Full Job Description
Modélisation sémantique de la planification flexible des tâches sous incertitudeRéf ABG-95653
Stage master 2 / Ingénieur
Durée 5 mois
Salaire net mensuel 550
22/01/2021
LGP-ENIT
Lieu de travailTarbes Occitanie France
Champs scientifiques- Informatique
Établissement recruteur
Laboratoire génie de Production de l'école nationale d'ingénieurs de Tarbes.
DescriptionLa planification de tâches vise à déterminer par un raisonnement causal automatisé la séquence de tâches permettant d’atteindre un but fixé. Par exemple, pour sauver un blessé après un attentat, il faut l’amener à l’hôpital, ce qui suppose d’avoir au préalable sécurisé la zone, après quoi une ambulance doit être envoyée sur site pour ensuite le transporter à l’hôpital, lequel doit avoir confirmé la capacité d’accueil aux urgences.
Trois dimensions sont à considérer : le temps (durée des actions, date de certaines échéances), les ressources (machine, véhicule, opérateur humain), et les incertitudes qui peuvent peser à la fois sur les effets des actions, leur durée ou la disponibilité des ressources. On peut également rajouter des critères d’optimisation (fin du plan au plus tôt, coût minimal d’utilisation des ressources). De plus, la nécessité de faire face aux incertitudes peut elle-même se formaliser en termes de critères à optimiser : je cherche le plan le plus robuste, par exemple en intégrant le maximum de flexibilité dans mon plan (attendre le dernier moment, pendant l’exécution du plan pour décider d’un séquencement, de l’affectation d’une ressource, ou de l’instant de début d’une tâche). Enfin, dans de nombreuses applications le problème est distribué : plusieurs agents sont chargés de générer et d’exécuter leurs propres plans en se synchronisant pour atteindre leurs buts, ou un but commun, voire les deux.
Si l’on combine toutes ces caractéristiques, on se retrouve face à un problème qui a jusqu’à présent été peu ou pas considéré : plus un agent se permet de flexibilité dans son plan, plus il réduit son niveau d’incertitude, mais plus il devient également source d’incertitudes pour les autres. Le problème de décision optimale distribuée devient dès lors complexe et nécessite une interopérabilité accrue entre les agents. Cela suppose deux choses :
1. Formaliser à un niveau sémantique les notions de flexibilité, de robustesse, et de manière plus générale les objectifs prioritaires pour chaque agent, qui ne sont pas nécessairement homogènes. Une approche ontologique peut permettre de mieux formaliser les informations que vont devoir s’échanger les agents.
2. Développer une méthode algorithmique de négociation entre agents et de planification temporelle pour chaque agent, capable de prendre en compte les besoins de chacun de manière coordonnée.
Tâches à réaliser
- produire un état de l’art le plus complet possible sur les techniques existantes de planification sous incertitude, d’architectures multi-agent, d’aide à la décision, et d’interopérabilité sémantique, pour évaluer les solutions possibles,
- proposer un premier modèle apte à formaliser précisément les notions de flexibilité, robustesse et qualité des plans produits,
- construire un ou plusieurs scénarios servant de support, notamment dans le domaine de l’aide aux victimes de catastrophes ou d’attentat, et du transport et de la logistique multi-acteurs et multimodal.
Le master pourra être prolongé par un sujet de thèse qui se focalisera sur un domaine d’application plus précis et devra affiner les modèles et proposer et comparer différentes architectures, à l’aide de développements informatiques dédiés.
ProfilCe stage est destiné à des étudiants en 5ème année de formation supérieure en sciences de l'ingénieur. L’étudiant doit posséder :
- Un intérêt marqué et de bonnes connaissances en Intelligence Artificielle, Recherche Opérationnelle et/ou Web Sémantique
- De solides compétences en modélisation algorithmique et en programmation objet
- Des connaissances de base en modélisation des processus métier
Un haut degré d’autonomie et d’engagement dans le travail
Prise de fonction01/03/2021
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