Multi-Agent, Interaction, Décision
Responsable d'équipe : Alexandre Pauchet
L'équipe MIND mène des recherches dans les domaines des systèmes multi-agents et des agents autonomes, des technologies web et des interactions homme-machine.
Les recherches se concentrent sur l'analyse et la conception des processus d'interaction et de prise de décision dans des communautés mixtes (impliquant des logiciels et des humains) ou au sein de systèmes cyber-physiques (dans lesquels l'informatique interagit avec le contrôle et la gestion d'entités physiques).
Approches
Les modèles informatiques conçus par l'équipe MIND sont intégrés dans des agents logiciels interagissant avec les utilisateurs, dans des systèmes multi-agents dans lesquels agents et humains coexistent, notamment dans des communautés mixtes, ou dans des systèmes cyber-physiques.
L'aspect principal de la recherche de l'équipe MIND consiste à placer les utilisateurs au cœur de sa démarche, depuis la collecte et le traitement des données (à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'analyse de graphes), l'élicitation des connaissances, la validation des modèles expérimentaux, jusqu'à l'optimisation de l'expérience comme outil d'aide à la décision.
L'objectif est de développer des processus de réflexion intégrés dans lesquels les étapes de décision automatisées interagissent avec des données humaines ou avec des utilisateurs humains, potentiellement guidés par des agents logiciels.
Le défi de chaque cadre est d'atteindre l'équilibre approprié entre le contrôle de l'utilisateur requis par l'acceptabilité, la responsabilité ou le contexte décisionnel.
L'objectif inclut également la délégation à des agents logiciels afin de réduire la charge cognitive de l'utilisateur.
La reconnaissance de cas et la prise de décision par les agents sont basées sur des modèles de raisonnement issus de l'intelligence artificielle distribuée et des technologies sémantiques couvrant la modélisation formelle des connaissances et plusieurs types de raisonnement (temporel, spatial, flou, probabiliste, etc.). Des approches de capitalisation d'expérience et de méta-connaissance sont également appliquées pour optimiser les processus de reconnaissance de cas et de prise de décision.
Enfin, les interactions spécifiques entre l'utilisateur et l'agent logiciel doivent être considérées sous l'angle de l'utilisateur et de l'agent.
L'objectif est de capter, représenter et analyser les messages et signaux des utilisateurs de manière appropriée, afin d'adapter une solution logicielle (par exemple, personnalisation du comportement du système) ou de déclencher des alertes (par exemple, risque de violation de la vie privée).
Il s'agit d'adapter la méthode de communication à l'utilisateur et au contexte décisionnel, tant en termes de contenu (identification d'informations pertinentes et fiables) qu'en termes de conception (interactions écologiques par le biais de chatbots incarnés et de communication émotionnelle, etc.)
Applications
- Chatbots intégrés et communautés mixtes homme-agent
- Environnement informatique/apprentissage numérique
- Réseaux sociaux
- Recherche d'informations personnalisées
- Industrie 4.0 et systèmes cyber-physiques
- Internet des objets
Nos partenaires
Projets
Nos publications sont disponibles sur HAL de Normandie Université.HAL de Normandie Université