Synchronisation de connaissances dans un système d’Intelligence Artificielle Distribuée

Contexte :
Le traitement d’événements complexes est très approprié à la supervision pour la sécurisation d’infrastructures critiques (SIC). Il permet de raisonner sur des patrons d’événements instanciés au fur-et-à mesure que les événements sont reçus (traitement en flux et asynchrone). Pour ce faire, le laboratoire Raisonnement et Analyse dans les Systèmes Complexes de Thales utilise une technique issue de l’intelligence artificielle, l’inférence événementielle, au travers du moteur d’inférence Drools Fusion. On appelle système d’inférence événementielle un système expert réactif dans lequel le raisonnement ne repose pas sur les valeurs de vérité (Vrai/Faux), mais sur les valeurs de perception (Reçu/Non Reçu). Pour la problématique SIC, le raisonnement consiste à identifier le plus tôt possible de potentielles menaces, au travers de schémas de filtrage particuliers sur les détections réalisées par les capteurs intelligents déployés.

Lorsque la zone à surveiller s’étend sur plusieurs hectares, il est utile de distribuer certains des traitements dans des noeuds/agents locaux, selon le besoin de l’opérateur, initialement réalisés dans un noeuds central. Les traitements massifs étant e5ectués localement, la bande passante du réseau ne sert plus qu’à communiquer les éventuelles alertes. Le système ne sachant ni quand, ni pourquoi cette décentralisation a lieu, chaque agent a la capacité à réaliser tout ou partie du traitement, et ce exclusivement aux autres (ce que fait l’un ne peut être fait par un autre au même moment).
Ainsi, on est dans un contexte où n’importe quel agent peut déléguer à n’importe quel autre noeud une partie de sa tâche. Se pose alors la question de savoir comment synchroniser l’état connaissance de l’un et l’autre, au départ et à la fin de la délégation, tout en prenant soin de minimiser les échanges. Cet état comprend la pile d’événements reçus et toujours actifs, les règles stimulées mais dans un état décisionnel encore indéterminé.

Mission :
Le stage a pour objet :
1. de faire un état de l’art des systèmes multi-agents ou distribués et leur protocole de partage de connaissance, en cohérence avec cette question,
2. de proposer des pistes théoriques de réalisation, et
3. d’en implémenter une avec Drools Fusion comme moteur d’inférence.

Profil recherché :
Le stage s’adresse à un.e étudiant.e de niveau Ingénieur dernière année ou Master II Recherche, dans une spécialité associée à l’Intelligence Artificielle.
La candidature justifiera d’une expérience dans l’utilisation d’un moteur d’inférences, d’un système multi-agents ou dans le domaine de l’Intelligence Artificielle Distribuée.
Une bonne connaissance du langage de programmation Java est exigée.
La personne est à l’aise dans un environnement Linux et connait LaTeX.
La maitrise de l’anglais est exigé.
Un minimum d’autonomie, de sens du relationnel et de capacité de travail en équipe est attendu.

Durée : 5 à 6 mois, début février/avril 2019
Lieu : Thales Recherche et Technologie, 1 avenue Augustin Fresnel, 91767 Palaiseau cedex, Campus de Paris-Saclay
Service : Laboratoire Raisonnement et Analyse dans les Systèmes Complexes

Merci de postuler au travers de cette URL :
https://jobs.thalesgroup.com/job/palaiseau/stage-partage-de-connaissance...

Lieu: 
Thales Recherche et Technologie, Palaiseau
Encadrant: 
Nicolas Museaux
Référent Universitaire: 
n/a
Attribué: 
No
Année: 
2 019
Deprecated: 
No

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