Les réseaux multiagents

Jusqu’à une époque récente, la transmission des informations se faisait oralement ou par écrit, essentiellement à l’aide du téléphone, du télex et de la télécopie. Aujourd’hui, l’utilisation de réseaux spécialisés permet d’acheminer tous les types de supports d’information : son, données informatiques, image, vidéo, etc. Nous sommes entrés dans l’ère des communications d’applications multimédias,, qui représentent un pont entre les télécommunications et l’informatique, deux domaines dont les frontières formelles restent floues. Les agents intelligents constituent une première catégorie d’outils dont l’introduction à grande échelle pourrait modifier les environnements de gestion et de contrôle en les rendant plus autonomes et plus réactifs. Nous allons examiner les raisons de cette puis- sance puis la façon de construire des systèmes multiagent.Les réseaux étant de plus en plus complexes, la gestion de ces environnements est deve- nue nécessaire pour de multiples raisons, que nous allons examiner. Les environnements réseau sont aujourd’hui dynamiques. Des applications nombreuses et variées se superpo- sent et rendent le contrôle des ressources difficile. Le gain statistique, c’est-à-dire ce que l’on gagne en traitant les paquets de façon statistique, dans les réseaux à transfert de paquets est indéniable, mais, si les flux dépassent trop fortement les capacités du réseau, un effondrement des performances est inévitable.

Les environnements réseau sont par nature distribués, ce qui complique leur contrôle et leur gestion. De plus, le gigantisme impose un contrôle encore plus fin. Le dimen- sionnement est un problème complexe à appréhender, et l’on peut affirmer qu’il n’existe pas d’outil véritablement efficace dans ce domaine, dans la mesure où les paramètres à prendre en compte dans un environnement de réseau complexe sont diffi- ciles à apprécier. On a le choix entre débit, temps de réponse, taux d’utilisation des coupleurs de ligne et des unités centrales, taux d’erreur bit, taux d’erreur paquet, taux de reprise et taux de panne. En outre, les valeurs de la moyenne, de la variance et parfois des moments d’ordre supérieur doivent être prises en considération pour avoir une idée réelle des performances. L’ingénierie de la conception du réseau présente deux grands aspects, le qualitatif et le quantitatif. Le qualitatif correspond souvent à une sécurité de fonctionnement, dans le sens où il est possible de prouver que le système est stable ou qu’il n’existe pas d’état dans lequel le réseau se bloque. L’aspect quantitatif fait référence aux valeurs des paramètres indiqués au paragraphe précédent, le but d’une analyse quantitative étant de montrer que ces valeurs sont raisonnables pour un bon fonctionnement du réseau.

La sécurité est une fonction importante pour laquelle peut intervenir de l’intelligence. Aujourd’hui, une certaine normalisation permet de mieux cerner les problèmes, et quel- ques grandes classes de sécurité ont été définies, correspondant à des besoins bien expri- més par les utilisateurs. On peut facilement imaginer l’apport d’outils intelligents dans le monde de la sécurité pour reconnaître les anomalies, les analyser, donner un diagnostic, proposer une solution et résoudre le problème.La gestion est également un domaine où les agents intelligents peuvent jouer un rôle moteur. Lorsqu’un réseau est en état de marche, il faut l’administrer, c’est-à-dire être en mesure de contrôler toutes les opérations qui se déroulent dans le réseau, depuis les pannes jusqu’à la comptabilité en passant par la sécurité, la gestion des performances et la gestion des noms des utilisateurs. connaissances sont différentes selon qu’on s’adresse à l’utilisateur, au développeur ou au technicien. De plus, deux experts possédant la même expertise n’arrivent pas toujours au même résultat. Les points de vue sont également souvent contradictoires : l’un veut privilégier les coûts, et donc un système moins cher, alors que l’autre choisit de développer la publicité, et donc un système plus cher. L’utili- sation de l’IAD permet, par négociation, d’aboutir à un compromis entre différentes options.Un agent est une entité autonome, capable de communiquer avec d’autres agents, ainsi que de percevoir et de représenter son environnement. L’ensemble de ces agents en interaction forme les systèmes multiagents. On classe ces derniers selon de nombreux critères, tels que la taille des agents, leur nombre en interaction, les mécanismes et les types de communica- tion, le comportement, l’organisation et le contrôle de chaque agent, la représentation de l’environnement, etc. Les tableaux noirs ont l’avantage d’offrir une structuration et une méthode automatique (découpages et hiérarchie) dans la manière d’aborder un domaine de connaissance. Ils présentent aussi l’intérêt d’organiser des « paquets » de règles dans les systèmes à règles de production. Cependant, leur manque de mémoire locale ne leur autorise pas un vérita- ble fonctionnement multiagent. En règle générale, les systèmes multiagents utilisent un tableau noir pour chaque agent.