Une approche multi-agents pour les enchères multicritères à points de référence dans le commerce électronique

par Imène Brigui-Chtioui

Thèse de doctorat en Informatique. Systèmes multi-agents

Sous la direction de Suzanne Pinson.

Soutenue en 2006

à Paris 9 .

mots clés

• Commerce électronique
• Traitement réparti
• Systèmes d'aide à la décision

Résumé

Cette thèse se place dans le cadre des enchères multicritères dans le commerce électronique. Nos travaux visent à concevoir un système d’enchères palliant les inconvénients des travaux proposés actuellement dans la littérature. Nous proposons ainsi un système d’enchères multicritères fondé sur des points de référence. Ce système facilite l’expression des préférences tout en assurant une convergence des enchères vers les préférences de l’acheteur, un contrôle critère par critère des enchères et une logique d’agrégation non compensatoire. Nous abordons notre problématique en nous intéressant conjointement à deux disciplines l’Aide à la Décision et les Systèmes Multi-Agents. La théorie de l’aide à la décision nous a permis de définir les composantes clés du système : un modèle de préférences, un modèle d’agrégation et un mécanisme de construction de la relance. Les systèmes multi-agents sont particulièrement adaptés à notre problématique grâce au caractère autonome, personnalisé et rationnel des agents leur permettant la représentation fidèle des acteurs humains sur le web et le respect des règles régissant protocole de communication. Dans cette thèse, nous dégageons les propriétés du système d’enchères multicritères proposé et nous le validons d’une manière expérimentale

Titre traduit

A multiagent approach for multicriteria reference points auctions in electronic commerce

Résumé

This thesis deals with multicriteria auctions in electronic commerce. Our research aims to design an auction system that addresses the shortcomings of the existing works. We propose a multicriteria auction system based on reference points that makes easier the preference expression and insures an auction convergence toward the buyer preferences as well as a control on each attribute of the item and a non compensatory aggregation logic. In our work, we combined two disciplines Decision Aid and Multiagent Systems. Decision aid theory allowed us to define the system key components : a preference model, an aggregation model and a counterproposal mechanism. Multiagent systems are particularly adapted to our issue thanks to the autonomous, personalized and rational character of the agents. These characteristics allow agents to represent faithfully human actors on the web and to act on their behalf. In this thesis, we highlight the properties of the proposed multicriteria auctions and we propose an experimental validation of our system.