[bull-ia] Proposition de thèse en planification multi-agent à l’INSA Rouen/LITIS

Titre de la thèse : Planification multi-agent pour le contrôle d’un réseau de distribution d’eau

Contexte : le projet IoT.H2O

Cette proposition de thèse s’inscrit dans le projet IoT.H2O porté par un consortium international d’équipes de recherche allemandes (Kaiserslautern, Aix la Chapelle), belge (Liège), brésilienne (Belo Horizonte) et française (Rouen). L’objectif du projet est de superviser, de contrôler et d’optimiser le fonctionnement de grands réseaux de distribution de l’eau, de manière décentralisée  à l’aide d’un Internet des Objets. Le déploiement d’objets connectés permettra de capter des données à plusieurs emplacements du réseau et d’adapter le fonctionnement local selon l’analyse de ces informations pour détecter d’éventuelles anomalies provoquant une adaptation du fonctionnement ou optimiser les prises de décision locales.

Objectif de la thèse : La thèse participe aux travaux menés dans le Workpackage 4 du projet intitulé « Multiagent technology for decentralized AI » porté par le laboratoire LITIS (Rouen, France). L’objectif est de proposer un modèle de coordination décentralisé permettant à un sous-système du réseau de superviser son fonctionnement à partir de données issues de capteurs, d’optimiser son fonctionnement et de détecter et réagir face à d’éventuelles défaillances (pannes de capteurs ou d’actionneurs, fuites, …). Les systèmes de contrôle existants sont actuellement centralisés et offrent une représentation globale du fonctionnement du réseau trop complexe et peu réactive. Les travaux de thèse attendus consistent en trois tâches :

– la définition d’un modèle de description du fonctionnement d’un réseau de distribution d’eau englobant à la fois les informations liées à son état et les différentes actions réalisables. Cette tâche sera réalisée en collaboration avec les partenaires du projet experts dans le domaine des réseaux de distribution d’eau

– la proposition d’un algorithme de planification multi-agent pour définir les séquences d’actions à réaliser dans un sous-système en tenant compte des dépendances éventuelles avec d’autres sous-systèmes

– l’utilisation d’apprentissage par renforcement pour optimiser la planification par le biais de simulations. Un transfert de l’apprentissage vers des parties du réseau analogues sera envisagé.

Les contributions théorique de la thèse feront l’objet d’une implémentation par une simulation d’un réseau de distribution d’eau.

Directeur de thèse : Laurent Vercouter, LITIS/INSA Rouen Normandie

Début de la thèse : 1er septembre 2019 au plus tard

Durée : 3 ans

Localisation : INSA Rouen Normandie à Saint-Etienne du Rouvray (Seine-Maritime)

Salaire net mensuel : 1390 € (hors mission enseignement)