes de situation-action
seuil. Ces modules sont disposés en couches et travaillent de manière asynchrone de
appelé RTA (Graham et
telle manière que les modules placés sur les couches supérieures peuvent inhiber
basé
sur
Wavish, 1991). Ils ont utilisé
ce langage pour donner du
caractère aux jeux mettant
l’action des modules des couches inférieures. Ces architectures ont été utilisées au MIT
pour créer des robots mobiles.
en œuvre un ordinateur, et
l’ont depuis intégré à des
La plus simple des architectures réactives est basée sur des règles de situation-action
jeux
qui dérivent des travaux menés par Suchman (1987). Les agents réactifs sont
sur
CDI
Philips
(Graham et Wavish, 1995)
particulièrement adaptés aux situations où l’aspect combinatoire est l’élément essentiel
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de complexité (Connah, 1994). Ainsi ce type d’agent a été utilisé lors de projets liés aux
jeux vidéo (PENGI : Agre, 1987).
Le champ d’application des agents réactifs reste principalement celui des jeux et du
divertissement. Actuellement, des développements sont en cours dans le domaine de
l’animation 3D.
♦ Autres travaux
Les systèmes à base d’agents réactifs peuvent être utilisés pour simuler un
comportement naturel dans un monde virtuel. Par exemple, Ferber (1994) pour simuler
le comportement sociétal d’une fourmilière où chaque fourmi est modélisée par un
agent, a utilisé trois types d’agents. Ces agents peuvent constituer des laboratoires
virtuels où le chercheur peut modifier des paramètres expérimentaux et valider son
modèle tant sur le plan qualitatif que quantitatif. Nwana (1993) a ainsi décrit le
comportement d’enfants dans une cour à partir du langage ABLE (Agent Behaviour
LanguagE).
Principaux enjeux
•
Simulation de comportements naturels dans un monde virtuel
•
Laboratoires virtuels pour les études sociétales
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6. Les agents hybrides
Dans ce qui précède, nous avons décrit cinq types d’agents intelligents : collaboratifs,
d’interface, mobiles, de recherche d’information et réactifs. Comme toute classification,
cette segmentation est discutable car de nombreux développements sont basés sur une
approche faisant intervenir différentes philosophies d’agents.
De nombreux chercheurs considèrent que ni les approches délibératives ni les approches
réactives ne sont individuellement satisfaisantes pour la construction d’agents efficaces
et proposent ainsi des structures hybrides mêlant les différentes philosophies. Les
agents hybrides sont généralement plus robustes, ont des temps de réponse plus courts
et des capacités d’adaptation supérieures.
♦ Applications
Ø Le système PRS (Procedural Reasoning System) développé par Georgeff and Lansky,
est l’une des architectures d'agents les plus connues. Comme IRMA décrit cidessous, PRS est basé sur une architecture BDI (Belief, Desire, Intention). Les
« croyances », en tant que patrimoine de base, sont établies, soit à partir d’un état
interne du système, soit à partir d’une représentation de l’environnement externe. Les
désirs sont représentés comme un système de comportements (plutôt qu’une
représentation statique des buts à atteindre). Une librairie de type PRS contient un
jeu de plans partiels appelés aires de connaissance (Knowledge Area : KA), chacune
d’elles est associée à une condition d’évocation. Cette condition détermine quand
cette KA doit être activée. Les KA peuvent être réactives, permettant ainsi au PRS
de répondre aux modifications de son environnement. L’ensemble de KA, actif à un
moment donné, représente les intentions du système. Un interpréteur va manipuler les
données fournies par ces KA afin de mettre à jour les croyances du système et
engager des actions. Ce système a été utilisé en simulation de procédures de
maintenance pour la navette spatiale américaine ainsi que dans d’autres domaines
(Georgeff and Ingrand, 1989).
Ø IRMA (Intelligent Ressource-bounded Machine Architecture - Bratman 1988) est
une architecture basée sur quatre structures clefs : librairie de planification,
représentation explicite des croyances, des désirs et des intentions. En plus de ces
structures, l'architecture comporte : un analyseur d'intention finale, un analyseur
d'opportunité. L'arbitrage entre l'intention et les opportunités potentielles se fait par
l'intermédiaire d'un processus délibératif.
Ø Pour sa thèse de doctorat (1992), Ferguson a développé une architecture d’agents
hybrides appelée Touring Machines. Cette architecture consiste en deux soussystèmes de perception et d’actions qui interagissent via un environnement agent et
trois niveaux de contrôle : un niveau de réactif, un niveau de planification et un
Page 25
niveau de modélisation. Ces trois niveaux sont indépendants et s’exécutent
simultanément. Le niveau réactif génère des actions en réponse à des événements. Le
niveau de planification construit des plans d’intervention afin d’atteindre les buts
fixés à l’agent. Il utilise une librairie de plans partiellement élaborés. Le but de cette
librairie est de permettre de partager des scénarios types de traitement (comme le
filtrage d’information). Le niveau de modélisation quant à lui, consiste en une
représentation symbolique de l’environnement de l’agent. Ces modèles sont utilisés
afin d’arbitrer des conflits qui peuvent naître d’objectifs conflictuels où l’agent ne
peut pas atteindre son but. Ces trois niveaux sont capables de communiquer entre
eux.
Ø L’architecture COSY est une architecture hybride de type BDI qui inclue des
éléments de PRS et d’IRMA et qui a été développée spécifiquement pour des tests
multi-agents dans le cadre du projet DASEDIS (Haddadi, 1994). L’architecture a
cinq composants principaux : détecteurs, actionneurs, communications, cognition,
intention.
Ø Pour INTERRAP (Müller, 1994), comme pour les TOURINGMACHINES de
Fergusson, l’architecture est constituée de couches qui ont un degré d’abstraction de
plus en plus élevé lorsqu’on monte dans les couches. Dans INTERRAP, ces couches
sont divisées en deux parties : l’une contenant des bases de connaissances, l’autre
une variété de composants de contrôle qui interagissent avec les bases de
connaissances du même niveau. Au niveau le plus bas, on trouve le composant
contrôle d’interface avec le monde extérieur et le modèle de la base de connaissance
de ce monde extérieur.
Principaux enjeux
•
Aboutir à la création d'agents intelligents polyvalents
•
Arriver à combiner les différentes approches de conception d'agents
Page 26
Chapitre 3 : Problèmes philosophiques et déontologiques posés
par l’introduction des agents intelligents
Bon nombre de chercheurs du domaine, attribuent aux agents des comportements
émotionnels. Certains agents sont imprégnés de notions telles que la croyance, le désir,
l’intention (Rao et Georgeff, 1995).
De tels attributs pseudo-humains contribuent à l’élargissement de la définition même
des agents. Les chercheurs se posent alors différentes questions :
Ø Quel rôle joue l’émotion dans la construction des agents ? (Bates, 1994),
Ø Les agents sont-ils polyvalents au point d’atteindre plusieurs buts simultanément ?
Ø Sont-ils bienveillants ou hostiles voire altruistes ? (J. Lanier, 1995)
Ø Peuvent-ils mentir consciemment ou disent-ils toujours la vérité ?
Ø Peut-on leur faire, sans risques, confiance en leur déléguant des tâches ?
L’engouement actuel suscité par les agents intelligents dans la presse n’est pas dû à un
phénomène de mode appelé à ne durer que l’instant d’un été. Nous avons dressé dans
cette synthèse à la fois un panorama des différents types d’agents intelligents qui se
cachent sous cette appellation et les principaux enjeux liés à un développement durable.
Cependant, il nous faut aborder le délicat problème social et éthique que pose
l’utilisation de ce type de technologies, particulièrement en France, berceau des droits
de l’homme et créatrice de la commission informatique et liberté.
En effet, la description des agents a été faite sur un plan technique. Il nous faut
maintenant prendre en compte le fait que ces agents soient amenés à être utilisés par
delà les frontières dans des pays où les législations en matière d’information sont
différentes et parfois très complexes.
Ø Vie privée : Comment peut-on être sûr qu’un agent intelligent, à qui on délègue des
tâches, ne va pas divulguer des informations personnelles ?
Ø Responsabilité : Principal problème après un abandon d’autorité.
Lorsqu’on
délègue une part de responsabilité à un agent, on délègue également une part
d’autorité. Que deviennent alors les paiements effectués à notre place par un agent ?
Ø Légalité : Imaginons que pour une raison quelconque, un dysfonctionnement
entraîne le paiement ou le transfert de fausses informations. Qui est responsable ? Le
créateur de l’agent ? Celui qui l’utilise ? Les deux ?
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Ø Ethique : David Eichmann (1994) a proposé un code d’éthique pour les agents
intelligents utilisés sur le Web :
• Les agents doivent s’identifier eux-mêmes.
• Ils doivent modérer la fréquence et l’importance de leur requête sur les serveurs.
• Ils doivent limiter leur requête aux serveurs appropriés.
• Ils doivent partager leurs informations avec d’autres agents.
• Les services proposés par un agent doivent être à jour et exacts
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Chapitre 4 : Perspectives générales d’évolution des technologies
agents
A moyen terme (dans les 3 ans), la plupart des applications suivant les critères
Les domaines touchés
précédemment cités seront mises en place, quel que soit le type d’agent. Sans aucun
•
Assistants logiciels
•
Guides WWW
•
Aide-mémoire
•
Jeux
•
Filtrage d'information
des jeux, du filtrage d'information et de la « push media » (a contrario de la « pull
•
Distribution
information » où l’utilisateur effectue une requête vers un serveur pour obtenir de
doute, les développements des agents collaboratifs ou des systèmes d’agents hybrides
seront eux plus limités. La croissance la plus spectaculaire va très certainement
concerner les domaines des assistants logiciels, des guides WWW, des aide-mémoire,
automatique
de l'information (Push)
l’information, la push information permet à l’utilisateur de recevoir périodiquement de
l’information selon un profil déterminé)
Bon nombre de logiciels sont d’ores et déjà présents sur le marché. On peut s’attendre
durant ces 3 prochaines années à l’apparition des agents réactifs et des agents hybrides
sur le plan industriel.
Les applications concrètes seront guidées par le marché. Le commerce électronique est
le plus gros demandeur de ce type de technologie notamment en ce qui concerne les
transactions financières via les réseaux informatiques. Le commerce via Internet va
notamment à terme poser des problèmes financiers importants dus à la masse d’argent
Microsoft et le
qu‘il est susceptible de déplacer, pouvant conduire à une économie parallèle.
multilinguisme
Microsoft
depuis
quelques
Les industriels américains les plus actifs dans ce domaine ont très vite compris que pour
années a entrepris une vaste
vendre dans des pays étrangers il fallait parler la langue du pays. Microsoft depuis
refonte de son organisation.
Microsoft est capable de sortir
quelques années a entrepris une vaste refonte de son organisation en ce sens. Le
à la même date sur les 5
prochain défi des agents intelligents se situera très certainement sur le plan de leur
continents dans près de 100
aptitude à traiter des informations multilingues. De plus la spécialisation des agents par
langues les versions de ses
secteur d’activité paraît inéluctable.
logiciels.
A plus long terme (> 3 ans), ce phénomène devrait s’estomper car après une diffusion
relativement large dans la première période, le retour sur expérience de leur utilisation
fera sans aucun doute apparaître les éléments suivants :
Ø La collaboration entre agents est difficile : l'enjeu des standards est fondamental
pour ce type de développement compte tenu des enjeux financiers qu'ils recouvrent
pour le monde industriel. L'émergence de systèmes propriétaires n'est pour l'instant
pas à l'ordre du jour, les langages de communication basés sur KQML ou KIF et
Télescript étant des standards ouverts.
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Ø La délégation aux agents est parfois très dangereuse : comme nous l'avons dit plus
haut, les implications financières de la prise en charge du paiement automatique par
les agents posent un problème législatif qui n'est pas à ce jour résolu. Nous en
sommes encore aujourd'hui à intégrer des signatures électroniques pour authentifier
non pas l'agent mais l'utilisateur. Ceci dit, la prochaine étape, compte tenu de la
diversité des sources concernées, sera à n'en pas douter l'authentification des actions
des agents qui auront eu un mandat de leur propriétaire.
Ø Plus un agent est sophistiqué, moins il est efficace : le développement d’une
intelligence artificielle singeant en quelque sorte l'intelligence humaine, conduira
probablement à une impasse, notamment en raison du caractère particulièrement
adaptatif de l'intelligence humaine. Par contre le développement d'agents intelligents
complémentaires à l'intelligence humaine, sur le plan de l'aide à la décision par
exemple, constituera une voie d'avenir.
Ø La maîtrise de l’utilisation de ces agents est un facteur de compétitivité. L'adoption
de ces nouvelles technologies par les différents intervenants du cycle de
l'information, doit aboutir à une augmentation qualitative de la productivité
individuelle. Le véritable enjeu des technologies agents réside dans leur capacité à
être assimilées par les utilisateurs dans le cadre de leur travail quotidien.
Ø Les agents interviennent comme outils dans un cadre de travail plus global : la
nature même du travail est en train de changer, notamment la notion de proximité
qui est passée d'un aspect essentiellement géographique à un aspect basé sur la
connectivité (un agent CEA de Saclay est maintenant plus proche d'un agent CEA de
Cadarache si tous deux possèdent un accès réseau que deux agents de Saclay non
connectés). Les méthodes de travail par projet, vont également être bouleversées par
ce type de technologies. Le projet Twingo de Renault, que l'on cite souvent en
exemple, n'est en fait qu'un projet mono-site faisant intervenir simultanément des
corps de métiers différents. L'étape suivante va donc consister à intégrer cette
mobilité géographique (collaboration d'équipes distantes) à travers des outils comme
les agents intelligents chargés de prendre en charge les interfaces.
Ø L'éclatement du savoir devient une réalité : le volume sans cesse croissant de
l'information scientifique et technique a conduit à une spécialisation des fournisseurs
d'information, aboutissant à l'élaboration de structures parcellaires de savoir par
métiers. Parallèlement, les utilisateurs d'informations scientifiques et techniques
expriment le besoin d'intégrer dans leur démarche informationnelle des sources
disparates. Les agents intelligents apparaissent dans ce contexte comme la seule
alternative plausible à la gestion de cette complexité.
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Principaux enjeux liés aux perspectives de développement des agents
•
Améliorer la collaboration entre agents
•
Contrôler la délégation aux agents
•
Associer sophistication et efficacité dans le développement des agents
•
Augmenter la compétitivité des personnes par la maîtrise de l'utilisation des agents intelligents
•
Intégrer l'utilisation des agents intelligents dans un cadre de travail plus global (mobilité, travail
en groupe, gestion de projet)
•
Gérer la complexité de l'éclatement du savoir
Page 31
Chapitre 5 : La recherche et les acteurs
Une partie des éléments de cette synthèse provient d'une analyse bibliométrique des
publications sur les agents intelligents. Cette analyse nous a permis de repérer, outre les
typologies d'agents, les acteurs principaux du domaine (nationalité, collaboration) et
les thématiques techniques les plus liés dans leur évolution au devenir des agents
intelligents.
1. Evolution et répartition géographique de la recherche
Si on comptabilise le nombre de références au cours du temps dans ce domaine, il
apparaît très nettement une progression constante ces 6 dernières années. Ainsi
l’engouement actuel dégagé par ce vocable n’est que le résultat médiatiquement
prévisible de travaux de recherche menés depuis 5 ans.
Pour les 6 premiers mois de l'année 1997, nous
obtenons 204 publications (Base Inspec), ce qui
250
confirme l'importance de ce thème de recherche.
200
150
Comme le montre la carte, la suprématie anglo-
100
saxonne et particulièrement nord-américaine est, dans
50
ce domaine, écrasante en terme de volume de
publications.
0
1991
1992
1993
1994
1995
1996
Figure 4 : Nombre de publications par pays (base 175 pour les Etats-Unis)
Bon nombre d'auteurs autrefois classiquement du domaine de l'Intelligence Artificielle
ont trouvé un terrain d'expérimentation propice à leurs développements théoriques.
Page 32
L'engouement actuel pour Internet constitue un atout incontestable pour l'attribution de
crédits de recherche, particulièrement en Amérique du Nord.
Le Japon achète des compétences
Le Japon reste en retard par rapport aux pays industrialisés intéressés par
ces technologies. Néanmoins, les entreprises japonaises commencent à
acheter des compétences dans ce domaine : depuis fin 1996 Mitsubishi
s’est attaché les services de M.Wooldridge et J.P.Müller, deux des
principaux experts du domaine.
2. Collaborations
Nous avons en parallèle effectué sur Internet, au moyen d’agents intelligents, des
recherches d’informations concernant les auteurs les plus prolifiques dans la
littérature afin d'établir le parcours professionnel de chacun.
Wooldridge-M
Durfee-EH
Norrie-DH
Hayes-Roth-B
Magedanz-T
Skowron-A
Muller-JP
Arcand-J-F
Maes-P.
Jennings-NR
Tambe-M
Nwana-HS
Les équipes identifiées collaborent assez peu, au plan international. Nous avons pu, par
contre, déterminer quels étaient les experts du domaine qui collaboraient entre eux.
Equipe principale élargie :
Ø Dept. of Comput., Manchester Metropolitan Univ., UK
Ø Dept. of Comput., Univ. of Central Lancashire, Preston, UK
Ø Inst. of Inf. Sci., Univ. of Southern California, Los Angeles, CA, USA
Ø Applic. & Technol. Dept., British Telecom Res. Labs., Ipswich, UK
Ø DFKI GmbH, Saarbrucken, Germany
Recrutement d'universitaires
Les entreprises de télécommunications sont au cœur du problème. On
peut noter que bon nombre de chercheurs sont maintenant employés par
des entreprises qui travaillent essentiellement dans le domaine des
télécommunications :
•
British Telecom
Nwana,
•
Deutshe Telekom
Magedantz
•
Mitsubishi
Wooldridge, Muller
Les diagrammes qui vont suivre sont issus d’un traitement statistique des références
bibliographiques. Ce traitement met en évidence les relations de forte co-occurrence de
termes par le calcul de l’indice d’équivalence : Ie = Cij2 / (Ci Cj) ( avec Ci la fréquence
d’apparition du terme i dans le corpus).
Page 33
Une synthèse sur les outils infométriques et les fondements théoriques qui y sont
attachés est, par ailleurs, disponible à la DIST.
La figure ci-dessous met en évidence les relations de co-publications entre les auteurs
(seuls sont présents les auteurs ayant publié au moins trois articles sur ce thème dans
des revues scientifiques)
Huang-j
Bussmann
Ndumu-dt
Fox-j
Jennings-nr
Nwana-h
Wooldride-m
Fisher-k
Tambe-m
Muller-jp
Laird-je
Heiming-i
Pischel-m
Rosenbloom-p
Figure 5 : réseau de co-publication pour l’équipe élargie
Ce réseau de co-publications confirme la place importante de M. Wooldridge qui, par
ailleurs, est présent dans tous les comités scientifiques des conférences ou congrès du
domaine.
3. Thématiques abordées
Une analyse des co-apparitions de termes dans les références bibliographiques a été
réalisée afin d’en extraire des réseaux de termes caractéristiques d’une thématique.
♦ Recherche d’information
Intelligent-agent-technology
Fuzzy-logic
Collaborative-agent
Information-filtering
Information-retrieval
Research
World-wide-web
Mobile-agent
Internet
Information-agent
Telepresence
jasper
Virtual-reality
Telecommunication
Software-agent
Groupware
Figure 6 : le développement de la recherche d’information très lié à Internet
Page 34
Le domaine de la recherche d’informations sur le World Wide Web est sans conteste le
domaine en plus forte progression. On peut remarquer qu’à la recherche d’information
sont immédiatement associés le filtrage d’information et la logique floue, deux éléments
prépondérants mis en œuvre pour essayer d'obtenir de l’information pertinente.
A ces deux éléments, on peut rajouter l’utilisation des réseaux neuronaux dans bon
nombre de développements d’agents en recherche d’information, comme l’agent
Autonomy de la société Autorware.
♦ Systèmes collaboratifs
groupware
Agent-oriented-programming
Distributed-system
Expert-system
internet
Object-oriented-programming
Software-agent
Agv-application
My-world
Multi-agent-system
Distributed-artificial-intelligence
reasoning
Knowledge-based-system
Cooperative-system
communication
Machine-learning
Problem-solving
Distributed-problem-solving
planning
Event-calculum
Representation-language
Discrete-event-
Figure 7 : les systèmes coopératifs au cœur des technologies agent
Les systèmes composés d’agents multiples sont à la base des systèmes coopératifs, on
peut noter ici que les problèmes de communication sont très présents. La
« programmation orientée objet » fait maintenant place à la notion de « programmation
orientée agent ».
Ces systèmes multi-agents sont au cœur de la problématique des architectures logiciels
distribuées que nous avons évoquée dans le chapitre sur les agents collaboratifs.
Page 35
Il est également intéressant de voir les relations de ce groupe de termes avec les autres
groupes comme Internet, groupware, machine learning.
A noter qu’une approche de reconception des systèmes experts est en cours en utilisant
ces systèmes multi-agents.
Les systèmes coopératifs sont étudiés comme solution à la résolution de problèmes
relevant d’un aspect combinatoire.
♦ Management de réseaux
La gestion de réseaux informatiques a été le premier champ d’application des
technologies agents. C’est en grande partie à cause de cela que nous trouvons des
laboratoires de recherche financés par des entreprises de télécommunication (British
telecom, Deutsche telekom). Ces mêmes entreprises se sont d’ailleurs adjoint les
services des chercheurs les plus compétents dans le domaine, en Angleterre et en
Allemagne (cf. réseau d’auteurs).
Expert-system
Cooperative-agent
groupware
Distributed-system
Autonomous-intelligent-agent
Network-management
Multimedia-information
Design-philosophy
Mobile-customer
Open-market
Information-service
Intelligent-network
Agent-technology
Service-management
Hybrid-system
Communications-network
Knowledge-representation
Distributed-decision-making
Decision-making
Figure 8 : l’enjeu stratégique de la gestion automatique des réseaux de
communication.
Dans le cadre de cette gestion de réseaux, le caractère nomade des utilisateurs est
particulièrement étudié, au niveau de la conception des procédures de connexions
(design-philosophy) et de la nature des informations traitées (Multimedia-information).
Page 36
On voit apparaître un lien entre la gestion des réseaux informatiques par des agents
intelligents et la représentation des connaissances accessibles par ces réseaux. Cette
gestion intelligente de réseaux informatiques par des agents, compte tenu de la
complexité des systèmes gérés, est un préalable indispensable au traitement de
l’information dans un contexte d’aide à la prise de décision et de gestion des
connaissances.
L’autonomie et la collaboration de ce type d’agents semblent être les propriétés
principales requises pour l’administration de réseaux informatiques compte tenu des
temps de réactions qui doivent être réduits au minimum.
♦ Gestion des connaissances
Intelligent-autonomous-agent
reasoning
Source-receiver-interoperability
Uncertainty
Decision-making
Datamining
Knowledge-acquisition
Multiagent-based-control-system
logic
Cooperating-intelligent-agent
Word-Process-control
Distributed-ai
Autonomous-agent
Knowledge-engineering
Distributed-intelligent-control
World-wide-web
Knowledge-based-system
Fuzzy-logic
Machine-learning
Genetic-algorithm
Genetic-programming
Figure 9 : la représentation de la connaissance élément de la prise de décision.
Sur cette figure, nous voyons apparaître pour la première fois le terme « datamining ».
IBM a, depuis pas mal d’années, financé des recherches sur le traitement de grands
volumes d’informations dans le but d’en extraire des connaissances « enfouies » au sein
de ces amas de données (T-WATCH, DB-miner).
Il est clair que l’un des enjeux les plus importants de l’utilisation des technologies
agents pour la gestion des connaissances, reste la représentation synthétique des
informations électroniques dans le cadre de la prise de décision stratégique.
Page 37
Les algorithmes génétiques sont actuellement étudiés afin de rendre les machines
apprenantes et leur donner des capacités de représentation d’un domaine de
connaissances en dynamique.
♦
Robot mobile
La robotique a été la première discipline à étudier l’implantation d’agents logiciels dans
la conception de robots pour l’industrie. Il est intéressant de noter que les
développements liés à la mobilité physique des robots, peuvent être directement
transposés dans le cadre de réseaux informatiques à une mobilité virtuelle. Les capteurs
physiques sont alors remplacés par des échanges entre agents ou systèmes, mais le
traitement de l’information et le comportement de l’agent sont similaires.
Intelligent-Active-Range-sensor
Agent-group
Path-planning
Mechatronic-design
Probability
Information filtering
Navigation
Mobile-robot
Adaptative-system
Agv-application
Intelligent-mobile-robot
performance
Rule-based-object
Human-like-capability
Autonomous-agent
Multi-agent-system
toolkit
Figure 10 : la mobilité physique des robots transposée aux réseaux informatiques
La mise en place de ces systèmes adaptatifs a donc des répercussions sur :
• La recherche d’information
• La navigation
• La représentation des connaissances
♦ Groupware (Communication de l’information au sein d’une organisation)
Coordination
Telecommunication
Distributed-system
Groupware
Product-developpement
Expert-system
Mobile-computing
Distributed-intelligent-system
Intelligent-tutoring-system
Page 38
Figure 11 : le groupware comme outil de productivité
Le groupware a sans doute marqué cette fin de décennie, notamment avec des logiciels
du type de LOTUS–Notes, ou plus récemment d’Exchange ou d’Outlook (Offre de
groupware de Microsoft). Il constitue le domaine de prédilection des agents intelligents,
car le groupware est un condensé de ce que les agents sont censés améliorer au sein
même de groupes humains, systèmes complexes par excellence.
• La communication
• La coordination (Organisation de réunion)
• La recherche de documents
• La mobilité des intervenants
• La mobilité des machines
Page 39
Chapitre 6 : Stratégie concurrentielle et propriété industrielle
Nous avons interrogé la base de données de brevets US-patents accessible via Internet
afin d’en extraire les brevets relatifs aux agents intelligents. Sur 19 brevets (depuis
1987) 7 sont la propriété d’Apple Computer et concernent principalement le traitement
en langage naturel de l’information.
7 Apple Computer, Inc. (Cupertino, CA).
2 Lucent Technologies Inc. (Murray Hill, NJ).
1 Unifi Communications Corporation (Billerica, MA).
1 Teledirect International, Inc. (Davenport, IA).
1 Teknowledge, Inc. (Palo Alto, CA).
1 Semantic Compaction Systems (Pittsburgh, PA).
1 PTT Research (Leidschendam, NL).
1 MCI Communications Corporation (Washington, DC).
1 Internationl Business Machines Corp. (Armonk, NY).
1 Inference Corporation (Novato, CA).
1 General Magic, Inc. (Sunnyvale, CA).
1 Digital Systems International, Inc. (Redmond, WA).
1 Bell Communications Research, Inc. (Morristown, NJ)
1 BMC Software, Inc. (Houston, TX).
1 AT&T CORP. (Murray Hill, NJ).
Si on rapproche cette information du communiqué ci-dessous, on peut considérer que
Microsoft, jusqu’alors peu présent en terme de R&D dans le domaine des agents
intelligents, est en train de tenter d’acquérir le droit d’exploitation des brevets d’Apple.
Les autres dépôts de brevets visent essentiellement le secteur des télécommunications
(administration de réseaux, téléphonie) et les interfaces intelligentes d’ordinateur.
Globalement, peu de brevets sont déposés sur les agents intelligents.
Prise de participation de Microsoft dans le capital d'Apple
Communiqué de l’ambassade de France à Washington (jeudi 14 août 1997)
Après la prise de participation de Microsoft dans le capital d'Apple, les analystes du San Jose Mercury News
(SJMN) se perdent en conjecture pour deviner lequel des deux sera le dindon de la farce. C'est aujourd'hui sous
l'angle de la propriété intellectuelle (l'accord inclut un échange de brevets) que le SJMN aborde la question. Avec
754 brevets en cours pour Apple contre 328 pour Microsoft, le premier éditeur du monde semble faire une bonne
affaire d'autant qu'il interdit de facto leur cession à ses concurrents, Netscape, Oracle ou Sun. Il pourrait par
exemple profiter de la technologie de codage et de compression d'images animées d'Apple (QuickTime) via sa
nouvelle filiale, WebTV. Le Wall Street Journal (WSJ) se fait lui l'écho d'une note interne destinée aux employés
d'Apple et signée Steve Jobs, qui prend plusieurs mesures pratiques visant à réduire les dépenses de fonctionnement
de la société. Enfin Apple a rendu public un document destiné à la Securities and Exchange Commission (SEC) par
lequel elle prévient que le retour aux bénéfices n'est pas attendu avant le début 98, dans le meilleur des cas.
Page 40
Conclusion
Le coût de l’accès à l’information est sans aucun doute appelé à décroître de manière
considérable dans les prochaines années, contrairement au coût de sa recherche qui,
compte tenu de la croissance quasi exponentielle de l’information disponible, va
augmenter. Les agents intelligents apparaissent comme la réponse la plus adaptée à
l’exploitation d’une masse sans cesse croissante d’information.
De la nécessité d’assister l’utilisateur dans le cadre de son travail, jusqu’à la gestion des
flux d’information transitant par les réseaux informatiques, en passant par le commerce
électronique, les domaines touchés sont très larges et porteurs de nombreux
développements dans un avenir relativement proche.
De la qualité de l’intégration de ces nouvelles technologies de l’information par le CEA,
dépendra sans nul doute la capacité de ses agents à positionner l’information
scientifique et technique, tant interne (Patrimoine scientifique) qu’externe (veille
technologique), comme un élément prépondérant de son efficacité. Les assistants
logiciels, les agents de recherche et de filtrage d’information et la push media vont se
situer au centre de son environnement informationnel.
L’un des principaux problèmes à résoudre, au centre de nombreuses polémiques
actuellement, reste l’appréciation des responsabilités juridiques liées à l’utilisation
d’agents. En effet, l’essor de ces technologies est en grande partie lié au degré de
confiance que l’on pourra leur accorder, notamment sur le plan de la sécurité (voir
encadré p22).
Les enjeux sont considérables et dépassent largement le seul cadre financier de
l’utilisation de ces nouveaux développements technologiques car les retombées
politiques de la maîtrise de telles technologies sont à même de peser sur l’indépendance
économique des pays industrialisés.
Page 41
Liste des sigles
ABLE
Agent Behaviour LanguagE
ADIT
Agence pour la Diffusion de l’Information Technologique
AFSM
Augmented Finite State Machines
AOP
Agent Oriented Programming
BDI
Belief Desire Intention
CDI
Compact Disk-Interactive
DAI
Distributed Artificial Intelligence
DBMS
Data Base Management System
DPS
Distributed Problem Solving
IA
Intelligence Artificielle
IRMA
Intelligent Resource-bounded Machine Architecture
KA
Knowledge Area
KIF
Knowledge Interchange Format
KQML
Knowledge Query and Manipulation Language
MAS
Multi Agent System
MIT
Massachusetts Institute of Technology
PAI
Parallel Artificial Intelligence
PRS
Procedural Reasoning System
RTA
Real Time ABLE
URL
Unified Ressource Locator
WBI
Web Browser Intelligence
WWW
World Wide Web
Page 42

agents_intelligents_..

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