Choix - Méthode d'approche

Examinons plusieurs éléments caractéristiques du système que nous désirons obtenir.

Nous souhaitons une automatisation du système, pour permettre un gain de temps et de cohérence. La possibilité d'accéder aux fonctions et services des sous-systèmes, et de les commander simplement et efficacement est donc un objectif de base. La flexibilité et l'ouverture du système sont aussi très importants. Une autre de nos attentes se place dans la nécessaire capacité du système à maintenir un certain nombre de paramètres à une valeur donnée. Pour cela, le système doit pouvoir acquérir les données permettant de déterminer les dits paramètres, et posséder des moyens d'actions pour réagir aux évolutions. Ainsi, nous souhaitons un système capable d'intégrer des informations de sources très différentes, et capable d'agir sur son environnement. L'environnement en question est lui-même très varié, physiquement distribué dans l'espace et hétérogène.

Le tableau  montre les principales sources de données et les moyens d'actions externes que nous souhaitons maîtriser pour contrôler l'instrument.

 

Récepteurs Actionneurs

Sources d'informations Commandes

Système Mesures - Données Emission d'informations

Calculateur Pentes locales Matrices de commandes

Temps Réel Flux Paramètres de

Tensions appliquées aux miroirs fonctionnement

Images du Shack-Hartmann (Seuils, gains,...) Séquencement / Contrôle

Banc Sondes de températures Commandes des

Détecteurs de positions, configurations (Analyseurs, Densités, Obturateurs,...)

retours / mesures de contrôle des commandes à distance Sources de référence

Caméra IR Images Echanges de données

Etat / Paramètres de pose Configuration

Télescope Positions / Etat Corrections offset, focus Pointage

Site Modif. Climatisation,...

et extérieur Station Météo (T, humidité,...)

Base de données distantes, expertises distantes Etat de l'instrument, rapport d'activité,...

Astronomes Objectifs, Etat et performances de

et Opérateurs programme d'observation,... l'instrument,...

 

Un élément clef, pour ne pas dire le point essentiel de mon propos, réside dans l'utilisation d'une architecture de contrôle qui répercute les contraintes physiques du système, pour mieux les intégrer. Ainsi, nous souhaitons un contrôle distribué   de l'instrument. Pourquoi, et que recouvre ce terme ?

Un problème majeur des systèmes précédents était la non-communication. Le seul lien entre des entités distinctes passait par l'homme à qui revenait ainsi non seulement toutes les décisions mais aussi la répétition de tâches régulières, que le système ne pouvait hélas pas effectuer lui-même. Cela nous amène à un autre objectif que l'on souhaite voir remplir par le système: l'automatisation et la progressive autonomie. Un danger pour tout système intelligent est l'absence ou l'insuffisance de données. En particulier avec l'objectif à long terme d'un système autonome , la présence de tous les éléments significatifs pour représenter, modéliser et interagir avec l'environnement est primordiale. C'est pourquoi un système coopératif, ouvert et ``communicant'' me paraît indispensable. Et même, par la simple réunion constructive d'éléments auparavant isolés, la synergie résultante ouvre toute une gamme de nouvelles perspectives et induit presque d'elle-même un comportement intelligent. Bien sûr, l'architecture du système de communication et d'intégration des données, véritable fondation du système sur laquelle repose tout l'édifice, est vitale et fondamentale. Une fois l'architecture mise en place et une fois que la complexité sous-jacente, due à la variété des systèmes, est maîtrisée, ce par la création et l'organisation des flots d'informations, on a déjà pratiquement réalisé un système ``intelligent''. Ce flot de communication et de contrôle forme ainsi une boucle d'``asservissement généralisé''. La mise en place des procédures d'automatisation, l'ajout de fonctions de plus haut niveau sont alors aisées, en quelque sorte ``le plus gros est fait'', même si bien sûr, un système complexe tel que nous l'obtenons, avec l'émergence de ``comportements'' ouvre une nouvelle classe de développements et de problèmes (et donc de difficultés). Néanmoins, le progrès doit être considérable.

Je tente ici d'ajouter ma pierre à l'édifice récent que représente l'émergence des branches IA Distribuée (IAD)  et des Systèmes Multi-Agents (SMA)  en tant que domaines de recherches. La bible en ce domaine va probablement devenir le tout récent livre de Jacques Ferber [Ferber 95] dans lequel j'invite le lecteur à se plonger pour une étude complète du domaine. Je partage tout à fait le sentiment que les systèmes distribués sont amenés à prendre un essor considérable. La complexité du monde réel et les interactions qui sont mises en oeuvre dans les sociétés humaines induisent naturellement une approche distribuée, où la résolution de problèmes passe par la communication. Il ne s'agit pas pour autant de nier l'intérêt d'une approche centralisée pour certaines applications. Néanmoins demeure la nécessité, vitale à mon avis, et je ne saurais assez insister, d'une bonne ``communication''. Je ne peux m'étendre de manière approfondie sur les bases théoriques de cette approche, et j'invite à nouveau le lecteur à se reporter aux ouvrages de références. Par contre, je m'attache à mettre en lumière ici une application concrète de ces idées. Une application non pas sur des mondes artificiels, simulés, modélisés ou simplifiés mais sur une application pratiquement ``industrielle''. Bien sûr, les contraintes d'un système réel impliquent une multitude de détails et de problèmes qui surgissent lorsque l'on interagit et l'on s'insère dans un monde préexistant. Ainsi, l'évocation de mon travail passe par l'explication de problématique et de choix de mise en oeuvre pratique, par la description du système réalisé, qui pourrait sembler quelque peu futile ou fastidieuse au théoricien. En particulier, les contraintes architecturales, le système de communication et la mise en oeuvre effective restent au coeur de mes préoccupations (contrairement aux abstractions et formalisations en IAD théorique qui essayent de s'y soustraire). Enfin, le système obtenu n'est peut-être pas à la pointe des préoccupations dans tous les domaines, il tente plutôt de se situer à la frontière des techniques d'intégration de données hétérogènes, d'IAD/SMA, d'informatique réseau / distribuée, d'interface homme machine, etc...et d'optique adaptative. Cependant, j'espère que l'on pourra extraire de ce travail l'expérience et les choix fondateurs qui mènent à la réalisation d'un système opérationnel. En particulier je pense dégager des implications importantes à considérer pour les systèmes futurs tels que ceux du VLT  (cf. Conclusion).

J'ai imaginé les grandes lignes de l'architecture de contrôle distribué et multi-agents du système assez tôt [Demailly 92], initialement inspiré des principes des systèmes à tableau noir (ou ``blackboard'' [Engelmore 88]) où différents experts spécialisés (Knowledge Source) coopèrent. Puis le concept a évolué vers une généralisation pour une orientation plus encore distribuée et ``communicante''. Les implications concrètes d'un tel système de contrôle, en terme de modifications des sous-systèmes et d'intégration, ont mis plus de temps à se mettre en place ([Demailly 94]).

Examinons quelques définitions et classifications, afin de situer mes choix, ainsi qu'ils sont explicités dans le chapitre suivant, par rapport à la problématique IAD / SMA et faire le lien avec le vocabulaire ``classique'':

• Ce que je dénomme génériquement comme ``agents '' sont des entités de complexité variable, du ``simple'' objet  communicant, à l'acteur , jusqu'au ``véritable'' agent  dans toute son acception. Une définition d'agent est en effet (d'après [Ferber 95]): une entité
  1.   qui est capable d'agir dans un environnement,
  2.   qui peut communiquer directement avec d'autres agents,
  3.   qui est mue par un ensemble de tendances, d'objectifs,
  4. qui possède des ressources propres,
  5. qui est capable de percevoir son environnement,
  6. qui ne dispose que d'une représentation partielle de cet environnement,
  7. qui possède des compétences et offre des services,
  8.   qui peut éventuellement se reproduire,
  9. dont le comportement tend à satisfaire ses objectifs, en fonction des éléments précédents.
  Certains de nos agents ne possèdent pas toutes ces caractéristiques. Le point , par exemple, est pratiquement absent, il se réfère en effet plus au domaine de la vie artificielle  qu'à nos préoccupations initiales, et ce bien que des agents évolutifs et se reproduisant soient envisageables pour résoudre certains problèmes (par apprentissage et sélection concurrente, ...). Nos agents les plus simples ont des motivations élémentaires (point ) voire triviales qui en font plutôt des objets communicants. Néanmoins, ils réagissent à des ordres d'autres agents, ou à des stimuli de l'environnement. Notons que les agents de contrôle les plus évolués que nous avons développés sont de type agents purement communicants , ils agissent sur l'environnement uniquement au travers des autres, par actes de langage  (le point disparaît au profit du ). La plupart des agents peuvent être considérés comme des agents réactifs , mais certains disposent toutefois de modèles plus évolués, ils sont des sources de connaissances et sont donc des agents cognitifs . Les deux catégories ont toutefois le plus souvent des comportements réflexes  et non télénomiques  (dirigés vers des buts explicites) même si certains réflexes sont conditionnés par des perceptions des autres agents, de messages et non de l'environnement directement. Aussi la plupart des agents effectivement mis en oeuvre sont à la limite des définitions. Cependant, le caractère globalement distribué et multi-agents du système résultant, et ses potentialités, me paraissent indéniables.
• Le type d'interaction que nous allons observer dans le système se situe dans le cadre de la coopération , les objectifs étant à priori compatibles parmi les agents. Les problèmes de conflits, en terme d'objectifs contradictoires sont, dans un premier temps et en grande partie, occultés. Néanmoins l'architecture mise en place est extensible, et l'intégration de systèmes d'arbitrage, de planification est possible. Un système de synchronisation existe au travers du système de communication. La gestion de conflits qui pourraient survenir pour l'accès aux principales ressources limitées est assurée par l'affectation de ces ressources à un agent responsable, l'environnement est ainsi réifié, la résolution des problèmes d'affectation de ressources est distribuée et repose sur la communication (négociation) entre agents.
• Le système de communication se rapproche plutôt d'un système d'acheminement par voie d'affiche . Le mode de communication n'est pas point à point  mais par centre d'intérêt   (par sujet de ``conversation'', multi conférences). Ce qui selon moi combine de nombreux avantages, nous y reviendrons au chapitre suivant. Les messages sont de type intentionnel. Dans la classification des Actes de langages , nos agents utilisent essentiellement des actes assertifs , pour indiquer des états, et des actes directifs  pour exprimer une demande. Ces derniers se décomposent soit en actes exercitifs , pour l'accomplissement d'une action, soit en actes interrogatifs  pour poser une question. Le système autorise aussi bien la délégation  classique (demande d'action normale) que l'abonnement , où l'agent demande à son interlocuteur d'être prévenu de changements ou de nouvelles informations.