Abstract FR:

L'importance des applications multi-agents et le besoin inhérent d'une meilleure qualité de service pour ces systèmes justifient l'intérêt croissant pour la tolérance aux pannes dans ces systèmes. Dans cette thèse, nous proposons une méthode originale utilisant la réplication comme technique de fiabilisation pour les systèmes multi-agents. Notre méthode se distingue des autres approches par la construction automatique d'une politique de réplication adaptative et prédictive. La politique de réplication choisie est déterminée en fonction de la criticité des agents et de la fiabilité des machines. Nous définissons la criticité comme étant une valeur (qui évolue dans le temps) associée à chaque agent afin de refléter les effets de sa panne sur le système. Cette valeur est calculée en utilisant les plans des agents, qui représentent à la fois les comportements collectifs et individuels des agents dans leur application. Nous proposons aussi les mécanismes sous-jacents à cette méthode de réplication, notamment pour l'allocation et le placement distribués des ressources de réplication disponibles. Pour cela, nous formalisons le problème d'allocation de ressources qui consiste à déterminer quelles ressources de réplication doivent être allouées à chaque agent pour maximiser la fiabilité et la robustesse du système. Par ailleurs, les politiques de réplication choisies pour les agents sont modifiées progressivement par le module de contrôle de la réplication pour mieux gérer la dynamicité du système.