Anne-Cecile Caron

Maitresse de conférences - Informatique
CNU : SECTION 27 - INFORMATIQUE
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bureau S4.03 - Bâtiment ESPRIT Laboratoire CRIStAL - Cité Scientifique
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Anne-Cecile Caron

Maitresse de conférences - Informatique

Axes de recherche

Systèmes Multi-agents pour le traitement de données

Après avoir travaillé en informatique théorique, je suis maintenant membre de l'équipe SMAC du laboratoire CRIStAL depuis janvier 2016.

Avec Maxime Morge et Jean-Christophe Routier, nous travaillons dans le domaine des Systèmes Multi-agents (SMA) pour le traitement des données massives.

La science des données vise à traiter de grands volumes de données pour y extraire de nouvelles connaissances. Ces connaissances peuvent aider les entreprises à prendre des décisions et les cas d’utilisation sont très nombreux : moteurs de recommandation, détermination de cibles marketing, analyse comportementale des clients, analyse de l’e-réputation, etc.

Sur le plan informatique, cette nouvelle problématique entraîne la création de nouveaux algorithmes et de plateformes adaptées au traitement de grands volumes de données (par exemple, Hadoop, Spark, etc). Ces technologies promues par les géants du web sont adoptées par les grands comptes du retail, du e-commerce, de la banque et des assurances. Néanmoins elles sont difficiles à optimiser, et l’un de nos objectifs est de rendre ces systèmes plus adaptatifs et intelligents, laissant l’utilisateur se concentrer sur l’analyse des résultats des calculs et non pas l’optimisation de l’exécution de ceux-ci.

Dans le cadre de la thèse de Quentin Baert, nous avons commencé notre travail par la répartition de tâches Reduce dans un job map-reduce, mais ce contexte se généralise à des tâches quelconques qui doivent traiter des données distribuées sur plusieurs noeuds. Les SMA étant par nature adaptatifs, ils permettent de traiter des tâches efficacement, même si les données et/ou les tâches ne sont pas réparties équitablement au départ (leur volume ne permet pas d'en avoir une vision globale), et même si le nombre de noeuds ou les performances des noeuds évoluent dans le temps. Nous avons ainsi montré qu’une approche centrée individus peut fournir des solutions de calcul plus efficaces pour répartir l’allocation des tâches par négociation entre les processus.

Quentin Baert a soutenu sa thèse le 13 septembre 2019, thèse intitulée : Négociation multi-agents pour la réallocation dynamique de tâches et application au patron de conception MapReduce.

Ces travaux ont donné lieu à l'implémentation en Scala d'un système distribué multi-agents appelé MAS4Data, qui permet de déployer le patron de conception MapReduce sur plusieurs noeuds de calcul - grappe de PC ou cluster - grâce au soutien du CPER Data.

Aujourd'hui, nous travaillons à l'extension de notre modèle formel pour prendre en charge d’autres typologies de tâches et des contraintes sur ces tâches. Dans le cadre de la thèse d'Ellie Beauprez, nous souhaitons prendre en charge des jobs concurrents : dans ce cas, plusieurs ensembles de tâches sont traités simultanément par les agents et un nouvel ensemble de tâches peut entrer dans le système à tout moment. Ces extensions impliquent de considérer d’autres modes de négociation et de mixer compétition et coopération.