De l’autonomie à la décision multicritère : État de l’art

Le concept d’autonomie relève nécessairement la notion de capacité de décision (choix). Cela apparaît clairement dans [LC07] où les auteurs considèrent que le plus haut degré d’autonomie est assuré si ce dernier est au sommet de tous les nœuds (acquisition, analyse d’information, décision/sélection et mise en œuvre) formant un système. La décision, quant à elle, implique le choix du « quoi faire » (autonomie décisionnelle) et du « comment faire » (autonomie comportementale). Ces choix sont toujours motivés par un ou souvent plusieurs critères objectifs caractérisant la performance attendue du système autonome. Brainov et al. ramènent dans [BH01] l’autonomie à la stabilité des performances d’un agent. Dans la même logique de raisonnement, Hexmoor affirme dans [Hex00] que l’autonomie n’a de sens que si l’agent est capable de réaliser la tâche qui lui est allouée. Cette réflexion est confirmée dans [Cho07] où Chopinaud met en évidence les relations entre l’autonomie, la prise de décision et la performance .

Autonomie, performance et décision, sont donc autant de concepts fortement liés dans le cadre de la robotique mobile qui nous intéresse. Ce premier chapitre va nous permettre de mieux appréhender ces notions centrales pour notre étude. De par leur large périmètre, outre l’automatique et la robotique, nous nous rapprocherons d’autres champs disciplinaires, tels que la productique, la biologie ou la philosophie, pour mieux les cerner.

Autonomie 

L’autonomie est un concept philosophique très difficile à définir. Il a été projeté sur plusieurs domaines y compris celui de la robotique mobile. Certaines définitions peuvent s’avérer absurdes et difficilement applicables sans une prise en compte du domaine d’application. Nous allons dans cette partie balayer les définitions les plus pertinentes et mettre en évidence les liens entre ces principaux concepts.

Tout d’abord, la notion d’autonomie est un concept existant depuis l’antiquité. Il a été identifié dans l’étymologie grecque par les termes autos (soi) et namos (règle ou loi). Il a été appliqué dans des cités grecques où les citoyens créaient leurs propres lois tout en s’opposant à l’autorité du gouvernement [Ste95]. Ce terme a souvent été associé ou confondu avec celui d’indépendance qui signifie selon Steel « être indépendant de ». L’origine de ce terme relève alors de la définition de la notion de capacité de décision face à des contraintes extérieures. A contrario, en biologie, les systèmes de structures biologiques sont considérés comme autonomes puisqu’ils ne sont pas construits par un organisme extérieur [Ste95 ; DI08] ce qui bien évidemment les distingue des systèmes artificiels où ces derniers ne peuvent être construits par eux mêmes. En dehors de cet aspect sociologique et biologique qui relèvent du vivant, l’autonomie a été projetée sur différents domaines pour les systèmes artificiels.

Plusieurs nuances de l’autonomie sont apparues comme l’automatisation et l’autonomique. Dans ses échanges avec Steel [Ste95] en 1992, Tim Smither écrit : « Il est utile de comparer l’autonomie avec le concept des systèmes automatiques. La signification d’automatique provient de l’étymologie du terme cybernétique, qui vient du grec pour l’auto-direction. En d’autres termes, les systèmes automatiques sont auto-régulés, mais ils ne créent pas les lois qui permettent cette régulation. Celles-ci sont données à eux, ou construites en eux. Ils se dirigent le long d’un chemin donné, se corrigent et se compensent sous l’effet de perturbations externes. D’autre part, les systèmes autonomes sont ceux qui développent, par eux-mêmes, les lois et les stratégies selon lesquelles ils règlent leur comportement : ils sont auto-dirigés et auto-régulés. Ils déterminent les chemins qu’ils suivent et comment les suivre ». Cette description révèle le contraste entre autonomie et automatisme en montrant la différence entre la génération de lois et leur suivi. La notion de régulation de comportement, exposée dans ce communiqué, est aussi évoquée dans [Cas95].

Truszkowski et al. montrent dans [Tru+09] la différence entre l’autonomie et l’automatisation bien qu’ils affirment que plusieurs définitions existent. L’autonomie signifie pour eux l’auto-gouvernance et l’auto-direction. Le système choisi alors lui même ses buts et prend les décisions menant au succès des tâches à exécuter. En revanche, l’automatisation signifie l’auto-management par la prise de décisions aboutissant au bon fonctionnement du système. Ils excluent donc tout choix autonome des objectifs à atteindre. L’autonomie nécessite donc le recours à l’automatisation. Ils rajoutent aussi que le concept d’autonomique découlant du terme autonomie, désignent la capacité à s’auto-maintenir, s’auto-configurer, s’auto optimiser et s’auto-protéger [Hor01] [Com03].

Il faut noter que dans ces définitions, les notions d’objectif et de performance ne sont pas présentes. Même la notion de but évoquée dans [Tru+09] est considérée comme le résultat d’un choix et non plus comme un critère de choix. Ceci est un manque considérable si l’on veut projeter ces définitions sur le domaine de la robotique ou l’objectif est défini par l’extérieur. Ces définitions sont alors nécessaires mais elles ne sont pas suffisantes pour définir l’autonomie dans le cadre de notre étude .

En robotique, l’autonomie a été largement étudiée tout en restant assez ambiguë et sans définition communément acceptée [Dal03]. Cependant la définition proposée par [BH03a] peut être appliquée quel que soit le domaine d’utilisation visé : « Le concept d’autonomie est apparenté à une capacité individuelle ou collective de décider et d’agir de manière cohérente sans contrôle ou intervention extérieure ». Bien que cette définition met en évidence la notion de décision, elle ne considère pas la motivation indispensable pour guider la décision. Cela a été souligné dans la définiton de Braynov et Hexmoor [BH03b] de l’autonomie décisionnelle en indiquant qu’il est essentiel de savoir ce que l’on veut faire (but) et quels sont les choix possibles. Ils rajoutent aussi que la mesure du succès de l’agent (atteinte du but) est un des constituants en relation avec l’autonomie.

Les différentes définitions évoquées dans cette partie démontrent que le concept de l’autonomie relève principalement de la capacité de décision en étant indépendant de l’extérieur et ceci sous des perturbations et contraintes extérieures. Cependant, le critère de décision n’est pas toujours explicitement souligné. Ce critère est bien évidemment le service attendu du robot exprimé en terme(s) d’objectif(s) ou but(s). Nous pouvons alors définir l’autonomie dans le contexte de notre étude comme la capacité de décision et de prise de décision sans intervention extérieure dans le but d’effectuer une mission avec des contraintes de performance prédéfinie tout en s’adaptant aux différents aléas internes ou externes.

L’autonomie en robotique se décline sous deux facettes : l’autonomie décisionnelle qui consiste à choisir l’action à faire et l’autonomie comportementale (de niveau plus bas) qui détermine la façon de réaliser cette action. La prise en compte de ces deux facettes a amené à définir plusieurs niveaux d’autonomie en partant du plus élémentaire où le robot n’est qu’un simple système d’exécution des ordres de l’opérateur qui décide l’action à réaliser et la façon de les réaliser, jusqu’à l’autonomie totale où le robot a la capacité de choisir ses propres objectifs et les moyens utilisés pour les atteindre. Une analyse plus approfondie de l’autonomie comportementale qui nous intéresse dans ce manuscrit sera réalisée dans le prochain paragraphe après avoir balayé les différents niveaux d’autonomie.

Table des matières

Introduction
1 De l’autonomie à la décision multicritère : État de l’art
1.1 Autonomie
1.1.1 Modes/niveaux d’autonomie
1.1.2 Autonomie comportementale
1.1.2.1 Concept de l’autonomie comportementale
1.1.2.2 De l’autonomie comportementale à la performance
1.2 Performance
1.2.1 Concept de performance
1.2.1.1 La performance : une entité complexe
1.2.1.2 Vues locale et globale
1.2.1.3 La performance : une vision plurielle
1.2.1.4 Les logiques d’évaluation de la performance
1.2.1.5 Évaluation de la performance
1.2.1.6 Indicateurs et inducteurs de performance
1.2.1.7 Pilotage de la performance
1.2.2 Performance en robotique
1.2.2.1 Robotique manufacturière
1.2.2.2 Robotique mobile
1.2.3 Conclusion
1.3 Décision multicritère
1.3.1 Mission et décision multicritère
1.3.2 Techniques de résolution
1.3.2.1 Méthodes probabilistes
1.3.2.2 Méthodes non probabilistes
1.4 Positionnement
2 Proposition d’une méthodologie de gestion de la performance des missions en robotique mobile
2.1 Axes de performance
2.1.1 Classification des axes de performance
2.1.1.1 Axes de performance principaux
2.1.1.2 Axes de performance secondaires
2.1.2 Caractéristiques de la performance
2.1.2.1 Notions liées à un axe de performance
2.1.2.2 Classification des performances
2.1.3 Marge de performance
2.2 Approche de gestion des ressources matérielles et logicielles proposée
2.2.1 Définitions
2.2.1.1 Mission et ressources : Définitions
2.2.1.2 Contraintes
2.2.1.3 Complexité
2.2.1.4 Principaux inducteurs de performance
2.2.1.5 Algorithme général de gestion des ressources guidée par la performance
2.2.2 Phase préliminaire (P1)
2.2.2.1 Identification des indicateurs et inducteurs de performance et des modèles d’estimation associés
2.2.2.2 Construction du Scénario de Mission Détaillé (SMD)
2.2.3 Estimation hors ligne de la performance (P2)
2.2.3.1 Formalisation sac à dos du problème d’allocation de ressources
2.2.3.2 Algorithme
2.2.4 Estimation et gestion en ligne de la performance (P3)
2.3 Conclusion approche de gestion des ressources
3 Conclusion générale

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