SMA Et Serious Games - bollinikevin.free.frbollinikevin.free.fr/src/smainsg.pdfIntroduction Plan 1...

SMA Et Serious GamesSocietes Virtuelles

Thomas HinsingerKevin Bollini

Universite Montpellier 2

Octobre

Hinsinger Bollini (M2 Imagina) SMA Et Serious Games Octobre 1 / 26

Sommaire

1 Introduction

2 SG Et SMA

3 Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store

4 Perspectives et Conclusions

Hinsinger Bollini (M2 Imagina) SMA Et Serious Games Octobre 2 / 26

Introduction

Plan

1 IntroductionDefinition De ”Serious Games”Definition De ”SMA”

2 SG Et SMA

3 Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store

4 Perspectives et Conclusions

Hinsinger Bollini (M2 Imagina) SMA Et Serious Games Octobre 3 / 26

Introduction Definition De ”Serious Games”

”Serious Games”, un oxymore

Historiquement

XVeme Siecle ”serio ludere”

XXeme Siecle ”The Serious Game”

Acteurs

1970, Clark Abt

2005, Chen & Michael

2007, Alvarez

En une phrase :

Exploiter les ressorts du jeu video a d’autres fins.

Hinsinger Bollini (M2 Imagina) SMA Et Serious Games Octobre 4 / 26

Introduction Definition De ”Serious Games”

”Serious Games”, un oxymore

Historiquement

XVeme Siecle ”serio ludere”

XXeme Siecle ”The Serious Game”

Acteurs

1970, Clark Abt

2005, Chen & Michael

2007, Alvarez

En une phrase :

Exploiter les ressorts du jeu video a d’autres fins.

Hinsinger Bollini (M2 Imagina) SMA Et Serious Games Octobre 4 / 26

Introduction Definition De ”Serious Games”

”Serious Games”, un oxymore

Historiquement

XVeme Siecle ”serio ludere”

XXeme Siecle ”The Serious Game”

Acteurs

1970, Clark Abt

2005, Chen & Michael

2007, Alvarez

En une phrase :

Exploiter les ressorts du jeu video a d’autres fins.

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Introduction Definition De ”Serious Games”

”Serious Games”, un oxymore

Historiquement

XVeme Siecle ”serio ludere”

XXeme Siecle ”The Serious Game”

Acteurs

1970, Clark Abt

2005, Chen & Michael

2007, Alvarez

En une phrase :

Exploiter les ressorts du jeu video a d’autres fins.

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Introduction Definition De ”SMA”

Definition d’un agent

Agir dans l’environnement

Communiquer avec les autres agents

Percevoir son environnement

Possede des competences et offre des services

Representation partielle de l’environnement

Possede un but

Qui peut etre agent ?

Un robot, un humain ou encore un processus informatique et bien d’autresencore...

Conclusion

Un agent est donc completement autonome !

Hinsinger Bollini (M2 Imagina) SMA Et Serious Games Octobre 5 / 26

Introduction Definition De ”SMA”

Definition d’un agent

Agir dans l’environnement

Communiquer avec les autres agents

Percevoir son environnement

Possede des competences et offre des services

Representation partielle de l’environnement

Possede un but

Qui peut etre agent ?

Un robot, un humain ou encore un processus informatique et bien d’autresencore...

Conclusion

Un agent est donc completement autonome !

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Introduction Definition De ”SMA”

Definition d’un agent

Agir dans l’environnement

Communiquer avec les autres agents

Percevoir son environnement

Possede des competences et offre des services

Representation partielle de l’environnement

Possede un but

Qui peut etre agent ?

Un robot, un humain ou encore un processus informatique et bien d’autresencore...

Conclusion

Un agent est donc completement autonome !

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Introduction Definition De ”SMA”

Definition d’un agent

Agir dans l’environnement

Communiquer avec les autres agents

Percevoir son environnement

Possede des competences et offre des services

Representation partielle de l’environnement

Possede un but

Qui peut etre agent ?

Un robot, un humain ou encore un processus informatique et bien d’autresencore...

Conclusion

Un agent est donc completement autonome !

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Introduction Definition De ”SMA”

Definition d’un agent

Agir dans l’environnement

Communiquer avec les autres agents

Percevoir son environnement

Possede des competences et offre des services

Representation partielle de l’environnement

Possede un but

Qui peut etre agent ?

Un robot, un humain ou encore un processus informatique et bien d’autresencore...

Conclusion

Un agent est donc completement autonome !

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Introduction Definition De ”SMA”

Definition d’un agent

Agir dans l’environnement

Communiquer avec les autres agents

Percevoir son environnement

Possede des competences et offre des services

Representation partielle de l’environnement

Possede un but

Qui peut etre agent ?

Un robot, un humain ou encore un processus informatique et bien d’autresencore...

Conclusion

Un agent est donc completement autonome !

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Introduction Definition De ”SMA”

Definition d’un agent

Agir dans l’environnement

Communiquer avec les autres agents

Percevoir son environnement

Possede des competences et offre des services

Representation partielle de l’environnement

Possede un but

Qui peut etre agent ?

Un robot, un humain ou encore un processus informatique et bien d’autresencore...

Conclusion

Un agent est donc completement autonome !

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Introduction Definition De ”SMA”

Definition d’un SMAUn Systeme multi-agents se compose de :

Un environnement

Un ensemble d’agentsUn certain nombres d’objetsUn ensemble de relations entre les objetsUn ensemble d’operations

Figure 1 : Representation d’un systeme multi-agents

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Introduction Definition De ”SMA”

Definition d’un SMAUn Systeme multi-agents se compose de :

Un environnementUn ensemble d’agents

Un certain nombres d’objetsUn ensemble de relations entre les objetsUn ensemble d’operations

Figure 1 : Representation d’un systeme multi-agents

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Introduction Definition De ”SMA”

Definition d’un SMAUn Systeme multi-agents se compose de :

Un environnementUn ensemble d’agentsUn certain nombres d’objets

Un ensemble de relations entre les objetsUn ensemble d’operations

Figure 1 : Representation d’un systeme multi-agents

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Introduction Definition De ”SMA”

Definition d’un SMAUn Systeme multi-agents se compose de :

Un environnementUn ensemble d’agentsUn certain nombres d’objetsUn ensemble de relations entre les objets

Un ensemble d’operations

Figure 1 : Representation d’un systeme multi-agents

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Introduction Definition De ”SMA”

Definition d’un SMAUn Systeme multi-agents se compose de :

Un environnementUn ensemble d’agentsUn certain nombres d’objetsUn ensemble de relations entre les objetsUn ensemble d’operations

Figure 1 : Representation d’un systeme multi-agents

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Introduction Definition De ”SMA”

Utilite d’un SMA

L’intelligence artificielle

La simulation

Modelisation de societes

Cinema

Robotique

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Introduction Definition De ”SMA”

Utilite d’un SMA

L’intelligence artificielle

La simulation

Modelisation de societes

Cinema

Robotique

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Introduction Definition De ”SMA”

Utilite d’un SMA

L’intelligence artificielle

La simulation

Modelisation de societes

Cinema

Robotique

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Introduction Definition De ”SMA”

Utilite d’un SMA

L’intelligence artificielle

La simulation

Modelisation de societes

Cinema

Robotique

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Introduction Definition De ”SMA”

Utilite d’un SMA

L’intelligence artificielle

La simulation

Modelisation de societes

Cinema

Robotique

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SG Et SMA

Plan

1 Introduction

2 SG Et SMAProblematiqueMethodes

3 Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store

4 Perspectives et Conclusions

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SG Et SMA Problematique

Pourquoi ”Systeme multi-agents” et Serious Games

Usage du SMA

Personnages Non Joueurs

Algorithme d’exploration

Raisons

Realisme

Immersion

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SG Et SMA Problematique

Pourquoi ”Systeme multi-agents” et Serious Games

Usage du SMA

Personnages Non Joueurs

Algorithme d’exploration

Raisons

Realisme

Immersion

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SG Et SMA Problematique

Pourquoi ”Systeme multi-agents” et Serious Games

Usage du SMA

Personnages Non Joueurs

Algorithme d’exploration

Raisons

Realisme

Immersion

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SG Et SMA Problematique

Pourquoi ”Systeme multi-agents” et Serious Games

Usage du SMA

Personnages Non Joueurs

Algorithme d’exploration

Raisons

Realisme

Immersion

Hinsinger Bollini (M2 Imagina) SMA Et Serious Games Octobre 9 / 26

SG Et SMA Problematique

Pourquoi ”Systeme multi-agents” et Serious Games

Usage du SMA

Personnages Non Joueurs

Algorithme d’exploration

Raisons

Realisme

Immersion

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SG Et SMA Problematique

Pourquoi ”Systeme multi-agents” et Serious Games

Usage du SMA

Personnages Non Joueurs

Algorithme d’exploration

Raisons

Realisme

Immersion

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SG Et SMA Methodes

Differents Courants :

Finite State Machine

Rule-Based System

Goal-oriented Action Planning

Machine Learning

Pour Differents agents :

Agents cognitifs

Agents adaptatifs

Mais un seul But

Une Population la plus realiste possible.

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SG Et SMA Methodes

Differents Courants :

Finite State Machine

Rule-Based System

Goal-oriented Action Planning

Machine Learning

Pour Differents agents :

Agents cognitifs

Agents adaptatifs

Mais un seul But

Une Population la plus realiste possible.

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SG Et SMA Methodes

Differents Courants :

Finite State Machine

Rule-Based System

Goal-oriented Action Planning

Machine Learning

Pour Differents agents :

Agents cognitifs

Agents adaptatifs

Mais un seul But

Une Population la plus realiste possible.

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SG Et SMA Methodes

Differents Courants :

Finite State Machine

Rule-Based System

Goal-oriented Action Planning

Machine Learning

Pour Differents agents :

Agents cognitifs

Agents adaptatifs

Mais un seul But

Une Population la plus realiste possible.

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SG Et SMA Methodes

Differents Courants :

Finite State Machine

Rule-Based System

Goal-oriented Action Planning

Machine Learning

Pour Differents agents :

Agents cognitifs

Agents adaptatifs

Mais un seul But

Une Population la plus realiste possible.

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SG Et SMA Methodes

Differents Courants :

Finite State Machine

Rule-Based System

Goal-oriented Action Planning

Machine Learning

Pour Differents agents :

Agents cognitifs

Agents adaptatifs

Mais un seul But

Une Population la plus realiste possible.

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SG Et SMA Methodes

Differents Courants :

Finite State Machine

Rule-Based System

Goal-oriented Action Planning

Machine Learning

Pour Differents agents :

Agents cognitifs

Agents adaptatifs

Mais un seul But

Une Population la plus realiste possible.

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SG Et SMA Methodes

Differents Courants :

Finite State Machine

Rule-Based System

Goal-oriented Action Planning

Machine Learning

Pour Differents agents :

Agents cognitifs

Agents adaptatifs

Mais un seul But

Une Population la plus realiste possible.

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SG Et SMA Methodes

Differents Courants :

Finite State Machine

Rule-Based System

Goal-oriented Action Planning

Machine Learning

Pour Differents agents :

Agents cognitifs

Agents adaptatifs

Mais un seul But

Une Population la plus realiste possible.

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SG Et SMA Methodes

Differents Courants :

Finite State Machine

Rule-Based System

Goal-oriented Action Planning

Machine Learning

Pour Differents agents :

Agents cognitifs

Agents adaptatifs

Mais un seul But

Une Population la plus realiste possible.

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SG Et SMA Methodes

Finite State Machine

Agents Cognitifs simples

Graphe a etat

Implementation Courante

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SG Et SMA Methodes

Finite State Machine

Agents Cognitifs simples

Graphe a etat

Implementation Courante

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SG Et SMA Methodes

Finite State Machine

Agents Cognitifs simples

Graphe a etat

Implementation Courante

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SG Et SMA Methodes

Rule-Based System

Agents CognitifsAdaptatifs

Systeme Expert

Oriente environnementscomplexes

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SG Et SMA Methodes

Rule-Based System

Agents CognitifsAdaptatifs

Systeme Expert

Oriente environnementscomplexes

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SG Et SMA Methodes

Rule-Based System

Agents CognitifsAdaptatifs

Systeme Expert

Oriente environnementscomplexes

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SG Et SMA Methodes

Goal-oriented Action Planning

Agents CognitifsComplexes

Actions-Condition-Recompense

Methode couteuse

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SG Et SMA Methodes

Goal-oriented Action Planning

Agents CognitifsComplexes

Actions-Condition-Recompense

Methode couteuse

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SG Et SMA Methodes

Goal-oriented Action Planning

Agents CognitifsComplexes

Actions-Condition-Recompense

Methode couteuse

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SG Et SMA Methodes

Machine Learning

Agents Adaptatifs

Prediction et Datamining

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SG Et SMA Methodes

Machine Learning

Agents Adaptatifs

Prediction et Datamining

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SG Et SMA Methodes

Machine Learning

Algorithmes

Semi/Un/SuperVised Learning

Reinforcement Learning

Transduction

Learning to Learn

Approches

Decision Tree

Artificial neural networks

Genetic programming

Bayesian networks

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SG Et SMA Methodes

Machine Learning

Algorithmes

Semi/Un/SuperVised Learning

Reinforcement Learning

Transduction

Learning to Learn

Approches

Decision Tree

Artificial neural networks

Genetic programming

Bayesian networks

Hinsinger Bollini (M2 Imagina) SMA Et Serious Games Octobre 15 / 26

SG Et SMA Methodes

Machine Learning

Algorithmes

Semi/Un/SuperVised Learning

Reinforcement Learning

Transduction

Learning to Learn

Approches

Decision Tree

Artificial neural networks

Genetic programming

Bayesian networks

Hinsinger Bollini (M2 Imagina) SMA Et Serious Games Octobre 15 / 26

SG Et SMA Methodes

Machine Learning

Algorithmes

Semi/Un/SuperVised Learning

Reinforcement Learning

Transduction

Learning to Learn

Approches

Decision Tree

Artificial neural networks

Genetic programming

Bayesian networks

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SG Et SMA Methodes

Machine Learning

Algorithmes

Semi/Un/SuperVised Learning

Reinforcement Learning

Transduction

Learning to Learn

Approches

Decision Tree

Artificial neural networks

Genetic programming

Bayesian networks

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SG Et SMA Methodes

Machine Learning

Algorithmes

Semi/Un/SuperVised Learning

Reinforcement Learning

Transduction

Learning to Learn

Approches

Decision Tree

Artificial neural networks

Genetic programming

Bayesian networks

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SG Et SMA Methodes

Machine Learning

Algorithmes

Semi/Un/SuperVised Learning

Reinforcement Learning

Transduction

Learning to Learn

Approches

Decision Tree

Artificial neural networks

Genetic programming

Bayesian networks

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SG Et SMA Methodes

Machine Learning

Algorithmes

Semi/Un/SuperVised Learning

Reinforcement Learning

Transduction

Learning to Learn

Approches

Decision Tree

Artificial neural networks

Genetic programming

Bayesian networks

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store

Plan

1 Introduction

2 SG Et SMA

3 Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-StoreIntroductionGameplayProblematiqueMethodes utiliseesResultat

4 Perspectives et Conclusions

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Introduction

Introduction

Pour qui ?

Des etudiants en commerce.

Par qui ?

Laboratoire Informatique Fondamentale de Lille

Idees-3Com

ENACO

Pourquoi ?

Appliquer les fondamentaux theoriques en situation reelle

Connaıtre les problemes recurrents de la vie professionnelle

Apporter des compte-rendu utilisables par les professeurs

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Introduction

Introduction

Pour qui ?

Des etudiants en commerce.

Par qui ?

Laboratoire Informatique Fondamentale de Lille

Idees-3Com

ENACO

Pourquoi ?

Appliquer les fondamentaux theoriques en situation reelle

Connaıtre les problemes recurrents de la vie professionnelle

Apporter des compte-rendu utilisables par les professeurs

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Introduction

Introduction

Pour qui ?

Des etudiants en commerce.

Par qui ?

Laboratoire Informatique Fondamentale de Lille

Idees-3Com

ENACO

Pourquoi ?

Appliquer les fondamentaux theoriques en situation reelle

Connaıtre les problemes recurrents de la vie professionnelle

Apporter des compte-rendu utilisables par les professeurs

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Introduction

Introduction

Pour qui ?

Des etudiants en commerce.

Par qui ?

Laboratoire Informatique Fondamentale de Lille

Idees-3Com

ENACO

Pourquoi ?

Appliquer les fondamentaux theoriques en situation reelle

Connaıtre les problemes recurrents de la vie professionnelle

Apporter des compte-rendu utilisables par les professeurs

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Introduction

Introduction

Pour qui ?

Des etudiants en commerce.

Par qui ?

Laboratoire Informatique Fondamentale de Lille

Idees-3Com

ENACO

Pourquoi ?

Appliquer les fondamentaux theoriques en situation reelle

Connaıtre les problemes recurrents de la vie professionnelle

Apporter des compte-rendu utilisables par les professeurs

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Introduction

Introduction

Pour qui ?

Des etudiants en commerce.

Par qui ?

Laboratoire Informatique Fondamentale de Lille

Idees-3Com

ENACO

Pourquoi ?

Appliquer les fondamentaux theoriques en situation reelle

Connaıtre les problemes recurrents de la vie professionnelle

Apporter des compte-rendu utilisables par les professeurs

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Introduction

Introduction

Pour qui ?

Des etudiants en commerce.

Par qui ?

Laboratoire Informatique Fondamentale de Lille

Idees-3Com

ENACO

Pourquoi ?

Appliquer les fondamentaux theoriques en situation reelle

Connaıtre les problemes recurrents de la vie professionnelle

Apporter des compte-rendu utilisables par les professeurs

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Gameplay

Le gameplay general

Le joueur

Controle d’un avatarpersonnalisable

Venir en aide aux clientsqui en ont besoin

Clients faisant leurcourses sans se soucierdu joueur

Figure 2 : Interface generale dujeu

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Gameplay

Le gameplay general

Le joueur

Controle d’un avatarpersonnalisable

Venir en aide aux clientsqui en ont besoin

Clients faisant leurcourses sans se soucierdu joueur

Figure 2 : Interface generale dujeu

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Gameplay

Le gameplay general

Le joueur

Controle d’un avatarpersonnalisable

Venir en aide aux clientsqui en ont besoin

Clients faisant leurcourses sans se soucierdu joueur

Figure 2 : Interface generale dujeu

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Gameplay

Les resolutions des problemes

Les problemes

Le client cherche lejoueur pour lui demanderde l’aide

Resolutions desproblemes par dialoguesd’interactionsconversationnelle

En resulte un score et uncompte rendu une fois leprobleme resolu

Figure 3 : Interface deresolutions de problemes

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Gameplay

Les resolutions des problemes

Les problemes

Le client cherche lejoueur pour lui demanderde l’aide

Resolutions desproblemes par dialoguesd’interactionsconversationnelle

En resulte un score et uncompte rendu une fois leprobleme resolu

Figure 3 : Interface deresolutions de problemes

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Gameplay

Les resolutions des problemes

Les problemes

Le client cherche lejoueur pour lui demanderde l’aide

Resolutions desproblemes par dialoguesd’interactionsconversationnelle

En resulte un score et uncompte rendu une fois leprobleme resolu

Figure 3 : Interface deresolutions de problemes

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Problematique

Problematique

Comment ?

Systeme de script bas niveau peu efficace

Problematique

Quelles methodes ou systemes peuvent permettre de creer une telleapplication ?

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Problematique

Problematique

Comment ?

Systeme de script bas niveau peu efficace

Problematique

Quelles methodes ou systemes peuvent permettre de creer une telleapplication ?

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Methodes utilisees

Methodes utilisees

Serious Game

Apporte des connaissances a l’etudiant

Immersif

L’etudiant s’imagine a la place de son avatar

SMA

Comportement des clients realistes

Solution

IODA, methodologie de conception orientee interactions

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Methodes utilisees

Methodes utilisees

Serious Game

Apporte des connaissances a l’etudiant

Immersif

L’etudiant s’imagine a la place de son avatar

SMA

Comportement des clients realistes

Solution

IODA, methodologie de conception orientee interactions

Hinsinger Bollini (M2 Imagina) SMA Et Serious Games Octobre 21 / 26

Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Methodes utilisees

Methodes utilisees

Serious Game

Apporte des connaissances a l’etudiant

Immersif

L’etudiant s’imagine a la place de son avatar

SMA

Comportement des clients realistes

Solution

IODA, methodologie de conception orientee interactions

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Methodes utilisees

Methodes utilisees

Serious Game

Apporte des connaissances a l’etudiant

Immersif

L’etudiant s’imagine a la place de son avatar

SMA

Comportement des clients realistes

Solution

IODA, methodologie de conception orientee interactions

Hinsinger Bollini (M2 Imagina) SMA Et Serious Games Octobre 21 / 26

Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Methodes utilisees

Methodes utilisees

Serious Game

Apporte des connaissances a l’etudiant

Immersif

L’etudiant s’imagine a la place de son avatar

SMA

Comportement des clients realistes

Solution

IODA, methodologie de conception orientee interactions

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Methodes utilisees

IODA c’est quoi ?

Cree en 2004

Simple pour le concepteur

Puissant en terme de complexite

Comment ca marche ?

Chaque entite est un agent

Classement des agents en famille d’agents

Chaque comportement devient une interaction

Interaction

Necessite un agent cible et un agent source

Composee de 2 parties : pre-condition et action

Matrice d’interactions sur les familles d’agents

Priorite sur les interactions

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Methodes utilisees

IODA c’est quoi ?

Cree en 2004

Simple pour le concepteur

Puissant en terme de complexite

Comment ca marche ?

Chaque entite est un agent

Classement des agents en famille d’agents

Chaque comportement devient une interaction

Interaction

Necessite un agent cible et un agent source

Composee de 2 parties : pre-condition et action

Matrice d’interactions sur les familles d’agents

Priorite sur les interactions

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Methodes utilisees

IODA c’est quoi ?

Cree en 2004

Simple pour le concepteur

Puissant en terme de complexite

Comment ca marche ?

Chaque entite est un agent

Classement des agents en famille d’agents

Chaque comportement devient une interaction

Interaction

Necessite un agent cible et un agent source

Composee de 2 parties : pre-condition et action

Matrice d’interactions sur les familles d’agents

Priorite sur les interactions

Hinsinger Bollini (M2 Imagina) SMA Et Serious Games Octobre 22 / 26

Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Methodes utilisees

IODA c’est quoi ?

Cree en 2004

Simple pour le concepteur

Puissant en terme de complexite

Comment ca marche ?

Chaque entite est un agent

Classement des agents en famille d’agents

Chaque comportement devient une interaction

Interaction

Necessite un agent cible et un agent source

Composee de 2 parties : pre-condition et action

Matrice d’interactions sur les familles d’agents

Priorite sur les interactions

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Methodes utilisees

IODA c’est quoi ?

Cree en 2004

Simple pour le concepteur

Puissant en terme de complexite

Comment ca marche ?

Chaque entite est un agent

Classement des agents en famille d’agents

Chaque comportement devient une interaction

Interaction

Necessite un agent cible et un agent source

Composee de 2 parties : pre-condition et action

Matrice d’interactions sur les familles d’agents

Priorite sur les interactions

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Methodes utilisees

IODA c’est quoi ?

Cree en 2004

Simple pour le concepteur

Puissant en terme de complexite

Comment ca marche ?

Chaque entite est un agent

Classement des agents en famille d’agents

Chaque comportement devient une interaction

Interaction

Necessite un agent cible et un agent source

Composee de 2 parties : pre-condition et action

Matrice d’interactions sur les familles d’agents

Priorite sur les interactions

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IODA c’est quoi ?

Cree en 2004

Simple pour le concepteur

Puissant en terme de complexite

Comment ca marche ?

Chaque entite est un agent

Classement des agents en famille d’agents

Chaque comportement devient une interaction

Interaction

Necessite un agent cible et un agent source

Composee de 2 parties : pre-condition et action

Matrice d’interactions sur les familles d’agents

Priorite sur les interactions

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Simple pour le concepteur

Puissant en terme de complexite

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Chaque entite est un agent

Classement des agents en famille d’agents

Chaque comportement devient une interaction

Interaction

Necessite un agent cible et un agent source

Composee de 2 parties : pre-condition et action

Matrice d’interactions sur les familles d’agents

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Composee de 2 parties : pre-condition et action

Matrice d’interactions sur les familles d’agents

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Simple pour le concepteur

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Chaque comportement devient une interaction

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Necessite un agent cible et un agent source

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Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store Resultat

Resultat

La methodologie SMA IODA combine a un SG permet une application :

Realiste

Immersive

Riche en connaissance

Utile pour les professeurs (compte rendus)

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La methodologie SMA IODA combine a un SG permet une application :

Realiste

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Perspectives et Conclusions

Plan

1 Introduction

2 SG Et SMA

3 Etude de cas : Supermarche virtuel : Format-Store

4 Perspectives et ConclusionsConclusions et PerspectivesReferences

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Perspectives et Conclusions Conclusions et Perspectives

Conlusion

Combinaison lucrative

Domaine en plein essors

Perspectives

Des agents toujours plus realistes

Une plus grande generalisation du Serious Game

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Perspectives et Conclusions Conclusions et Perspectives

Conlusion

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Domaine en plein essors

Perspectives

Des agents toujours plus realistes

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Conlusion

Combinaison lucrative

Domaine en plein essors

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Domaine en plein essors

Perspectives

Des agents toujours plus realistes

Une plus grande generalisation du Serious Game

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Perspectives et Conclusions References

References

Les Systemes Multi-Agents, Vers une intelligence collective, JacquesFerber

These Serious Game Design, Damien Djaouti

Agent programming and adaptive serious games : A survey of thestate of the art, LIRMM

Serious Game et SMA - Application a un supermarche virtuel, LIFL

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