Formation Systèmes multi-agents et coordination en Python

Introduction aux systèmes multi-agents

• Vue d'ensemble des agents, des environnements et des modèles d'interaction
• Coopération, compétition et autonomie dans les systèmes agentiques
• Applications en logistique, robotique et prise de décision

Concepts fondamentaux de l'architecture des agents

• Agents réactifs vs agents délibératifs
• Protocoles de communication et modèles de coordination
• Représentation des connaissances et état partagé

Mise en œuvre d'agents en Python

• Construction d'agents à l'aide du framework Mesa
• Modélisation des environnements et des interactions
• Simulation du comportement des agents et visualisation

Coordination et communication

• Architecture de passage de messages et de mémoire partagée
• Négociation, consensus et allocation de tâches
• Algorithmes de coordination (contract net, modèles basés sur le marché, modèles d'essaims)

Apprentissage et adaptation dans les systèmes multi-agents

• Apprentissage par renforcement pour plusieurs agents
• Dynamiques d'apprentissage coopératives vs compétitives
• Utilisation de PettingZoo et de Stable-Baselines3 pour le MARL (Multi-Agent Reinforcement Learning)

Informatique distribuée et mise à l'échelle

• Utilisation de Ray pour des simulations multi-agents distribuées
• Gestion de la concurrence et de la synchronisation
• Parallélisation des calculs et gestion des ressources partagées

Collaboration humain-agent

• Conception d'interfaces pour une coordination avec l'humain dans la boucle (human-in-the-loop)
• Flux de travail hybrides avec assistance à la décision par IA
• Considérations éthiques et opérationnelles

Projet de synthèse

• Concevoir et mettre en œuvre un système multi-agents en Python
• Démontrer la coordination et l'apprentissage entre agents
• Présenter les résultats de simulation et les analyses de performance

Résumé et étapes suivantes