Session Orale O10

  • Titre : Intelligence artificielle 2
  • Président : Philippe Bouché
  • Date : Mercredi 18/11 de 9h00 à 10h20

Article 532

  • Titre : Modélisation en dynamique des populations, interêt de l'approche Multi-agents
  • Toufik Laroum (Université 20 Aout 1955 Skikda, Algérie)
  • Bornia Tiguiouart (Université de Anna, Algérie)
  • Résumé : Le domaine de la dynamique des populations concerne l’étude des changements des paramètres qui définissent la structure d’une population donnée ou d’un ensemble de populations. La complexité des phénomènes étudiés nécessite de faire recours à la modélisation et à la simulation. Les premiers modèles élaborés dans ce domaine reviennent à la fin du 18 ème siècle. Pendant une longue période, tous les travaux ont été fondés sur des modèles mathématiques. Récemment et suite à certaines limites de cette approche, on remarque que l’approche Multi-agents a commencé à être de plus en plus utilisée. Nous allons dans cette étude montrer l’efficacité de l’approche Multi-agents (par rapport à l'aproche mathématique) pour modéliser la dynamique des populations. L’application concerne l’évolution d’un peuplement de cellules constitué des cellules du système immunitaire et le virus de l’immunodéficience humaine suite à l’infection de l’organisme par ce dernier. Nous avons travaillé sur le modèle 3D qui concerne la dynamique de trois catégories de cellules qui sont : les lymphocytes CD4, les cellules CD4 infectées et le virus VIH. L’objectif consiste à construire un système Multi-agents permettant de simuler l’évolution du phénomène de l’infection par le VIH pendant ses deux première phases (la primo-infection et la phase asymptomatique). Autrement dit, montrer qu’un système Multi-agents permet de reproduire l’évolution de l’infection conformément à ce qui est connu en biologie. Un tel modèle, une fois complété va aider à prédire le phénomène de l’infection et donc à mieux diriger le traitement en évitant de faire des expérimentations directes sur le patient avec toutes ses conséquences.
  • Voir l'article entier

Article 702

  • Titre : Sélection de points en apprentissage actif. Discrépance et dispersion : des critères optimaux ?
  • Benoît Gandar (Cemagref - Laboratoire LISC)
  • Gaëlle Loosli (Université Blaise Pascal - Laboratoire LIMOS)
  • Guillaume Deffuant (Cemagref - Laboratoire LISC)
  • Résumé : Nous souhaitons générer des bases d’apprentissage adaptées aux problèmes de classification. Nous montrons tout d’abord que les résultats théoriques privilégiant les suites à discrépance faible pour les problèmes de régression sont inadaptés aux problèmes de classification. Nous donnons ensuite des arguments théoriques et des résultats de simulations montrant que c’est la dispersion des points d’apprentissage qui est le critère pertinent à minimiser pour optimiser les performances de l’apprentissage en classification.
  • Voir l'article entier

Article 842

  • Titre : Dagda, un intergiciel réparti pour la simulation de systèmes complexes
  • Guilhelm Savin (LITIS)
  • Résumé : Les simulations de systèmes complexes sont souvent composés d'un ensemble massif d'entités. La notion d'entité reste volontairement générique et englobe les notions d'agent, d'objet actif, etc... Durant ces simulations, de nombreuses interactions se forment entre les entités. La proportion que peut prendre le nombre d'entités durant ces simulations oblige les développeurs à envisager de distribuer les simulations sur un ensemble de machines. La parallélisation de l'exécution des entités est difficilement envisageable du fait des interactions existantes et principalement du non-déterminisme de cette exécution pouvant varier en fonction du contexte dans lequel se trouve l'entité. La répartition des entités semble donc être la meilleure solution. Nous présentons dans ce papier un intergiciel permettant de gérer l'exécution d'une simulation sur plusieurs machines de manière transparente. Cette plate-forme intègre le répartiteur de charges AntCo2 qui permet d'équilibrer la charge de calcul des machines tout en réduisant la charge réseau.
  • Voir l'article entier