Abstract FR:

Ce travail se situe au carrefour de l'intelligence artificielle et des systemes multi-agents avec la robotique autonome, la vie artificielle et les approches ascendantes aux sciences cognitives. Il s'agit d'elaborer des principes d'organisation d'agents autonomes qui soient independants du niveau d'organisation, donc des principes recursifs. Un agent autonome d'un niveau quelconque d'organisation est un systeme couple a son environnement qui demontre des proprietes de reactivite, de motivation, de socialite et d'adaptativite. Ces principes sont illustres par la resolution d'un ensemble de problemes pratiques impliquant des agents autonomes a deux niveaux d'organisation: le niveau agent-animat cellulaire et le niveau agent-cellule. En premier lieu, nous nous placons au niveau d'un agent-animat pour lequel nous developpons une organisation cellulaire servant de base pour la resolution de deux problemes inspires de la robotique comportementale et de la productique. Nous etudions ces problemes pour le cas d'un seul et de plusieurs agents cellulaires. Ensuite, nous descendons au niveau de la cellule pour montrer comment ces memes principes peuvent etre utilises pour assurer la plasticite et l'integrite du reseau cellulaire face a des pannes imprevues. Finalement, nous proposons la senescence comme force motrice de l'apprentissage et de l'emergence de structures d'organisation d'ordre superieur et nous developpons un modele de senescence qui repond a toutes les specifications necessaires