Approche Multi-agent pour l'analyse de journaux

Florent Mouysset (1, 2) , Frédéric Migeon (2) , Marie-Pierre Gleizes (2) , Christophe Bortolaso (1) , Mustapha Derras (1)

1 Berger-Levrault
2 IRIT-SMAC - Systèmes Multi-Agents Coopératifs

À mesure que les applications se complexifient, l’usage qui en découle dévie de leur conception. Il est alors intéressant de redécouvrir des modèles de ces processus métier a posteriori, notamment en analysant les journaux d’activité des utilisateurs. Cependant, ces journaux d’activité peuvent contenir des erreurs qui compliquent la découverte de modèles fiables et réalistes. Dans cet article, un système multi-agent (SMA) appelé SAMOTRACE est conçu et s’adresse à cette problématique. Sa mise en oeuvre est basée sur des agents auto-organisés. Les expériences montrent que le système tend à converger vers une solution optimale, quels que soient le type et la quantité d’erreurs présentes dans les observations.

Mots clés: Journaux d’Evènements; Système Multi-Agent; Système Auto-Organisé

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]; Système multi-agents [cs.MA]

Florent Mouysset, Frédéric Migeon, Marie-Pierre Gleizes, Christophe Bortolaso, Mustapha Derras. Approche Multi-agent pour l'analyse de journaux. 27èmes Journées Francophones sur les Systèmes Multi-Agents (JFSMA 2019), IRIT : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, Jul 2019, Toulouse, France. pp.17-26. ⟨hal-02885347⟩