Quelques exemples d'architectures individuelles

Malgré une évolution continue et un progrès récent considérable, les architectures d'agents utilisées actuellement sont pour la plupart basées sur des modèles anciens et elles dérivent de quelques familles de modèles largement décrites. Nous allons détailler l'aspect fonctionnel des architectures d'agents les plus utilisées dans la littérature:

• l'architecture modulaire horizontale. Cette architecture consiste en un assemblage de modules ayant chacun la charge d'une fonction particulière (par exemple la perception, la communication, la maintenance de la base des croyances, la gestion des engagements, la gestion des buts, la prise de décision, la planification, etc.). voir par exemple la figure . Les canaux de communication entre les composants de cette architecture sont statiques et déterminés par l'architecte. Un des avantages de cette architecture est qu'elle est très simple à mettre en uvre. L'architecture horizontale est celle pour laquelle nous avons opté dans la conception et l'implémentation de nos agents ;
  

  Figure: Un exemple d'architecture d'agent horizontal

• l'architecture du tableau noir. Cette architecture comporte trois sous-systèmes, qui sont les sources de connaissances (ou knowledge sources ou KS), le contrôleur (qui est chargé de gérer les conflits entre les sources de connaissance) et le tableau noir en question (le tableau noir est une base de données partagée des états partiels de l'agent, de ses hypothèses, des résultats intermédiaires, etc.). Les sources de connaissances sont dites opportunistes, car chacune d'entre elles décide de s'activer lorsqu'elle le juge pertinent, en fonction de l'état du tableau noir. Ces trois sous-systèmes ne communiquent pas directement mais partagent cependant des informations, ce qui leur permet de s'agencer convenablement. Un exemple d'architecture à base de tableau noir est décrit dans [#!carver-1992!#] ;
  

• l'architecture de la subsomption. Cette architecture est organisée de manière verticale. Contrairement à l'architecture horizontale, les modules composant une architecture à base de subsomption sont des tâches complètes (comportant typiquement une base de croyances, un planificateur, etc.). Les conflits entre les tâches existantes d'un agent subsomptif sont gérés par des règles de priorité et de domination d'une tâche sur une autre ;
  

• l'architecture des tâches compétitives. Cette architecture est très semblable à la précédente, mais un module à part (sélecteur de tâches) se charge de choisir les tâches à exécuter à un moment donné, en fonction de l'état actuel de l'agent et de son environnement (les critères de choix de la tâche prioritaire peuvent se baser sur son adéquation avec les motivations de l'agent) ;
  

• l'architecture du système de production. Cette architecture repose sur une base de règles, dont la validité est vérifiée régulièrement. Lorsque les conditions qui valident une règle sont réunies, celle-ci s'active et exécute une action donnée (ce système est très semblable à un moteur d'inférences) ;
  

• l'architecture du classifieur. Cette architecture est très semblable à la précédente mais apporte une dimension supplémentaire, celle de l'évolutionnisme. Lorsqu'une règle s'active, son effet est évalué par le classifieur et son adéquation (fitness) avec le problème en cours est enregistrée : une règle efficace sera mieux notée qu'une règle peu efficace. Par la suite, les règles les mieux notées auront plus de chance d'être activées et auront plus de poids dans l'évolution de l'agent ;
  

• les architectures connexionistes. Ces architectures sont basées sur l'utilisation d'un modèle proche des approximations actuelles de l'architecture du cerveau [#!krose-1996!#]. Les récepteurs et les effecteurs sont reliés par un réseau de neurones artificielles, s'activant chacune lorsque la somme de la stimulation de ses entrées est suffisante. L'approche connexioniste permet de plus la mise en place d'un mécanisme d'apprentissage par propagation ;
  

• les architectures dynamiques. Dans ces architectures, la liaison entre les récepteurs et les effecteurs est assurée par le biais d'équations logiques. Cette architecture est typiquement utilisée en robotique pour contrôler l'inclinaison des roues et la vitesse d'avancée en fonction de l'état de capteurs.