Simulation multi-agents : nouvelles approches, nouveaux enjeux. Actes des JFSMA 2024 et des JFMS 2024
Bibliographic record
Abstract
Cet ouvrage contient les contributions sélectionnées et présentées lors de la trente-deuxième édition des JFSMA qui se déroule à Cargèse, du 6 au 8 novembre2024, organisée conjointement avec les Journées Francophones de la Modélisation et de la Simulation (JFMS). Les JFMS ont pour objectif de fédérer et promouvoir les travaux autour de la théorie de la modélisation et de la simulation (TM&S), et plus particulièrement autour du formalisme DEVS et de ses extensions. L’objectif est de promouvoir une approche systémique et intégrée de la modélisation des systèmes complexes.Le paradigme multi-agents, pluridisciplinaire, fournit un cadre conceptuel pour l’analyse et la conception de systèmes dont la dynamique globale est le résultatdes interactions entre des entités autonomes - agents - qui interagissent dans un environnement commun. Les travaux de recherche qui sont associés à ceparadigme proposent ainsi des modèles, des méthodologies, des techniques et des outils pour répondre notamment à différentes questions que l’on peut décliner selon quatre aspects :— la modélisation informatique de processus complexes simulant une dynamique collective qui est le résultat des comportements individuels et de leurs interactions ;— la résolution collective de problèmes pour laquelle il s’agit de résoudre de manière distribuée un problème qui se pose globalement à la collectivité d’agents ;— le développement de systèmes informatiques décentralisés où l’approche multi-agents permet l’interopérabilité au niveau sémantique et la coopération d’applicatifs et de services autonomes ;— l’étude, la modélisation, la conception et l’évaluation de l’interaction dans les interfaces de dialogue (verbale ou non-verbale) et les systèmes médiatisés oùhumains et machines coopèrent.Les Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents (JFSMA) sont le rendez-vous annuel de la communauté des chercheurs francophones travaillant dans les domaines de l’intelligence artificielle distribuée et des Systèmes Multi-Agents (SMA). Ces journées sont un moment privilégié d’échanges scientifiques multidisciplinaires. Elles réunissent des académiques et des industriels qui étudient, manipulent et font évoluer le paradigme multi-agents pour examiner des problématiques issues de domaines liés à l’informatique (intelligence et vie artificielle, génie logiciel, robotique collective, etc.), à l’automatique, aux sciences naturelles (épidémiologie, éthologie, écologie, etc.) et aux sciences humaines et sociales (économie, sociologie, linguistique, etc.).Par tradition, chaque édition des JFSMA met en avant une thématique spécifique que les auteurs sont invités à prendre en compte dans leurs contributions, s’ils le souhaitent. Cette année, le thème des Journées est « simulation multi-agents : nouvelles approches, nouveaux enjeux ».Les précédentes journées se sont tenues à Toulouse (1993), Grenoble (1994), Chambéry (1995), Port-Camargue (1996), Nice (1997), Nancy (1998), L’Île de la Réunion (1999), Saint- Étienne (2000), Montréal (2001), Lille (2002), Hammamet (2003), Paris (2004), Calais (2005), Annecy (2006), Carcassonne (2007), Brest (2008), Lyon (2009), Mahdia (2010), Valenciennes (2011), Honfleur (2012), Lille (PFIA, 2013), Loriol-sur-Drôme (2014), Rennes (PFIA, 2015), Saint Martin du Vivier - Rouen (2016), Caen (PFIA, 2017), Métabief - Besançon (2018), Toulouse (PFIA, 2019), Angers (PFIA virtualisée, 2020), Bordeaux (PFIA virtualisée, 2021), Saint-Etienne (PFIA, 2022) et enfin Strasbourg (PFIA, 2023).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".