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Un logiciel auto-adaptatif surveille la Garonne

T.M.

UN SYSTÈME INFORMATIQUE auto-organisé va tenter de démontrer sa supériorité sur des logiciels purement algorithmiques.

L'Institut de recherche en informatique de Toulouse (Irit, unité associée au CNRS) s'est trouvé un fantastique évaluateur pour sa théorie des Amas (Adaptative Multi Agents Systems). Le système Staff (Software Tool Adaptative Food Forecast), directement issu des travaux de l'Irit, est en effet déployé sur vingt-cinq sites du bassin de la Garonne. Avec pour objectif d'annoncer les brusques changements de niveau et de prévoir les crues.

Rapidité d'installation

Il fonctionne en doublon avec des systèmes prévisionnistes traditionnels. Pierre Glize, théoricien de Staff, tire un modeste, mais réjouissant, premier bilan : « Notre système fait au moins aussi bien que les logiciels classiques fondés sur des modèles hydrologiques. Seulement, Staff s'installe en une demi-journée, contre plusieurs mois de paramétrage et de calage des modèles algorithmiques. Par ailleurs, il est très peu sensible à d'éventuelles pannes de capteur. Surtout, il sait réagir à " l'exceptionnel", là où les historiques de mesure ne sont d'aucun secours, il est pertinent jusque dans les situations hors limites. »

Le déploiement et l'exploitation du système ont été confiés à la société toulousaine Artal Technologies. Le système apprend de lui-même, en confrontant en temps réel sa prévision et la mesure réelle des niveaux d'eau. Mais on lui donne un coup de pouce au départ en lui faisant ingurgiter des historiques de mesure.

Staff est un système multi-agents (SMA) adaptatif. Multi-agents, parce qu'il coordonne un ensemble de petites entités de calcul, aptes à décider de façon autonome, à communiquer avec d'autres agents et à auto-évaluer leur comportement. Adaptatif, parce que le poids de chaque agent s'ajuste au cours du temps.

Cette technologie avancée de l'informatique est issue de la théorie des systèmes auto-organisés dont le comportement collectif émerge de multiples interactions entre de petites unités de décision très simples. L'image la plus frappante d'une telle coopération "sociale" est celle d'une colonne de fourmis qui optimise son parcours. Ici, en l'occurrence, des agents sont associés à chaque capteur de niveau d'eau, soit un flux de 300 données de mesure.

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