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Une quinzaine de contributions relève des systèmes multi-agents (SMA). Cette technologie est
principalement utilisée pour trois familles d’applications : la prise de décision décentralisée, la
simulation de systèmes complexes avec de nombreux composants/comportements en interaction, et
plus largement l’intégration et la coopération de systèmes intelligents dans un cadre ouvert et
décentralisé, par exemple pour la négociation entre entités antagonistes. Ces trois familles s’illustrent
dans de multiples domaines tels que l’Internet des objets, la santé, les jeux, la gestion intelligente de
l’énergie, la production flexible dans l’industrie du futur, les villes intelligentes, le transport, etc.
D’autres utilisations sont également mentionnées comme la population de mondes virtuels pour les
jeux vidéo ou la gestion distribuée d’ontologies en aide à la conception. Plusieurs des systèmes sont
déclarés comme testés en conditions réelles, et demandent essentiellement des travaux d’ingénierie
logicielle pour rendre le système plus robuste et passer à l’échelle sur un plus grand nombre de cas.
Le monde des SMA est aussi caractérisé par les plates-formes multi-agents, des environnements
logiciels qui permettent la conception, la programmation et la mise en œuvre de SMA pour des
applications. Plusieurs plateformes existent sur le territoire national ; il y a là un potentiel
d’industrialisation intéressant qui pourrait aussi fédérer un ensemble de technologies au service d’une
communauté et plus largement pour l’intégration des technologies développées dans les autres sousdomaines de l’IA. Enfin, à noter une utilisation des SMA dans le domaine de la perception
d’environnement complexe pour un véhicule autonome : en plus des demandes classiques sur la
fiabilisation du système, il y a également des demandes de standardisation et d’évolution de la
réglementation pour permettre des expérimentations.
Quelques contributions relèvent de la robotique, mais on peut affirmer que le nombre de réponses
reçues est très inférieur à ce qu’il aurait pu être compte tenu du grand nombre d’acteurs, chercheurs et
industriels, actifs sur ce sujet. Mentionnons pour mémoire des travaux sur la localisation, sur le
placement de robots, sur la planification de mouvements. La faible représentativité des réponses ne
nous autorise pas à conclure quoi que ce soit en la matière.
Enfin, parmi les autres technologies appartenant à cette catégorie, nous pouvons relever des sujets très
divers, souvent motivés par des considérations éthiques et morales comme la supervision de trading
haute fréquence par des « gendarmes financiers numériques » ou une plateforme d’intelligence
collective pour la supervision de débats ; diverses applications de fouille de données (biologie,
chimie, musique), des systèmes intelligents distribués pour améliorer la performance des systèmes
d’information de type ERP, ou encore des environnements virtuels adaptatifs basés sur la
compréhension des intentions de l’utilisateur. La plupart sont à l’état de démonstrateur ou preuve de
concept, et demandent donc des développements significatifs pour se rapprocher d’une utilisation
industrielle à moyen terme.
2.2.4 Le point de vue des entreprises
Les questionnaires destinés aux entreprises et intégrateurs ont reçu une cinquantaine de réponses,
souvent assez précises et pour quelques-unes, très détaillées. Ils ont été diffusés au travers du MEDEF
et du CIGREF, vers les industriels en lien avec les associations savantes de l’intelligence artificielle et
de la recherche opérationnelle, ainsi que vers les sites facebook de l’écosystème des start-ups
françaises et via le SYNTEC Numérique et Tech In France à l’ensemble des ESN, sociétés de services
et de conseil en technologie et éditeurs de logiciels.
Une quinzaine de contributions relève des systèmes multi-agents (SMA). Cette technologie est
principalement utilisée pour trois familles d’applications : la prise de décision décentralisée, la
simulation de systèmes complexes avec de nombreux composants/comportements en interaction, et
plus largement l’intégration et la coopération de systèmes intelligents dans un cadre ouvert et
décentralisé, par exemple pour la négociation entre entités antagonistes. Ces trois familles s’illustrent
dans de multiples domaines tels que l’Internet des objets, la santé, les jeux, la gestion intelligente de
l’énergie, la production flexible dans l’industrie du futur, les villes intelligentes, le transport, etc.
D’autres utilisations sont également mentionnées comme la population de mondes virtuels pour les
jeux vidéo ou la gestion distribuée d’ontologies en aide à la conception. Plusieurs des systèmes sont
déclarés comme testés en conditions réelles, et demandent essentiellement des travaux d’ingénierie
logicielle pour rendre le système plus robuste et passer à l’échelle sur un plus grand nombre de cas.
Le monde des SMA est aussi caractérisé par les plates-formes multi-agents, des environnements
logiciels qui permettent la conception, la programmation et la mise en œuvre de SMA pour des
applications. Plusieurs plateformes existent sur le territoire national ; il y a là un potentiel
d’industrialisation intéressant qui pourrait aussi fédérer un ensemble de technologies au service d’une
communauté et plus largement pour l’intégration des technologies développées dans les autres sousdomaines de l’IA. Enfin, à noter une utilisation des SMA dans le domaine de la perception
d’environnement complexe pour un véhicule autonome : en plus des demandes classiques sur la
fiabilisation du système, il y a également des demandes de standardisation et d’évolution de la
réglementation pour permettre des expérimentations.
Quelques contributions relèvent de la robotique, mais on peut affirmer que le nombre de réponses
reçues est très inférieur à ce qu’il aurait pu être compte tenu du grand nombre d’acteurs, chercheurs et
industriels, actifs sur ce sujet. Mentionnons pour mémoire des travaux sur la localisation, sur le
placement de robots, sur la planification de mouvements. La faible représentativité des réponses ne
nous autorise pas à conclure quoi que ce soit en la matière.
Enfin, parmi les autres technologies appartenant à cette catégorie, nous pouvons relever des sujets très
divers, souvent motivés par des considérations éthiques et morales comme la supervision de trading
haute fréquence par des « gendarmes financiers numériques » ou une plateforme d’intelligence
collective pour la supervision de débats ; diverses applications de fouille de données (biologie,
chimie, musique), des systèmes intelligents distribués pour améliorer la performance des systèmes
d’information de type ERP, ou encore des environnements virtuels adaptatifs basés sur la
compréhension des intentions de l’utilisateur. La plupart sont à l’état de démonstrateur ou preuve de
concept, et demandent donc des développements significatifs pour se rapprocher d’une utilisation
industrielle à moyen terme.
2.2.4 Le point de vue des entreprises
Les questionnaires destinés aux entreprises et intégrateurs ont reçu une cinquantaine de réponses,
souvent assez précises et pour quelques-unes, très détaillées. Ils ont été diffusés au travers du MEDEF
et du CIGREF, vers les industriels en lien avec les associations savantes de l’intelligence artificielle et
de la recherche opérationnelle, ainsi que vers les sites facebook de l’écosystème des start-ups
françaises et via le SYNTEC Numérique et Tech In France à l’ensemble des ESN, sociétés de services
et de conseil en technologie et éditeurs de logiciels.