Systèmes Multi-Agents Auto-Adaptatifs pour l'analyse de patterns et la reconstitution de flux sur des données massives

Auto-Adaptative Multi-Agent Systems for Pattern Analysis and Flow Reconstruction on Big Data

• Auteur / Autrice : Thibault Fourez
• Direction : Frédéric Amblard, Frédéric Migeon
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Mathématiques et Applications
• Date : Inscription en doctorat le 15/04/2021
• Etablissement(s) : Université Toulouse Capitole
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IRIT : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : SMAC - Systèmes Multi Agents Coopératifs

Mots clés

Mots clés libres

Multi-agents

Auto-adaptatifs

Reconstitution

Flux

Motif

Big data

Multi-agents

Auto-adaptative

Reconstruction

Flow

Pattern

Big data

Résumé

La détection de patterns sur des données massives fait partie des problèmes standards adressés par l'Intelligence Artificielle de manière générale. La reconstruction de flux qui dépendent des patterns et profils détectés et la capacité de prendre en compte à la fois leur caractère distribué ainsi que leurs évolutions spatiale et temporelle est un verrou particulier de la thèse. Des approches novatrices en intelligence artificielle abordent ces questions. C'est le cas des Systèmes Multi-Agents qui permettent une conception basée sur l'analyse du domaine métier en définissant des entités autonomes ayant une vision locale du système, et qui interagissent pour définir globalement la fonction adéquate.

Pattern detection on massive data is one of the standard problems addressed by Artificial Intelligence in general. The reconstruction of flows that depend on the detected patterns and profiles and the ability to take into account both their distributed character as well as their spatial and temporal evolutions is a particular stake of the thesis. Innovative approaches in artificial intelligence address these issues. This is the case of Multi-Agent Systems which allow a design based on the analysis of the business domain by defining autonomous entities with a local vision of the system, and which interact to globally define the appropriate function.