Thèse soutenue

Evaluation de situations multi-agents à partir d’observations partielles et hétérogènes

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Auteur / Autrice : Kilian Vasnier
Direction : Abdel-Illah Mouaddib
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 06/07/2020
Etablissement(s) : Normandie
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale mathématiques, information et ingénierie des systèmes (Caen)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Groupe de recherche en informatique, image, automatique et instrumentation de Caen (1995-....)
établissement de préparation : Université de Caen Normandie (1971-....)
Jury : Président / Présidente : Maroua Bouzid
Examinateurs / Examinatrices : Abdel-Illah Mouaddib, René Mandiau, Zahia Guessoum
Rapporteurs / Rapporteuses : René Mandiau, Zahia Guessoum

Résumé

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Dans cette thèse, nous considérons le problème d’évaluation de situations dans le cadre plus spécifique des situations de crise. Dans le cadre de ces situations de crise, nous nous intéressons plus particulièrement au problème de l’évaluation de la menace dans un environnement topologique formalisé sous forme de graphe.Les systèmes d’évaluation de situations proposent actuellement une récupération souvent passive de l’information et sont confrontés à deux problématiques majeures : l’hétérogénéité des informations décrivant l’environnement qui amène à un problème de représentation de la connaissance et une forte complexité temporelle due au volume important de ces informations alors que cette dimension est critique dans le cas des situations de crise.Nous proposons un système d’évaluation de situations automatisé (le système ASAAP) cherchant à pallier ces deux problèmes. Nous y présentons une modélisation dynamique de l’environnement permettant une analyse des variables d’états utiles à l’évaluation de la situation afin de réduire le champ des possibles et maximiser le gain d’informations. Dans le cadre des situations de crise, nous proposons également une application du système à l’évaluation de menace. Cette contribution permet d’analyser et définir la menace à laquelle sont exposées différentes zones tout en définissant la stratégie de l’ennemi. Enfin, nous proposons une approche préliminaire sur l’optimisation de l’utilisation des capteurs pour couvrir les variables d’états utiles dans l’optique de maximisation du gain d’informations.Nous avons généré des scénarios inspirés de situations réelles afin d’évaluer nos approches dans les domaines maritime et militaire. Les résultats du système ASAAP montrent une amélioration de l’évaluation de situation en terme de complexité ainsi que la capacité de décrire la stratégie de l’ennemi dans un temps raisonnable.