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Présentation de l'équipe MACSY-COSY - Grenoble INP - LCIS2

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Un problème est qualifié de complexe lorsqu'on éprouve de la difficulté à le rendre intelligible. Cette difficulté peut provenir d'un manque de connaissance, de méthode, de modèle ou de temps. À l'origine de la complexité serait donc l'interaction et la globalité. Un système est donc complexe de part la diversité et la multitude des interactions.

Les systèmes complexes peuvent être décomposés en différents niveaux d'interaction qui permettent à des éléments simples d'être agrégés en des composants plus évolués qui donnent eux-mêmes naissance à des structures organisées et hiérarchisées qui interagissent fortement entre elles et avec leur environnement. Les structures qui émergent alors ne peuvent pas être comprises simplement à partir des entités mises en jeu. Les interactions sont souvent non-linéaires et contiennent généralement des boucles de rétroaction. Au niveau global, ces systèmes se caractérisent par l'émergence de phénomènes non observables au niveau des éléments constitués : un observateur externe appréhendera et comprendra différemment le système qu'un observateur interne au système. Ils se caractérisent donc par l'émergence au niveau global de propriétés nouvelles et par une dynamique de fonctionnement global difficilement prédictible à partir de l'observation et de l'analyse des interactions élémentaires.

Généralement cette famille de systèmes se distingue des autres par l'impossibilité d'identifier tous les éléments et/ou de comprendre les interactions mises en jeu. Cela entraîne généralement l'absence de contrôle total et l'irréversibilité (aucune action ne peut inverser la dynamique pour retrouver avec certitude un des états d'équilibre précédents).

Les systèmes complexes sont souvent naturels et font l'objet d'études actives dans bien des domaines : la physique, la biologie, les sciences humaines et sociales, les sciences cognitives…

Le groupe MACSY-COSY se préoccupe de la modélisation de ces systèmes complexes naturels ou physiques et artificiels afin de produire des systèmes pour la supervision, la commande ou l’assistance.
Les approches étudiées (théorie du contrôle, intelligence collective…) apparaissent complémentaires pour modéliser des systèmes composés de nœuds (partiellement) autonomes interconnectés mais faiblement couplés qui nécessitent une décision globale mais physiquement décentralisée et dont la complexité va croissante (avec la taille du système).
Les outils utilisés par les deux équipes trouvent des limitations dans les systèmes complexes ciblés aujourd’hui qui nécessitent simultanément des caractéristiques souvent difficiles à faire cohabiter : capacités cognitives et stratégiques, gestion de connaissances évoluées, formalisation et validation, caractère ouvert et ressources partagées, objectifs globaux et locaux contradictoires, connaissance partielle et routage dynamique et non sûr de la communication.
Nos travaux sur la supervision et la commande nous ont poussé à nous interroger dans nos diverses actions sur les relations loi de commande / comportement des agents, architecture de commande / système multi-agent, commande décentralisée / protocole de négociation ainsi que sur l’exploitation du réseau et du protocole de communication entre agents pour la supervision. Ces relations sont au cœur de la problématique issue du rapprochement de l’intelligence collective et de l’automatique notamment par la transposition des outils et méthodes de chacune des deux communautés (systèmes multi-agents, automatique distribuée), de faire émerger des points de vues, résultats et méthodes (e.g. méthodes de preuve dans les systèmes multi-agents ou architectures de commande dynamiques et ouvertes en automatique).

 

 

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