Privacité dans les problèmes distribués contraints pour agents basés utilité (Document en Anglais)
Accéder au(x) document(s) : Droits d'auteur : Ce document est protégé en vertu du Code de la Propriété Intellectuelle.
Modalités de diffusion de la thèse :
Modalités de diffusion de la thèse :
Auteur : Savaux Julien
Date de soutenance : 25-10-2017
Directeur(s) de thèse : Mandiau René
- Piechowiak Sylvain
Président du jury : Vercouter Laurent
Membres du jury : Mandiau René
- Piechowiak Sylvain
- Silaghi Marius
- Bartak Roman
- El Fallah Seghrouchni Amal
- Picard Gauthier
- Vion Julien
Rapporteurs : Bartak Roman
- El Fallah Seghrouchni Amal
- Picard Gauthier
Laboratoire : Laboratoire d'Automatique, de Mécanique et d'Informatique Industrielles et Humaines - LAMIH
Ecole doctorale : Sciences pour l'ingénieur (SPI)
Savaux, Julien
Nom
Savaux
Prénom
Julien
Nationalité
Français
Date de soutenance : 25-10-2017
Directeur(s) de thèse : Mandiau René
Mandiau, René
Nom
Mandiau
Prénom
René
Piechowiak, Sylvain
Nom
Piechowiak
Prénom
Sylvain
Président du jury : Vercouter Laurent
Vercouter, Laurent
Nom
Vercouter
Prénom
Laurent
Membres du jury : Mandiau René
Mandiau, René
Nom
Mandiau
Prénom
René
Piechowiak, Sylvain
Nom
Piechowiak
Prénom
Sylvain
Silaghi, Marius
Nom
Silaghi
Prénom
Marius
Bartak, Roman
Nom
Bartak
Prénom
Roman
El Fallah Seghrouchni, Amal
Nom
El Fallah Seghrouchni
Prénom
Amal
Picard, Gauthier
Nom
Picard
Prénom
Gauthier
Vion, Julien
Nom
Vion
Prénom
Julien
Rapporteurs : Bartak Roman
Bartak, Roman
Nom
Bartak
Prénom
Roman
El Fallah Seghrouchni, Amal
Nom
El Fallah Seghrouchni
Prénom
Amal
Picard, Gauthier
Nom
Picard
Prénom
Gauthier
Laboratoire : Laboratoire d'Automatique, de Mécanique et d'Informatique Industrielles et Humaines - LAMIH
Ecole doctorale : Sciences pour l'ingénieur (SPI)
Discipline : Informatique
Classification : Sciences de l'ingénieur, Informatique
Mots-clés : PrivacitéAgents basés utilitéSystèmes multi-agentsProgrammation par contraintes
Intelligence artificielle répartie -- Thèses et écrits académiquesProgrammation par contraintes -- Theses et ecrits academiquesProtection de l'information (informatique) -- Thèses et écrits académiquesSimulation par ordinateur -- Thèses et écrits académiques
Résumé : Bien que le domaine des systèmes multi-agents ait été largement étudié, les interactions entre agents entraînent des pertes de privacité. En effet, la résolution de problèmes distribués, étant fréquemment combinatoires, impose un échange intensif d’informations entre les agents jusqu’à l’obtention d’un accord. Le problème est que les approches existantes ne considèrent généralement pas la confidentialité des données et se concentrent surtout sur la satisfaction des contraintes des agents pour évaluer les solutions. Les travaux présentés dans cette thèse visent donc à prendre en compte de façon principielle la problématique de la privacité dans le raisonnement distribué. Nous montrons que les travaux existants dans le domaine permettent toutefois aux agents de préserver implicitement un certain degré de privacité. Nous proposons une approche basée sur la théorie de l’utilité, un cadre formel bien défini en Intelligence Artificielle, permettant une approche objective et quantitative des intérêts et comportements raisonnables des agents. Plus précisément, le modèle que nous avons développé inclut non seulement les paramètres habituels mais également l’information sur la privacité des agents quantifiée en termes d’utilité. Nous montrons aussi que ces problèmes doivent être envisagés comme des problèmes de planification où les agents choisissent des actions maximisant leur utilité. Des algorithmes actuels peuvent être décrits comme des plans utilisables comme modèle générique par des planificateurs intelligents. Les expérimentations réalisées ont permis de valider l’approche et d’évaluer la qualité des solutions obtenues tout en montrant que leur efficacité peut être accrue à l’aide de traitements de privacité.
Classification : Sciences de l'ingénieur, Informatique
Mots-clés : PrivacitéAgents basés utilitéSystèmes multi-agentsProgrammation par contraintes
Intelligence artificielle répartie -- Thèses et écrits académiquesProgrammation par contraintes -- Theses et ecrits academiquesProtection de l'information (informatique) -- Thèses et écrits académiquesSimulation par ordinateur -- Thèses et écrits académiques
Résumé : Bien que le domaine des systèmes multi-agents ait été largement étudié, les interactions entre agents entraînent des pertes de privacité. En effet, la résolution de problèmes distribués, étant fréquemment combinatoires, impose un échange intensif d’informations entre les agents jusqu’à l’obtention d’un accord. Le problème est que les approches existantes ne considèrent généralement pas la confidentialité des données et se concentrent surtout sur la satisfaction des contraintes des agents pour évaluer les solutions. Les travaux présentés dans cette thèse visent donc à prendre en compte de façon principielle la problématique de la privacité dans le raisonnement distribué. Nous montrons que les travaux existants dans le domaine permettent toutefois aux agents de préserver implicitement un certain degré de privacité. Nous proposons une approche basée sur la théorie de l’utilité, un cadre formel bien défini en Intelligence Artificielle, permettant une approche objective et quantitative des intérêts et comportements raisonnables des agents. Plus précisément, le modèle que nous avons développé inclut non seulement les paramètres habituels mais également l’information sur la privacité des agents quantifiée en termes d’utilité. Nous montrons aussi que ces problèmes doivent être envisagés comme des problèmes de planification où les agents choisissent des actions maximisant leur utilité. Des algorithmes actuels peuvent être décrits comme des plans utilisables comme modèle générique par des planificateurs intelligents. Les expérimentations réalisées ont permis de valider l’approche et d’évaluer la qualité des solutions obtenues tout en montrant que leur efficacité peut être accrue à l’aide de traitements de privacité.
Type de contenu : Texte
Format : PDF
Format : PDF
Identifiant : uvhc-ori-oai-wf-1-2369
Type de ressource : Thèse
Type de ressource : Thèse