Intelligence artificielle distribuée (IAD) : définition et points forts
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle distribuée (IAD) ?
L’intelligence artificielle distribuée (IAD) est une branche de l’IA (intelligence artificielle). Son approche est basée sur l’activité coopérative de plusieurs agents dont le résultat produit des comportements à haut niveau d’intelligence.
Le concept de système multi-agent a été introduit par l’IAD : ces agents artificiels agissent collectivement, de manière décentralisée, afin de créer une communauté de penseurs (tandis que l’IA classique se fonde sur un modèle de penseur isolé). Ce courant de l’IA s’inspire de plusieurs disciplines : génie logiciel, intelligence artificielle et systèmes informatiques distribués, combinés ici pour assumer des tâches complexes et/ou nécessitant la gestion d’un très grand volume de données (very big data).
Quels sont les avantages d'une intelligence artificielle distribuée ?
L’intelligence artificielle distribuée est en capacité d’assurer la gestion de calculs à très grande échelle. Elle permet aussi la distribution spatiale de toutes les ressources informatiques, grâce à la mise en place de systèmes multi-agents. Elle peut traiter des problèmes techniques extrêmement complexes et gérer de très gros volumes de données. Elle permet également de résoudre des problématiques habituellement ardues et chronophages en matière d’apprentissage, de planification ou de prise de décision.
Quels sont les domaines d'application de l'IA distribuée ?
L'intelligence artificielle distribuée permet de résoudre des problèmes complexes d'apprentissage, de planification et de prise de décision. C'est le cas par exemple dans le commerce électronique pour mener les stratégies de négociation, dans l'IT pour arbitrer les ressources mutualisées eu sein d'un réseau WLAN entre plusieurs applications, ou encore dans l'industrie pour ordonnancer les flux de production.
Enfin, l'IA distribuée intervient également pour gérer les flux de véhicules autonomes ou semi-autonomes dans les réseaux de transport. Bref, elle est mise en œuvre dans des environnements complexes impliquant l'intervention de plusieurs modèles de machine learning permettant d'automatiser une tâche avec de multiples dimensions à prédire.
Quel est le rôle d'un système multi-agent dans l'intelligence artificielle distribuée ?
Un agent est une entité indépendante capable d’agir sur elle-même et sur son environnement extérieur. Les principales caractéristiques qui définissent un agent sont l’autonomie, la perception, la réactivité et l’action. La rationalité, la communication et l’intention sont aussi des propriétés intrinsèques particulièrement exploitées en IAD.
Dans un système multi-agent, il peut communiquer avec d’autres agents et interagir avec eux. La mise en place des systèmes multi-agents en IAD permet ainsi la distribution rapide et optimisée de fonctions de stockage, traitement, planification, prise de décision, dans le cas de problématiques techniques par exemple.
En quoi un réseau de neurones artificiels permet d'aboutir à une intelligence artificielle distribuée ?
Le concept de réseau de neurones artificiels a largement étendu les possibilités de l’intelligence artificielle. Dans l’IAD, plusieurs réseaux de neurones peuvent être interconnectés (métaphore de l’intelligence collective où plusieurs cerveaux collaborent pour aboutir à des modèles de comportements encore plus intelligents). Corrélée au système multi-agent, la distribution de l’information en mode IAD, elle-même couplée au processus d’apprentissage automatisé, permet d’obtenir des résultats exponentiels et de résoudre des problématiques à très haut niveau de complexité.