Audition, poste : Maître Assistant Mines Douai Système Multi

Audition, poste : Maître Assistant Mines Douai
Système Multi-Agent, Processus Décisionnel et Applications
Guillaume Lozenguez
Laboratoire de Physique (UMR 5672), ENS de Lyon, CNRS
———
http://perso.ens-lyon.fr/guillaume.lozenguez/ [audition]
08 septembre 2014
Guillaume Lozenguez
Audition Maître Assistant Mines Douai
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Curriculum Vitae
Plan
1 Curriculum Vitae
Chronologie
Thème de recherche
Contributions
2 Projet de recherche
Décision distribuée dans un contexte large et ouvert
Systèmes multi-agents et applications
3 Projet d’enseignement
Compétences disponibles demain
Avec un peu plus de préparation
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Curriculum Vitae
Chronologie
Depuis mon Master:
2009
Master
Montpellier Paris
2010
Caen
2011
Doctorat (+ vacations)
Clermont-ferrand
2012
2013
1/2 ATER
Caen
Validation du Master Informatique
Soutenance de Thèse:
à nalité pro. et recherche uni ée
Mention intelligence arti cielle
Stratégie coopérative pour la
mise en œuvre d'une otte
de robots mobiles dans
un milieu ouvert et encombré
Dir. : P. Martinet, A-I. Mouaddib
Avec : L. Adouane, A. Beynier
Rapporteur : R. Chatila, D. Duhaut
Jury : A. Koukam, N. Lefort-Piat
Stage chez Eko System
Développement de Jeux Vidéo
(sous PC, Nintendo Wii et DS)
Parcours Universitaire Informatique
Visant une spécialisation SMA et Jeux Vidéo
Guillaume Lozenguez
2014
Post-Doctorat
Lyon
Quali cation
CNU 27
Modélisation et simulation
de transport partagé
École Normale Sup. de Lyon
Financement ANR, Vel'innov
P. Abbri, P. Borgnat
Doctorat IA et Robotique en cotutelle
Univertité Caen Basse-Normandie, CNRS
Université Blaise Pascal (Clermont-ferrand)
Financement ANR, R-Discover
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Curriculum Vitae
Thème de recherche
Mobilité : Modèle Topologique et Raisonnements Distribués
Une Topologie : des Nœuds comme positions clés et des Connexions
définissant les déplacements possibles.
Des Décisions Distribuées : des Agents autonomes et communicants.
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Curriculum Vitae
Thème de recherche
Définir les politiques d’actions individuelles (πAg )
L’agent vu comme un système discret h État, Action i
(avec un framework basé sur les Processus Décisionnels de Markov)
Une évolution stochastique et dépendante des autres
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Curriculum Vitae
Contributions
Dans le cadre de l’ANR R-Discover
Exploration
autonome
Partenaires:
MIS, IP, GREYC,
LIP6 et Thales
Expérimentations en conditions réelles et en simulations
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Curriculum Vitae
Contributions
Dans le cadre de l’ANR Vel’Innov (ENS Lyon, LIRIS)
Partenaires : LET, ENS-Lyon (Signal, Socio. Géo), LIRIS, POLY-Montréal
Grad-Lyon et Cyclocity (JCDecaux)
Des données anonymées
Apprendre des comportements
distribués
Simuler (entrée: Station ou
Utilisateur)
(Classification de comportements des utilisateurs JTG 14 - WTDCS 14)
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Curriculum Vitae
Contributions
Publications
JTG 14
WTDCS 14
Post-Doc.
Caractérisation de comportements types
Doctorat
et ATER
Contrôle hybride (réactif/cognitif) de robots
JFPDA 13
MAGS 12
PAAMS 11
AuRo 14∗
IAT 13
JFSMA 11
Planification décomposée des déplacements
Coordination distribuée de robots mobiles
Master
IAS 12
Évolution artificielle de sociétés
∗
Guillaume Lozenguez
Soumis
;
Journaux
;
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Français
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Projet de recherche
Plan
1 Curriculum Vitae
Chronologie
Thème de recherche
Contributions
2 Projet de recherche
Décision distribuée dans un contexte large et ouvert
Systèmes multi-agents et applications
3 Projet d’enseignement
Compétences disponibles demain
Avec un peu plus de préparation
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Projet de recherche
Plan
Intégration
Décision distribuée dans un contexte large et ouvert
Systèmes multi-agents et applications
Rattachement visé :
Unité de Recherche Informatique et Automatique
Thème principal : Agent, Apprentissages, et Adaptation
Équipe/projet : CAR Components, Agents, and Robots
Points d’accroches :
Les applications des systèmes multi-agents
Agent modulaire et multifonctionnel
Agent capable de se reconfigurer lui-même (aspect processus)
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Projet de recherche
Décision distribuée dans un contexte large et ouvert
Processus Décisionnel de Markov dans un contexte large
MDP
hS, A, t, r i :
S : ensemble d’états
A : ensemble d’actions
t : S × A × S → [0, 1] : transitions
r : S × A → R : récompenses
-1.3
-0.3
s1
a3
A : activations de modules
comportementaux
s4
a1 a2
4.1
1.0
0.3
a3
0.1
a3
0.6
-0.4
0.1
0.3
s4
-0.3
0.9
0.8
MDP construit sur une topologie :
S : conjonctures clés de prises
de décisions
0.3
0.4 0.3
-0.1a2
s 3 a3
0.2
0.8
1.0
a4
0.2
3.3
4.1
État
Action
Probabilité
de transition
Coût
Récompense
0.5
0.5
5.2
-1.3
a4
0.3 0.7
s 2 a2
a2
1.0
2.8
-0.3
s5
Problématique réelle et multi-agent → |S| exponentiel sur le nombre d’attributs
o Structurer le Problème (POMDP, MMDP, etc) [Kaelbling98]
o Factorisation [Boutiller96]
o Décomposition [Dean95]
o Recherche Heuristique (MCTS, etc) [Kearns02]
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Projet de recherche
Décision distribuée dans un contexte large et ouvert
Hiérarchiser les prises de décisions
Hiérarchiser : Décomposer et forcer une factorisation des processus
décisionnels sur plusieurs échelles temporelles.
PAAMS 2011
MAGS 2012
Détecter des espaces aux politiques d’actions similaires
Dégager des attributs statistiquement porteurs de décisions
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Projet de recherche
Décision distribuée dans un contexte large et ouvert
Des processus ouverts
Pour répondre à :
s1
Décomposition : politiques
locales dans un contexte global
a3
a1 a2
a3
Exploration : gérer en ligne des
connaissances dynamiques
s4
a2
s 3 a3
a4
Modularité : modifier les
composants fonctionnels
out2
a4
a2
s 2 a2
SMA : mutualiser les calculs et
coordonner les agents
out1
s5
(Coordinations par ventes aux enchères IAT 2013, AuRo∗ 2014)
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Projet de recherche
Systèmes multi-agents et applications
Challenge Théorique vs Applicatif
Démarche de validation des solutions
dans des cas concrets d’utilisation
En robotique, pour le transport ou dans les jeux vidéo
⇒ des besoins multi-critères (temps de calculs et d’exécution,
ressources consommées, sécurité, pollution, satisfaction, etc)
Robustesse théorique : - validité des modèles, algorithmes et protocoles
Efficacité effective : - évaluation empirique sur des scénarios délimités
- expérimentation en conditions réelles et simulations
Cadre idéal pour des coopérations pluridisciplinaires
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Projet d’enseignement
Plan
1 Curriculum Vitae
Chronologie
Thème de recherche
Contributions
2 Projet de recherche
Décision distribuée dans un contexte large et ouvert
Systèmes multi-agents et applications
3 Projet d’enseignement
Compétences disponibles demain
Avec un peu plus de préparation
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Projet d’enseignement
Enseignement à l’université de Caen Basse-Normandie
Statuts : Doctorant Vacataire (21 h 30) puis 1/2 ATER (97 h)
Cursus :
(M) Master professionnel: Documents Numériques en Réseau.
(L) Licence Math. Appliquées aux Sciences Sociales et Licence Info.
Expérience :
Intitulé
Algorithmes et prog. objet
Prog. objet pour le Web
Initiation à l’informatique
Projet étudiant
Total : 118h30
Guillaume Lozenguez
Niv.
M
M
L
*
TD
22h
10h30
32h30
TP
16h30
22h30
18h
20h
77h
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Cours
9h
Effectif
20-35
20-35
24
8
9h
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Projet d’enseignement
Compétences disponibles demain
Pour répondre rapidement aux besoins de Mines-Douai
Initiation à l’informatique
web, système, programmation (C++, Python, PHP, Java)
→ 1ére année, 2éme année non informatique
Informatique générique
algorithme, graphe, complexité, POO
→ Majeur : Ingénierie des systèmes d’information et de communication
Dans mon domaine d’expertise
Processus Décisionnel, IA & Robotique Mobile
→ Mineur : Ingénierie de la décision
Encadrement de projets et suivis de stages
Participation à la vie collective de l’école
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Projet d’enseignement
Avec un peu plus de préparation
Compétences pédagogiques demandant plus de préparation
Dans mon domaine d’expertise
Système Embarqué, Système Distribué, Statistique,
Moteur de jeux et de simulation
→ Mineur : Applications mobiles et systèmes embarqués
Autre thématique de l’informatique
Conception Orientée Objet, Système et Réseaux (approfondis),
Application Web, etc
Sur des notions plus technologiques
C++ 11, Android, IHM, Rendu 2D et 3D (sdl, Qt, OpenGL)
Volontaire pour monter des modules
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Bibliographie
Kaelbling, L.P., Littman, M.L. and Cassandra, A.R. (1998). “Planning
and acting in partially observable stochastic domains”. Artificial
Intelligence Journal 101: 99-134
Boutilier, C., Dearden, R. and Goldszmidt, M. (1995). “Exploiting
structure in policy construction”. International Joint Conferences on
Artificial Intelligence 14: 1104-1113
Dean, T. and Lin, S.-H. (1995). “Decomposition Techniques for
Planning in Stochastic Domains”. International Joint Conference on
Artificial Intelligence.
Kearns, M., Mansour, Y. and Ng, A. Y. (2002). “A sparse sampling
algorithm for near-optimal planning in large Markov decision processes”.
Machine Learning, 49(2-3), 193-208.
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Questions ?
Parcours
LIRMM - (Montpellier)
EKO - (Paris)
GREYC - (Caen)
IP - (Clermont-Ferrand)
Labo Phy - (ENS-Lyon)
o ANR R-Discover :
LIP6, Thales (Paris)
et MIS (Amiens)
o ANR Vel’innov :
ENS, LET, LIRIS (Lyon)
et POLY (Montréal)
Recherche
Décision distribuée
dans un contexte
large et ouvert
Systèmes multi-agents
et applications
o Comité d’organisation
RFIA 10, JFSMA 12
o Membre de l’AFIA (2013)
Guillaume Lozenguez
o Initiation à l’informatique
o Informatique générique
o Décision dans l’incertain
o IAD et Applications
o Modules technologiques
Publications
o Suivis projets et stages
o Classif. de comportements
o Présent pour l’école
JTG 14, WTDCS 14
o Architecture de contrôle
IAS 12, AuRo 14∗
o Relecteur JIST, DARS
Enseignement
o Planification décomposée
PAAMS 11, MAGS 12, JFPDA 13
o Planification distribuée
JFSMA 11, IAT 13, AuRo 14∗
Audition Maître Assistant Mines Douai
Expérience :
o Cours, TD, TP et projets
o Licence et Master
o Modules génériques et
professionnels
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