Evaluation de situations multi-agents à partir d’observations partielles et hétérogènes

In this thesis, we consider the problem of situation awareness, and more specifically, in crisis situation. In the crisis situation field, we are interested primarily in threat assessment in a topographical environment with a graph representation.Situation awareness systems propose mostly a passive acquisition of information and they face two major problematics. Firstly, the heterogeneity of information which describes the environment brings a knowledge representation problem. The second problem is a high temporal complexity due to the large amount of information while this dimension is crucial in crisis situation assessment.We propose an automated situation awareness system (ASAAP system) which tries to mitigate these problems. We present a dynamic environment modelling allowing an analysis of most valuable variables for situation assessment in order to reduce the field of possibilities and maximise the information gain. In the crisis situation field, we also propose to apply our system on a more specific domain, the threat assessment. This contribution allows to define and analyse the threat level of each exposed zones with the capacity of understanding the enemy's strategy by both representing its targets and the path to reach them. Finally, we present a preliminary approach about the optimisation of the coverage of most valuable variables by the sensors to maximise the information gain.We generated scenarios inspired from real situations to evaluate ours approaches in maritime and military field. The ASAAP system results show an improvement in situation awareness in its complexity and by its capacity to describes the enemy's strategy in reasonable time.Dans cette thèse, nous considérons le problème d’évaluation de situations dans le cadre plus spécifique des situations de crise. Dans le cadre de ces situations de crise, nous nous intéressons plus particulièrement au problème de l’évaluation de la menace dans un environnement topologique formalisé sous forme de graphe.Les systèmes d’évaluation de situations proposent actuellement une récupération souvent passive de l’information et sont confrontés à deux problématiques majeures : l’hétérogénéité des informations décrivant l’environnement qui amène à un problème de représentation de la connaissance et une forte complexité temporelle due au volume important de ces informations alors que cette dimension est critique dans le cas des situations de crise.Nous proposons un système d’évaluation de situations automatisé (le système ASAAP) cherchant à pallier ces deux problèmes. Nous y présentons une modélisation dynamique de l’environnement permettant une analyse des variables d’états utiles à l’évaluation de la situation afin de réduire le champ des possibles et maximiser le gain d’informations. Dans le cadre des situations de crise, nous proposons également une application du système à l’évaluation de menace. Cette contribution permet d’analyser et définir la menace à laquelle sont exposées différentes zones tout en définissant la stratégie de l’ennemi. Enfin, nous proposons une approche préliminaire sur l’optimisation de l’utilisation des capteurs pour couvrir les variables d’états utiles dans l’optique de maximisation du gain d’informations.Nous avons généré des scénarios inspirés de situations réelles afin d’évaluer nos approches dans les domaines maritime et militaire. Les résultats du système ASAAP montrent une amélioration de l’évaluation de situation en terme de complexité ainsi que la capacité de décrire la stratégie de l’ennemi dans un temps raisonnable