|
DESS 226
Gestion des
télécommunications,
de la télématique et de la
télévision
~ ~ ~ Ludovic Blin ~ ~ ~
Les agents intelligents
30/09/99
Sommaire
Introduction 3
2. La technologie multi-agent 4
3. Les applications existantes 5
3.1. La gestion documentaire sur le Web 6
3.1.1. La recherche d'informations 7
3.1.2. La veille 9
3.1.3. La gestion des informations recueillies 9
3.1.4. Le filtrage des informations 10
3.1.5. L'analyse sémantique des documents 10
3.1.6. Les outils documentaires sur le Web, 10
des systèmes multi-agents intelligents ?
3.1.7. Bilan d'utilisation des agents documentaires 11
sur le Web
3.2. Le commerce électronique 11
3.2.1. Les agents acheteurs 12
3.2.2. Les agents vendeurs 13
3.2.3. Les agents acheteurs et vendeurs, 14
des systèmes multi-agents intelligents ?
3.2.4. Bilan d'utilisation des agents du commerce 14
électronique
3.3. La finance et les affaires 15
4. Conclusion générale 15
Bibliographie 17
Lexique 18
Introduction
Durant la première génération des
programmes informatiques, l'ordinateur était chargé de
réaliser des tâches prises en charge habituellement par un homme.
Ce remplacement progressif de l'homme par une machine s'est accompagné
d'un identification de la machine à l'humain, un programme
représentant l'expert capable de résoudre le problème par
lui-même. Cette façon de concevoir les programmes comme des sortes
de penseurs repliés sur eux-mêmes a trouvé sa limitation
lorsqu'on a cherché à développer des applications plus
complexes réalisées habituellement non pas par une seule personne
mais par un groupe de personnes parfois délocalisées. La machine
devait alors être identifiée non plus uniquement à un
humain mais à une société organisée d'humains. En
particulier, les concepteurs de système industriels complexes ont
constaté que le savoir-faire, les compétences et les
connaissances diverses sont détenues par des individus différents
qui, au sein d'un groupe, communiquent, échangent leurs connaissances et
collaborent à la réalisation d'une tâche commune. Les
méthodes de réalisation d'applications informatiques se sont
alors concentrées sur les aspects organisationnels des logiciels et sur
la représentation des communications entre ses différents
composants.
Comme les premiers logiciels étaient construits
à l'image que l'on se fait du raisonnement humain, les logiciels
d'aujourd'hui (logiciel multi-agents) sont bâtis à l'image que
l'on se fait du fonctionnement d'une société d'humains :
plusieurs composants (appelés agents) réalisent chacun une
tâche spécifique, interagissent et communiquent entre eux pour
assurer la cohérence, la complétude et la correction d'une
activité globale. Comme toute société d'humains, les
agents pourront se réorganiser entre eux et adapter leur comportement
à l'évolution de l'environnement (concept d'apprentissage). Mais,
il va sans dire que tout ce qui se passe dans la tête des agents est
entièrement défini par le concepteur.
Mais, pourquoi vouloir a tout prix distribuer l'intelligence
et créer une intelligence collective? A cette question, on peut avancer
plusieurs réponses :
Ø les systèmes informatiques industriels
complexes font intervenir plusieurs sous-systèmes de natures diverses
souvent répartis dans l'espace physique, par exemple la surveillance du
transport d'énergie sera distribué aux noeuds du
réseau.
Ø les problèmes sont fonctionnellement
distribués et hétérogènes. Par exemple, la
conception d'une voiture fait appel à de nombreux spécialistes
(celui du moteur, du châssis, des pneumatiques, ...) qui mettent leurs
compétences en commun pour faire la meilleure voiture possible.
Ø les réseaux imposent une vision
distribuée. Le réseau Internet comprend des milliers de sites de
par le monde.
Ø la complexité des problèmes impose une
vision locale. Lorsque les problèmes sont trop vastes pour être
analysés globalement, ils sont divisés et une solution locale est
apportée à chaque sous-problème.
Ø les systèmes doivent pouvoir s'adapter
à des modifications de structure ou d'environnement. Devant les
défis de la complexité, les logiciels doivent être
conçus de façon à pouvoir être facilement
adaptés à des changements de contexte de travail et à des
incessants accroissements de besoins.
Ø pour des raisons de compétence et
d'économie, les logiciels intégreront ou réutiliseront de
plus en plus des composants développés par des équipes ou
des entreprises différentes et délocalisées.
Ainsi, la technologie multi-agent semble être la
solution pour le développement des logiciels de demain [Gates].
Aujourd'hui, quelques applications existent d'ores et déjà dans
les domaines de la gestion documentaire sur le Web et du commerce
électronique. De nombreux produits commerciaux ambitionnent de
résoudre tout ou partie des problèmes. Après une
présentation rapide des principes de la technologie multi-agent, nous
décrivons les vitrines actuelles de cette technologie dans les domaines
d'applications précédemment cités en mentionnant pour
chacune d'elles des produits commerciaux existants et en dressant un bilan de
leurs utilisations actuelles. Quelques exemples d'exploitation de la
technologie agent dans le domaine de la finance, des affaires et des EIS sont
également cités. La bibliographie contient, outre les
références des ouvrages et des articles journalistiques
consultés pour écrire ce rapport, les adresses des sites Web de
sociétés qui commercialisent des agents dans les domaines de la
gestion documentaire sur le Web et du commerce électronique. Un petit
lexique à la fin du rapport fournit les définitions des quelques
termes importants.
2. La technologie multi-agent
Autonomie, communication, apprentissage, adaptation
On parle d'agents intelligents lorsqu'on désigne des
systèmes qui opèrent dans un environnement qui évolue de
manière constante et à propos duquel ces systèmes
possèdent une information partielle ou incorrecte [URFIST]. En fait,
comme dans tous les domaines porteurs et jeunes, il existe plusieurs
définitions des agents toutes aussi vagues les unes que les autres.
Aussi, a-t-on pris l'habitude de définir un agent plutôt par ses
propriétés. Un agent est une entité physique ou virtuelle
qui [Ferber] :
Ø est capable d'agir dans son environnement
Ø peut communiquer avec d'autres agents
Ø est doué d'autonomie et est mue par un
ensemble de tendances (objectifs individuels)
Ø possède des ressources propres
Ø est capable de percevoir son environnement et de
s'adapter à ses modifications
Ø ne dispose que d'une représentation partielle
de son environnement
Ø possède des compétences et offre des
services
Ø peut éventuellement se reproduire
On remarquera aisément que la définition d'un
agent est celle d'un organisme vivant dont le comportement qui se résume
à communiquer, à agir et éventuellement à se
reproduire vise à la satisfaction de ses besoins et de ses objectifs
à partir de tous les éléments dont ils disposent.
Un système multi-agent est composé d'un
ensemble d'objets situés dans un environnement (un espace). Parmi ces
objets, certains sont des agents, d'autres sont des objets passifs qui peuvent
être utilisés, détruits, modifiés,
créés par les agents. Un ensemble de relations entre les objets
de l'environnement est défini, comprenant des relations entre agents,
entre objets passifs et entre objets passifs et agents.
Les premières applications de la technologie
multi-agent se situent dans le domaine de la robotique (sans doute est-ce pour
cette raison qu'un agent est parfois appelé robot). La figure 1
représente une application des systèmes multi-agent dans ce
domaine. On remarquera les capacités mises en oeuvre par ce
système : perception de l'objet à attraper, communication avec
les autres agents. Le système est composé de quatre agents : la
tête, le bras A, le bras B, et le bras C. La tête perçoit
l'objet à attraper et calcule le déplacement qu'elle doit
effectuer pour l'atteindre. Pour se déplacer, la tête commande un
déplacement au bras A auquel elle est attachée. Le bras A fait de
même avec le bras B, etc. Chaque agent agit pour remplir ses objectifs et
communique avec les autre agents qu'il connaît.
B, bouge-toi
C, bouge-toi
A
B
A, bouge-toi
tête
C
Figure 1 : un bras manipulateur
considéré comme un système multi-agents
3. Les applications existantes
Gestion documentaire sur le Web, commerce électronique,
finance et affaires
Les agents tels qu'ils sont définis ci-dessus
n'existent malheureusement pas encore, en tout cas sous forme de logiciels
disponibles par tous. Mais certaines caractéristiques sont prises en
compte dans le développement de produits destinés à des
applications spécifiques et ces produits donnent l'illusion de
raisonner. Par abus de langage et pour des raisons évidentes de
marketing, les constructeurs de ces produits les qualifient d'agents
intelligents. Dans ce chapitre, nous décrivons les fonctionnements des
agents intelligents existants dans les applications de recherche et diffusion
d'informations sur le Web, de commerce électronique et de banque et
assurance. Pour illustrer nos propos, nous nous appuyons sur quelques exemples
d'outils du marché. L'annexe A fournit une liste plus complète
d'agents existant actuellement.
3.1. La gestion documentaire sur le Web
Ces agents facilitent la recherche et le traitement
d'informations sur Internet en automatisant certaines des tâches des
internautes. Ils se posent en complément des traditionnels moteurs de
recherche à qui, d'ailleurs, ils font appel automatiquement, en traitant
des requêtes plus complexes et en effectuant des traitements
complémentaires sur leurs résultats. Le schéma de la
figure 2 représente le fonctionnement des agents documentaires. Tout ce
qui est écrit en bleu constitue l'agent. L'utilisateur semble perplexe
devant les réponses fournies. C'est que souvent les résultats
d'une requête ne correspondent pas à ses attentes (voir plus
précisément le paragraphe 3.1.6).
requête
reconnaissance de la requête de l'utilisateur
requête
spécifique
requête spécifique
· · ·
moteur de
recherche
moteur de
recherche
résultats
recherches spécifiques sur les résultats des
moteurs de recherche
résultats
résultats
filtrage des résultats, analyse sémantique,
stockage
?? !!
Figure 2 : les agents documentaires sur le
Web
Les moteurs de recherche traditionnels tels Altavista, Hotbot
ou Yahoo tiennent à jour des index de la plupart des informations
présentes sur le NET, et vont chercher dans leurs propres bases de
données les informations répondant à la requête de
l'utilisateur sans se soucier de la quantité d'informations
retournées ni de leur adéquation aux besoins de l'utilisateur.
L'objectif' des agents documentaires est de résoudre le problème
de cette ingérable quantité d'information
à laquelle les utilisateurs sont confrontés,
c'est-à-dire :
Ø trouver des informations qui ne sont pas
indexées (non présentes dans les serveurs conventionnels), de
façon à avoir un avantage concurrentiel
Ø économiser du temps pour le balayage des
serveurs
Ø collecter automatiquement l'information
Ø fabriquer des bases de données
thématiques
Ø trouver les experts d'un domaine bien précis
Ø analyser un serveur en OFF-LINE (importer le contenu
d'un serveur sur le disque dur de l'utilisateur pour l'analyser hors
connexion)
Ø fabriquer des cartographies de sites
Ø tracer un réseau de co-citation de serveurs
Ø fabriquer un mailing d'adresses E-mails.
Nous analysons ci-dessous les cinq fonctions principales des
agents documentaires : la recherche d'informations, la veille, la gestion des
informations recueillies, le filtrage des informations, l'analyse
sémantique des documents. Nous présentons, pour chacune de ces
fonctions, les propositions de quelques outils parmi les plus utilisés.
Nous montrons ensuite comment certains outils implantent certaines des
propriétés des agents telles que nous les avons décrites
dans le paragraphe 2 et pourquoi on peut les qualifier de systèmes
multi-agents débutants. Enfin, nous donnons un bilan d'utilisation des
logiciels existants.
3.1.1. La recherche d'informations
D'une manière générale, la recherche
d'informations s'effectue par mots-clés reliés ou non par des
opérateurs booléens. Les différences entre les outils
portent sur les opérateurs booléens reconnus (and, or, near,
must, ...), sur le type de mots-clés (troncature possible ou non d'un
mot, ordonnancement des mots-clés, utilisation de nom de serveur dans un
mot-clé,...), sur les moteurs de recherche utilisés et sur la
manière de formuler la requête (requêtes exprimées
directement au moyen de prédicats sur des mots-clés, ou
expression en langage naturel). Nous allons dans ce qui suit rappeler le
principe de référencement des documents puis étudier les
différentes stratégies de recherche implantées dans les
outils et les formulations de requête proposées.
Principes de référencement des
documents. Les documents accessibles sur Internet contiennent un
ensemble de mots clés inscrits entre les balises d'en-tête de la
page d'accueil du site. Un exemple est fourni ci-après :
<head>
<title> Solutions réseau </title>
<meta name="keywords"
content="commutateur, concentrateur, modem, routeur,
connectique, cable, X25, ethernet, télécommunications,
ingénierie réseau, fibre optique, lan, wan">
<meta name="description"
content="Etude, comercialisation, installation, entretient de
solutions de réseaux informatiques.">
</head>
Les moteurs de recherche utilisent les mots
repérés par les balises "title", "meta keywords" et "meta
description" pour fabriquer leurs index.
Recherche au moyen des moteurs de recherche
généralistes. Les recherches sont
lancées simultanément sur plusieurs moteurs de recherche afin de
combler les lacunes des uns et des autres. Les résultats sont
fusionnés et les doublons éliminés. A titre d'exemples
DigOut4U utilise Altavista, HotBot, WebCrawler, Yahoo, OpenText, InfoSeek,
Hotbot news, Altavista news, Déjànews, InfoseekNews et Excite.
Echosearch utilise Altavista, Excite, Hotbot, Infoseek, Lycos, Opentext,
Pathfinfer ainsi que Webcrawler. Webcompass quant à lui propose l'emploi
de AltaVista (Web and News), Excite (Web and News), HotBot , DejaNews,
Infoseek, Yahoo, Magellan, Lycos, Opentext et WebCrawler.
Recherche dans des sources
spécialisées. Les recherches sont
réalisées par des moteurs sectoriels ou dans des bases de
données spécialisées (par exemple, les archives d'un
journal) comprenant un moteur d'interrogation adéquat (par exemple
Excite). Ainsi DigOut4U permet d'interroger des moteurs francophones (Ecila,
Carrefour, Yahoo France, Echo, UREC, Yahoo Canada, Lockace) mais pas d'en
ajouter de nouveaux. WebCompass et WebSeeker, en revanche, le permettent mais
les possibilités offertes par le second sont infiniment
supérieures. En standard il propose l'interrogation d'une centaine de
moteurs spécialisés et permet d'en ajouter aisément.
Webcompass, au contraire, donne, certes, la possibilité d'ajouter de
nouveaux moteurs mais n'en propose qu'une quarantaine en standard, ne permet
pas de faire des recherches autrement que par l'intermédiaire de
l'opérateur OR et interdit de rajouter des moteurs non-anglophones.
WebSeeker, et dans une moindre mesure WebCompass, se
distinguent donc par l'étendue des ressources qu'ils sont capables
d'interroger. Les 110 moteurs que WebSeeker propose en standard sont
classés par catégories : Web (pour les moteurs et annuaires
généralistes), Arts, Automotive, Business, Computers, Deutsch,
Education, Employement, Entertaiment, Finance, Français, Games,
Governement, Health, Housing, Kids, legal, Lifestyle, Multimedia, News, People,
Reference, Science, Shopping, Software, Sports, Travel et Usenet. Il n'est pas
possible d'interroger tous les moteurs à la fois mais chaque
catégorie est assez bien fournie ! WebCompass, pour sa part, propose les
catégories suivantes : General, Health international, Investment, Media,
Netnews, Sports, Technical. Par exemple, les sources de la catégorie
"Technical" sont les suivantes : Byte Magazine, CNET News et Zdnet. Ce sont des
moteurs, des annuaires plus ou moins spécialisés, des bases de
données de revues.
Recherche hors moteur de
recherche. Il s'agit ici d'utiliser les résultats
fournis par les moteurs de recherche (spécialisés ou
généralistes) pour explorer les liens contenus dans les pages et
visiter des pages éventuellement non référencées
dans les bases de données des moteurs de recherche. Autonomy et DigOut4U
offrent cette fonctionnalité. Evidemment, de telles recherches
complémentaires peuvent être longues et doivent être
lancées la nuit ou être stoppées par l'utilisateur.
Formulation des requêtes.
Elle peut être faite selon la manière classique
d'interrogation de fonds documentaires c'est-à-dire par l'introduction
de mots-clés choisis par l'utilisateur et reliés par des
opérateurs booléens, ou en langage naturel.
La formulation par introduction de mots-clés est plus
ou moins puissante selon les outils. En général, pour peu que la
requête de l'utilisateur soit un peu complexe, les agents de recherche
feront correspondre plusieurs questions aux moteurs de recherche
utilisés. Par exemple, Echosearch accepte des phrases entre guillemets
et des termes associés aux opérateurs "must" et "cannot".
NetAttaché accepte les parenthèses et une requête du type :
(Sartre and Beauvoir) and (existentialisme or "Saint Germain"). Les documents
pertinents devront d'une part inclure les termes "Beauvoir" et "Sartre" et
d'autre part soit le terme "existentialisme", soit "Saint Germain". WebSeeker
propose l'ordonnancement des mots-clés et des opérateurs
perfectionnés tels la troncature de mots-clés, near, followed of,
but not. Il offre également un opérateur de proximité qui
permet de déclarer une distance maximum qui doit être
respectée entre des mots. Par exemple, soit la requête
"réduction d'impôts". On peut indiquer combien de mots au maximum
peuvent séparer le mot "réduction" du mot "impôts". De
plus, des mots peuvent être déclarés facultatifs ou
obligatoires.
Les outils qui accepte une formulation des requêtes en
langage naturel transforment la requête de manière plus ou moins
efficace en prédicats sur des mots-clés comme expliqué
dans le paragraphe précédent. Par exemple, avec DigOut4 et
Autonomy, l'utilisateur introduit sa requête sous forme d'une ou
plusieurs phrases qui sont décomposées en concepts ou
mots-clés de façon à faire correspondre le contenu des
questions aux règles strictes d'interrogation des moteurs.
Malheureusement, les logiciels ont du mal à comprendre une question. Il
semble que la décomposition de la question en mots-clés ne se
fasse pas de manière correcte car les résultats des recherches
ont souvent une très faible pertinence. De plus la manière dont
la question doit être formulée pour être facilement
compréhensible par le logiciel n'est pas clairement expliquée.
DigOut4U permet en outre des recherches multilingues. Une requête
formulée en français sera automatiquement traduite en anglais et
vice versa. La recherche sera alors multilingue. Attention cependant : la
traduction des termes se fait selon un dictionnaire parfois un peu hasardeux.
Par exemple le terme d'agent est transformé automatiquement en
"personne". Heureusement il est possible de corriger la traduction qui est
faite des termes de la recherche.
3.1.2. La veille
La plupart des logiciels la propose, à l'exception
d'Autonomy et de DigOu4U. Il s'agit de programmer la possibilité de
faire faire automatiquement par le logiciel une ou des recherches. Le logiciel
se charge lui-même d'allumer et d'éteindre le modem si
nécessaire. Ces recherches peuvent se faire chaque jour, chaque semaine,
chaque mois aux heures voulues par l'utilisateur. L'utilité de cette
fonction est évidente. Elle permet de faire effectuer les recherches
automatiquement par l'ordinateur en l'absence de l'utilisateur. La seule
contrainte est de laisser l'ordinateur et le modem sous tension ainsi que le
programme ouvert. Les critères de recherche automatique peuvent
être issus du traitement sur les informations résultats d'une
recherche manuelle (voir paragraphe suivant).
3.1.3. La gestion des informations recueillies
La plupart des agents documentaires permettent
d'éditer les documents, de les trier, de les sauvegarder, de modifier
les listes de résultats, de les déplacer, de les rejeter. Cette
fonction est, pour beaucoup de logiciels, associée à la fonction
de veille car où elle permet de dégager des sites pertinents pour
l'utilisateur qui sont éventuellement à surveiller. Tous les
logiciels fournissent évidemment la liste des documents répondant
aux critères de recherche. Ce qui varie d'un logiciel à l'autre
sont les informations fournies en complément de chaque document et la
présentation. Par exemple, Autonomy présente un graphique
montrant les liens existants entre les documents et pour chaque document
sélectionné un indicateur de pertinence du document par rapport
aux critères de recherche et quelques lignes de son contenu. Les
documents intéressants peuvent être stockés dans une base
de données. NetAttaché permet de stocker en association avec les
prédicats de recherche les sites intéressants l'utilisateur qui
pourra ensuite demander au logiciel la veille de ces sites. WebCompass calcule
pour chaque document résultat un profil en fonction des mots-clés
les plus souvent rencontrés dans le document. Ensuite l'utilisateur peut
travailler sur les profils en créant des relations hiérarchiques
entre eux. Par exemple, supposons une recherche de tous les documents sur
"Airbus". On désire diviser le profil "Airbus" en sous-profils.
WebCompass proposera une liste de sous-profils composés des
mots-clés les plus souvent rencontrés dans les documents ayant
pour thème Airbus. Par exemple "Boeing" et "SNECMA" sont des termes qui
apparaissent souvent dans les documents relatifs à Airbus. WebCompass va
proposer à l'utilisateur d'en faire des sous-profils, rassemblant tous
les documents contenant les termes "Boeing" ou "SNECMA". Les profils deviennent
donc des sortes de dossiers de documents divisés en sous-dossiers.
WebCompass propose également d'effectuer la veille des sites
associés à un profil.
La plupart des logiciels permettent de stocker dans une base
de données la liste des documents et des sites intéressants en
association avec des critères (par exemple, Autonomy, NetAttaché,
WebCompass, WebSeeker). On verra plus loin que cette possibilité est
exploité par certains outils pour procurer des agents doués de la
faculté d'apprentissage.
3.1.4. Le filtrage des informations
Le filtrage concerne autant la recherche que le traitement de
ses résultats. En effet beaucoup de logiciels permettent à
l'utilisateur d'indiquer le type de documents à rapatrier ou le type de
sites à consulter. Par exemple, NetAttaché permet d'exclure des
URL, ou des noms de serveurs d'une recherche, des images, des extensions des
navigateurs (ActiveX, Java applets). WebSeeker permet de désactiver
l'utilisation de moteurs de recherche, d'indiquer le nombre de documents
maximum à rapatrier par source. Autonomy permet de ne retenir que les
images figurant dans les documents résultats d'une recherche.
3.1.5. L'analyse sémantique des documents
C'est la possibilité d'effectuer des
résumés à partir des textes recueillis et dans certains
cas, d'en extraire des mots-clés . WebCompass, DigOut4U et EchoSearch
donnent la possibilité de regrouper par thèmes les documents
retournés ainsi que d'en faire des résumés. En
réalité, les "soi-disants" résumés sont
fabriqués en mettant bout à bout des paragraphes extraits du
document. EchoSearch permet en plus d'élaborer des tables des
matières et des listes de mots-clés et de concepts. Les tables
des matières sont élaborés à partir des balises
titres (H1 à H6) des documents retournés. Chaque balise titre est
considérée comme titre de partie et à cet égard
apparaît dans les sommaires et tables de matière. Les balises
à utiliser pour fabriquer le sommaire peuvent être
sélectionnées par l'utilisateur. L'index est une liste
alphabétique des termes significatifs des documents retournés.
Lorsque un mot semble avoir deux significations, il est accompagné d'une
expression issue du texte illustrant chacun de ses différents contextes.
La liste des concepts reprend les mots-clés en réinsérant
chacun d'entre eux dans leur contexte, c'est à dire une phrase ou une
expression contenant le terme en question.
3.1.6. Les outils documentaires sur le Web, des
systèmes multi-agents intelligents ?
Certains outils apparaissent être des systèmes
multi-agents. Tout d'abord, parler de système suppose plusieurs agents
travaillant pour un objectif commun. Par exemple, dans Autonomy, plusieurs
agents peuvent être créés, chacun d'eux s'occupant en
parallèle d'une partie de la recherche. Chaque agent visualise sur une
carte à l'écran le trajet qu'il effectue sur la toile
d'araignée. DigOut4U permet de traiter les premiers résultats
d'une recherche pendant que la recherche se poursuit.
Les propriétés des agents se retrouvent dans
les outils documentaires sur le Web :
Ø l'autonomie. Ils sont capables de s'activer
eux-mêmes ainsi que les matériels nécessaires (modem) pour
effectuer de la veille
Ø la communicabilité. Chaque agent
chargé d'une recherche se montre capable d'extraire les information les
plus saillantes pour les communiquer aux autres agents
Ø l'adaptation à leur environnement, leurs
utilisateurs en l'occurrence. La gestion des profils permet d'affiner leur
fonctionnement, de cibler les recherches
Ø l'apprentissage. L'utilisateur peut avec certains
logiciels qualifier les différents résultats d'une recherche
(intéressant, très intéressant, à rejeter,
superficiel,...). Les logiciels utilisent ces annotations lors des recherches
suivantes. De même, les adresses des pages et des sites les plus souvent
consultées par l'utilisateur sont mémorisées pour
être utilisées en premier lors des recherches suivantes.
3.1.7. Bilan d'utilisation des agents de gestion
documentaire sur le Web
Au final, on constate que ces outils peuvent avoir une
certaine utilité mais ne révolutionnent pas actuellement la
pratique de la recherche d'information sur Internet. Leur lenteur et leur
complexité sont en partie seulement compensées par
l'utilité des fonctionnalités qu'ils proposent. Certains comme
DigOut4 et WebSeeker offre des possibilités de formulation des
requêtes puissantes et souples, soit en multi-langue naturelle, soit par
des prédicats sur des mots-clés possédant des
opérateurs très utiles.
Ces outils sont particulièrement utiles pour ceux qui
cherchent à mettre à jour de manière fréquente et
complète leurs données sur un ou des thèmes précis
et pour la surveillance régulière d'un thème. Mais, ils
exigent une bonne connaissance de l'Internet et il faut être relativement
expérimenté pour savoir quand et comment il faut les utiliser. Ce
ne sont pas des outils pour utilisateurs occasionnels.
On peut penser, en examinant les dernières versions de
certains navigateurs ou de certains moteurs de recherche traditionnels que les
services rendus par les agents de gestion documentaire seront peu à peu
intégrées aux navigateurs à partir du moment où
elles seront plus fiables et correspondront à un besoin réel pour
le grand public. En effet, la possibilité de surveiller les
modifications de sites web existe déjà dans Microsoft Internet
Explorer. Excite effectue maintenant, en arrière-plan, une recherche
"intelligente". Par exemple, lorsque l'utilisateur découvre, dans la
liste des sites sélectionnés, un document correspondant à
ses attentes, il peut cliquer sur le lien more like this. Excite
effectue alors une recherche sur tous les mots importants du texte en question,
pour lister l'ensemble des pages présentant entre elles un degré
significatif de similarité.
3.2. le commerce électronique
Le commerce en ligne est une des
activités qui suscite actuellement le plus de commentaires. Aux
Etats-Unis comme dans le reste du monde, les consommateurs et les entreprises
commencent à partir à la recherche de produits sur le
réseau et les vendeurs désirent trouver des clients. Mais la
gigantesque quantité d'informations disponibles sur Internet complique
les transactions commerciales, pour l'acheteur comme pour le vendeur et freine
le développement du commerce électronique. Les agents
intelligents constituent une des solutions qui contribueront à
débloquer la situation. La problématique est
très semblable à celle de la recherche d'informations. Face
à une offre internationale, éparpillée et
pléthorique, le consommateur a de plus en plus de mal à choisir
le produit à acheter. De manière symétrique, face à
une demande encore plus atomisée et exigeante, le producteur n'arrive
pas toujours à garantir une offre personnalisée et adaptée
aux vrais besoins de ses consommateurs [Revelli].
On distingue deux catégories d'agents pour le
commerce électronique : les agents acheteurs et les agents
vendeurs. Nous détaillons ci-après leur fonctionnement respectif.
3.2.1. Les agents acheteurs
Ils sont
contrôlés par les clients et ont pour but de faciliter le
processus d'achat. En effet, comme pour tout autre recherche, identifier et
vérifier l'intérêt d'une offre commerciale est
extrêmement difficile sur le réseau des réseaux. Les outils
classiques (moteurs et répertoires de recherche) se montrent vite
inefficaces pour trouver, valider et confronter une offre commerciale.
Tous ceux qui ont fait l'expérience de rechercher un
article sur le web (ex. un livre) dans le but de comparer les offres ont
mesuré la difficulté et la longueur de l'opération. Il est
nécessaire d'identifier les sites web marchands
spécialisés dans la musique, de déterminer si le titre
recherché y est référencé, de prendre connaissance
de son prix, et de réitérer la démarche sur tous les sites
suivants. Dans le meilleur des cas, cela prendra plusieurs dizaines de minutes
à l'utilisateur, dans le pire des cas, ce dernier abandonnera en cours
à cause de la difficulté à localiser les sites
désirés ou à cause de la lenteur de transmission des
données. La recherche d'informations commerciales est donc affaire de
chance et de persévérance.
Les agents acheteurs sont capables de se connecter sur divers
services de vente à distance et ramener les informations de description
et de prix de tous les articles d'un type déterminé, pour en
proposer la liste comparative, voire passer automatiquement la commande.
Contrairement aux agents de recherche d'informations sur le Web, les agents
acheteurs ne travaillent pas à partir de mots-clefs mais à partir
de noms de produits ou de marques. Ils renseignent l'utilisateur sur :
Ø la disponibilité d'un produit en menant une
recherche par marque ou par catégorie (produit + accessoires)
Ø l'identification des distributeurs: localisation
d'un distributeur précis, liste intégrale ou sélective de
distributeurs (en fonction des services qu'ils offrent: garantie,
facilité de paiement...).
Il traitera les informations collectées, par exemple
grâce à des tableaux comparatifs des offres
présentées selon différents critères (prix,
services, avis des autres consommateurs (sur un livre, disque, une
automobile...), en établissant une présélection
automatique d'articles en fonction des préférences du
consommateur (par exemple, priorité au rapport qualité/prix, au
service, aux avis des autres consommateurs...)
Il pourra réaliser la transaction au coup par coup ou
de façon automatique (achat répétitif d'un panier de
produits/alimentation, achat dès qu'un modèle est en solde). Le
client dispose alors de possibilités d'action impossibles actuellement.
Nous présentons ci-après quelques exemples
d'agents acheteurs. Bargain Finder est probablement le plus connu. A partir du
titre d'un album de musique et du nom de l'interprète, Bargain Finder se
propose de consulter différents disquaires en ligne et de comparer les
prix.
Bargainbot Search Agent est spécialisé dans
l'édition. A partir d'un titre de livre ou du nom de l'auteur, il
adresse simultanément des recherches à des libraires et
présente des brèves fiches descriptives sur les
références trouvées.
The Movie Critic demande à ses utilisateurs de donner
leur avis sur 12 films qu'ils ont vus afin d'agglomérer les
réponses de chacun. Grâce à cette base de données et
un système avancé de comparaison, The Movie Critic conseille les
cinéphiles sur des films qu'ils n'ont pas encore vus, en se basant sur
les réponses de personnes qui ont apparemment les mêmes
goûts.
Firefly travaille de manière similaire à The
Movie Critic avec en plus des conseils sur les concerts.
3.2.2. Les agents vendeurs
Si les agents les plus spectaculaires sont ceux qui
s'adressent aux consommateurs, il n'en reste pas moins que les plus utiles aux
directeurs marketing et commerciaux seront ceux capables d'analyser la demande
globale pour adapter leur offre aux besoins du marché. En effet, Ces
derniers se trouvent face à une demande très
éparpillée et sont obligés de la connaître de mieux
en mieux s'ils veulent satisfaire des besoins toujours plus spécifiques.
Des systèmes capables de constituer des
clientèles potentielles et d'analyser leurs attentes commencent à
apparaître sur des sites de grandes entreprises. Ces systèmes
demandent au consommateur de décrire son profil afin de mieux le servir.
Ce profil s'enrichit progressivement après chaque transaction et
après chaque demande d'informations, et permet d'obtenir une offre
réellement personnalisée et adaptée aux besoins de chaque
client. Les agents vendeurs présentent les biens et les services aux
clients (qu'ils considèrent comme des agents) et peuvent même
être programmés pour négocier, voire effectuer les
transactions. Ce pourra être un billet d'avion, un emploi, un
rendez-vous. La transaction peut d'ailleurs se faire aussi bien dans l'autres
sens. Les clients peuvent se faire enregistrer comme demandeurs d'un produit ou
d'un service déterminé. Un agent vendeur ayant un produit
à commercialiser va traverser le réseau à la recherche des
clients intéressés par ce produit. Lorsque l'agent vendeur
rencontre un agent client intéressé par ce type de produits, une
transaction est alors négociée entre les deux agents.
La multiplication de tels sites posant rapidement des
problèmes de commodité au consommateur (il faut s'enregistrer
chaque fois qu'un site décide d'adopter cette approche), la logique veut
que des sites fédérateurs apparaissent rapidement en faisant
office de guichet unique pour les consommateurs désirant comparer
l'offre commerciale globale pour un type de produit.
Les différentes fonctions assurées par les
agents vendeurs sont :
Ø Enregistrement du profil et des
préférences de l'acheteur
Ø Enregistrement des demandes successives de
l'acheteur afin d'enrichir, d'affiner, de faire évoluer son profil
Ø calculer des recommandations sur l'évolution
de l'offre commerciale grâce à des statistiques sur la demande
globale des consommateurs
The BroadVision, SelectCast,
AgentWare sont des exemples d'agents vendeurs.
3.2.3. Les agents acheteurs et vendeurs, des
systèmes multi-agents intelligents ?
Le dénominateur commun de tous ces agents est qu'ils
ont un certain degré d'autonomie, qu'ils mènent
des opérations au nom de l'utilisateur, qu'ils apprennent au fil des
transactions à mieux connaître leurs clients.
3.2.4. Bilan d'utilisation des agents du commerce
électronique
Les utilisateurs du commerce électronique en
général et des agents de ce domaine en particulier se comportent
différemment selon qu'ils s'agissent de commerce grand public ou de
commerce entre professionnels.
Le commerce électronique grand public se heurte
à la méfiance à la fois des marchands et des
consommateurs. Concernant les marchands, ils considèrent que les agents
actuels n'analysent pas la demande de façon suffisamment fine. Ils
craignent que la spécificité de leurs produits ne soit pas prise
en compte par les agents qui se fondent sur des grilles de comparaison
standardisées. Si un grand nombre de marchands ont mis leur catalogne
sur le Web, peu d'entre eux sont prêts à aller plus loin en
offrant une véritable interface d'achat. Une étude du Gartner
Group [Gartner Group] montrent que sur 60 millions d'utilisateurs d'Internet
(donc 60 millions d'acheteurs potentiels) seulement 1% utilisent les
possibilités du commerce électronique. Une autre étude de
CNN cette fois [CNN FN, 1998] montre que parmi les marchands qui
possèdent un site Web présentant leur offre commerciale,
seulement 28% d'entre eux permettent la commande on line et 19% acceptent les
paiements électroniques. Les entreprises les plus avancées dans
la vente électronique sont spécialisées dans les livres et
la musique. Par exemple, Amazon et Barnes and Noble ont créé des
filiales spécialisées dans la vente sur le Web [CNN FN, 1999].
Les acheteurs grand public potentiels reprochent aux agents
actuels leur lenteur, leur grilles de lectures de l'offre trop sommaires et le
manque de vision complète de l'offre commerciale. Une autre pierre
d'achoppement est la confidentialité. Les consommateurs qui
n'hésitent pas à donner leur numéro de carte de
crédit à un inconnu au téléphone ou par minitel
pour passer une commande, sont très réticents à faire de
même sur Internet. L'augmentation du volume des informations
collectées sur l'individu/consommateur devra s'accompagner de garanties
de plus en plus solides de la confidentialité des informations
collectées. Sur ce point, on peut penser que les propositions concernant
la cryptographie des clés et les tests d'identification rassureront les
futurs utilisateurs du commerce électronique. En dépit de toutes
les tentatives de modélisation de l'acte d'achat, le comportement du
consommateur est largement dépendant de facteurs non-rationnels tels que
le pouvoir de séduction d'un objet, les effets de mode ou l'achat
d'impulsion. Or, les système actuels à base d'agents supposent
que les critères de choix soient tous connus et paramétrables. Ce
qui est envisageable pour certains individus ou certains produits, mais sans
doute plus difficile pour d'autres.
Concernant, le commerce électronique entre
professionnels, la situation est complètement différente et
même florissante. Pour preuve, les succès récents de
certaines entreprises qui ont augmenté considérablement
leur chiffres d'affaires par la vente électronique auprès de
professionnels. Ainsi, la société américaine Netscape
réalise plus de 1000 ventes par jour par le biais de son site web, qui
sont souvent livrée par téléchargement. Cisco System, un
fabricant d'équipement pour réseau vends pour 1 milliard de
dollars par an, à partir de son site internet. General Electric
économise une fortune en achetant 1 milliard de dollar de marchandise
par an, par le biais du commerce électronique. Enfin, Dell computer vend
pour 1 million de dollars de PC chaque jour en utilisant le même moyen,
et s'est même développé énormément
grâce à ce marché.
Compte tenu des réticences du marché grand
public envers le commerce électronique et de la forte proportion de
professionnels sur Internet, on peut penser que les agents de commerce
électronique se développeront d'abord auprès les
professionnels avant d'avoir une réelle audience auprès du grand
public. Il faut noter également une autre avancée moins visible
pour le moment des agents vendeurs, celle entreprise par les opérateurs
de télécommunications : ces organismes commencent à
enregistrer les habitudes des abonnés (les numéros de
téléphone les plus souvent utilisés) pour étudier
et proposer à leurs clients des formules d'abonnement
spécifiques.
3.3. D'autres applications utilisant les agents
intelligents
Quelques applications dans le domaine de la finance et des
affaires exploite la technologie agent [Goonatilake and Treleaven] pour:
Ø décider de l'accord ou du refus d'un prêt
à un client
Ø gérer des portefeuilles
Ø détecter des fraudes à l'assurance.
Certaines applications d'EIS (Executive Information System)
intègrent également des agents intelligents pour la tenue
à jour des indicateurs de gestion et des tableaux de bord.
4. Conclusion générale
Nous avons présenté dans ce rapport des
applications exploitant la technologie multi-agents, principalement dans les
domaines de la gestion documentaire sur le Web et du commerce
électronique. Si les systèmes actuels manifestent des
défauts, ils n'en sont qu'à leur début. On peut affirmer,
sans doute sans se tromper, que la prochaine génération des
systèmes informatiques sera construite autour de la technique des
"agents logiciels". Leur comportement dynamique et leur capacité de
voyager sur les réseaux en feront l'outil de base pour le
développement des applications " télécommunicantes " qui
constitueront l'essentiel de l'activité informatique de demain. Il va
être possible de maîtriser les réseaux, de coordonner de
manière efficace des architectures décentralisées,
d'amorcer de vraies bases de données réparties. C'est une vraie
révolution technologique qui va bouleverser les méthodes
traditionnelles de gestion des activités de la communication et du
commerce.
Bibliographie
Ouvrages et articles de journaux
CNN FN, 1999, Retailers rush to the
Web, June 20,
http://cnnfn.com/1999/06/20/companies/netspec_retail_rf/
CNN FN, 1998, Barriers to Web
commerce, November 17,
http://cnnfn.com/1998/11/17/smbusiness/commerce/
Jacques Ferber, Les systèmes
multi-agents, InterEditions
Garnter Group, 1999, Electronic commerce
for sale,
http://www.forbes.com/specialsections/gartner/reilly.htm
Bill Gates, The road ahead, Penguin
France S.A.
, les agents intelligents,
Hermès
Suran Goonatilake and Philip Treleaven,
Intelligent Systems for Finance and Business, John Wiley and Sons
Carlo Revelli, Intelligence
stratégique sur Internet, Dunod
Sallantin, Les agents
intelligents, Hermès
Henry Samier, La recherche intelligente
sur Internet, Hermès
URFIST, La lettre, no. 6, p5,
Midi-Pyrénées, Languedoc-Roussillon
Agents pour la gestion documentaire sur le Web
Autonomy : http://www.agentware.com
DiffAgent :
http://www.ind46.industry.net/diff
DigOut4U : http://www.arisem.com
EchoSearch : http://www.iconovex.com
Excite : http://www.qdeck.com
HotPage : http://www.documagix.com
iFnd : http://m5.interface.com
Lifestyle Finder :
http://lifestyle.cstar.ac.com
Metcrawler :
http://www.cs.washington.edu/research/metacrawler
NetAttaché :
http://www.www.tympani.com
Sawwy Search :
http://www.cs.colostate.edu/~dreiling/smartform.html
Smart Newsreader http://www.intel.com
Webby : http://raleigh.ibm.com
WebCompass : http://www.qdeck.com
WebSeeker : http://www.bluesquirrel.com
ZooWorks : http://www.zoosoft.com
Agents pour le commerce électronique
AgentWare : http://www.Zdnet
Bargain Finder :
http://www.freebiezone.com/bargain.finder.html
Bargainbot Search Agent :
http://www.ece.curtin.edu.au/~saounb/bargainbot
BroadVision : http://orc.sageoln.com
Firefly : http://www.techweb.com
SelectCast : http://www.aptex.com
The Movie Critic :
http://www.moviecritic.com
Amazon : http://amazon.com
Barnes and Noble:
http://barnesandnoble.com
Lexique
Agent :
Entité autorisée à agir pour le compte de
quelqu'un
Programme autonome capable d'agir seul même si
l'utilisateur est absent
Système multi-agent
Ensemble composé d'un environnement et d'agents
autonomes et communicants inter-agissant sur l'environnement
Agent documentaire sur le Web
Programme qui assiste l'utilisateur dans la recherche
d'informations sur le Web en exécutant des tâches à sa
place et en comprenant ses besoins afin de cibler efficacement les
documents.
Agent du commerce
électronique
Agent acheteur ou agent vendeur
Agent acheteur
Programme qui aide un utilisateur à trouver l'objet
qu'il cherche et qui l'assiste dans la transaction d'achat
Agent vendeur
Programme qui aide un marchand à s'établir une
clientèle et à la fidéliser par une constante
compréhension de ses besoins
| 
