Projet CoCoA

Présentation

Un des axes de travail de l'équipe SMAC du LIFL vise à simuler des comportements vivants qui soient perçus comme vraisemblables (rationnels) par un observateur humain. Comme exemple d'applications On peut citer la simulation du comportement des personnes dans un immeuble à évacuer en cas d'incendie ou la modélisation de personnages dans les jeux vidéo. Nous nous plaçons clairement ici dans le cadre du Génie Logiciel et de l'Intelligence Artificielle Distribuée.

Actuellement, force est de constater qu'il n'existe pas d'AGL de modélisation de comportements comme il peut exister des moteurs graphiques réutilisables dans différentes applications. Du point de vue, de la réutilisabilité et du génie logiciel il y a un manque à combler entre la génération de plans et les systèmes réactifs communément utilisés pour la simulation de comportements.

Dans cette optique, nous nous intéressons principalement au problème fondamental de l'élaboration d'un modèle comportemental générique. L'un des problèmes inhérent à ces travaux concerne la prise en compte de la dynamicité de l'environnement dans le raisonnement de l'entité modélisée. Les agents se trouvent dans des environnements non monotones qui évoluent sans cesse, les obligeant à remettre en cause certaines connaissances établies. La planification nécessaire à l'exécution du comportement de l'agent est perturbée par les déplacements, l'impact du temps et les actions concurrentes des autres agents. En cela, cette recherche est bien plus complexe que le problème classique en génération de plans du Monkey Banana Problem largement utilisé par la communauté.

Nos travaux, amorcés lors d'une collaboration avec la société Cryo Interactive, nous ont amené à proposer un modèle original dont la dynamique s'appuie sur la description d'interactions que peuvent subir et peuvent effectuer des agents. Ce modèle a été partiellement mis en oeuvre dans un AGL pour simulations.

Copie d'écran de l'outil CoCoA

Nous nous intéressons aussi dans ce cadre à la modélisation de comportements d'équipes. Nous élaborons notamment une solution permettant de gérer des équipes d'agents situés dirigées par un chef et d'établir un plan d'équipe. Le chef calcule le plan d'équipe dynamiquement en fonction de ses connaissances et distribue les actions à effectuer aux autres agents de l'équipe (on ne s'intéresse pas ici à la mise en place de plans statiques traitée par d'autres chercheurs). Pour élaborer ce plan d'équipe, il est possible de mettre en oeuvre plusieurs stratégies permettant de laisser plus ou moins d'autonomie de comportement aux agents. Cette autonomie permet aux agents de s'adapter aux contraintes imposées par l'environnement. Notre approche, basée sur l'autonomie de planification et donc de décision, permet à une équipe hétérogène d'agents de réaliser des tâches complexes qui nécessitent l'utilisation des capacités de plusieurs agents et permet aux agents et aux équipes de s'adapter facilement aux contraintes imposées par l'environnement.

Personnes Impliquées

Enseignants-Chercheurs impliqués

Étudiants participant ou ayant participé au projet

Publications

Démonstrations

Quelques exemples d'utilisation ont été réalisés. Il s'agit d'applets JAVA.

Autre application.