À retenir
- Autonomie : Chaque agent prend ses propres décisions sans chef central.
- Localité : Un agent n'a souvent qu'une vue partielle de son environnement.
- Émergence : Le comportement intelligent du groupe naît des interactions entre les agents.
Un système multi-agents (SMA) est une sorte de société miniature composée de petits programmes autonomes, appelés agents, qui interagissent dans un environnement numérique. Au lieu d'avoir un seul gros logiciel qui contrôle tout, on utilise une multitude d'entités indépendantes qui collaborent ou se font concurrence pour accomplir une tâche complexe, à l'image d'une fourmilière ou d'une équipe de sport.
Étymologie
Le mot vient du latin agens, qui signifie « celui qui agit ». En informatique, le concept est né de l'intelligence artificielle distribuée. L'idée est de passer d'une vision centralisée à une vision collective où la multiplication des acteurs permet de résoudre des problèmes hors de portée d'un programme unique.
Exemples d'usage
- Simulation de trafic : chaque voiture est un agent qui décide de freiner ou de tourner selon les autres conducteurs.
- Commerce en ligne : des agents logiciels comparent les prix et négocient automatiquement pour trouver la meilleure offre.
- Jeux vidéo : des groupes de personnages non-joueurs (PNJ) qui coordonnent leurs attaques contre le joueur sans ordres prédéfinis.
Cas d'usage
On utilise les SMA pour modéliser des phénomènes sociaux ou biologiques (comme la propagation d'un virus), gérer des réseaux complexes (distribution d'électricité intelligente), ou encore optimiser des chaînes logistiques mondiales où chaque entrepôt et camion agit de manière autonome.
Bonnes pratiques
Il est essentiel de définir des protocoles de communication stricts pour que les agents se comprennent. Il faut également éviter la saturation du réseau : si les agents s'envoient trop de messages, le système risque de ralentir. Enfin, il faut prévoir des mécanismes pour éviter que le comportement global ne devienne chaotique ou imprévisible.
Synonymes
Antonymes
Conseil
Pour débuter, ne cherchez pas à créer des agents ultra-intelligents. Concentrez-vous sur la manière dont ils communiquent entre eux. La force d'un système multi-agents réside dans la relation entre les individus plutôt que dans l'intelligence de chaque unité prise séparément.
Questions fréquentes
Un agent est-il forcément une intelligence artificielle complexe ?
Non, un agent peut être régi par des règles très simples (ex: 'si obstacle, tourner à droite'). C'est l'accumulation de ces règles simples qui crée un comportement complexe.
Quelle est la différence avec un système distribué classique ?
Dans un système distribué, les composants exécutent des ordres donnés. Dans un SMA, les agents sont proactifs et décident eux-mêmes de leurs actions.