Intelligence artificielle distribuée

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle distribuée ?

Comprendre l’IA distribuée

L’intelligence artificielle distribuée (DAI) étudie la manière dont plusieurs entités intelligentes peuvent collaborer ou rivaliser pour résoudre des problèmes et atteindre des objectifs. Ces agents peuvent travailler seuls ou ensemble pour résoudre des problèmes complexes en partageant des informations, des ressources et des tâches.

Composants clés DAI

• Agents intelligents : êtres autonomes capables d’observer leur environnement, de prendre des décisions et de réagir pour atteindre certains objectifs.
• Communications : moyens par lesquels les agents communiquent des informations, coordonnent des activités et négocient des solutions.
• Coordination : la façon dont les agents coopèrent pour maximiser les performances et l’utilisation des ressources.
• Contrôle distribué : Les agents peuvent travailler librement tout en atteignant les objectifs du système, réduisant ainsi le besoin de contrôle centralisé.
• Collaboration et concurrence : Les agents peuvent collaborer pour résoudre des problèmes, ou rivaliser pour des ressources et des objectifs, créant ainsi des interactions dynamiques.
  
  

Différence entre une IA distribuée et une IA traditionnelle

• Structure : L’IA traditionnelle utilise une conception centralisée dans laquelle un système ou un modèle traite les données et fait des choix. En revanche, DAI utilise une approche décentralisée avec plusieurs agents fonctionnant de manière indépendante ou collaborative.
• Évolutivité : DAI peut s’adapter à des problèmes complexes en ajoutant des agents, mais l’IA traditionnelle peut avoir des difficultés à mesure que les tâches deviennent plus complexes.
• Flexibilité : Grâce à l’interaction avec l’agent, DAI peut s’adapter aux paramètres et aux exigences changeants, contrairement à l’IA traditionnelle, qui nécessite un recyclage considérable.
• Partage des ressources : DAI met l’accent sur le partage d’informations et de ressources entre les agents pour promouvoir la collaboration, alors que l’IA traditionnelle fonctionne normalement comme un système en solo.

Atouts de l’intelligence artificielle distribuée

• Évolutivité et performances améliorées : Les systèmes DAI peuvent gérer des problèmes complexes en divisant les tâches entre plusieurs agents. Lorsque davantage d’agents sont ajoutés, le système peut gérer encore plus de tâches pour travailler plus rapidement, ce qui lui permet de se développer sans surcharger aucun agent. Les agents travaillent en parallèle, accélérant le traitement des tâches et améliorant les performances globales.
• Tolérance aux pannes et fiabilité améliorées : Si un agent tombe en panne, le système ne cesse pas de fonctionner, car d’autres agents peuvent prendre le relais. Cela rend les systèmes DAI plus fiables et leur permet de continuer à fonctionner fluidement même en cas de problèmes matériels ou logiciels.
• Confidentialité et sécurité des données améliorées : Dans le DAI, les agents peuvent traiter les données localement, réduisant ainsi le besoin de partager des informations confidentielles au sein du système. Ceci améliore la confidentialité et limite l’impact des failles de sécurité. Si un agent est compromis, cela ne menace pas l’ensemble du système et chaque agent peut avoir ses propres mesures de sécurité pour une protection supplémentaire.

Progrès de l’intelligence distribuée

L’évolution des technologies DAI

• Premières étapes : Dans les années 1980, les systèmes multi-agents se sont concentrés sur l’attribution des tâches et la collaboration intelligente des agents, introduisant une résolution distribuée des problèmes.
• Progrès en matière de réseau et de puissance de calcul : À mesure que l’internet s’est développé et que la puissance de traitement a augmenté, DAI s’est développé pour gérer des systèmes plus grands et plus complexes. Les cadres informatiques distribués tels que le calcul en grille et les plateformes basées sur le cloud ont amélioré la manière dont les ressources sont partagées et dont les agents travaillent ensemble.
• Autonomie pilotée par l’IA : Les véhicules autonomes et les villes intelligentes ont fait progresser l’IA en permettant aux agents de se coordonner sur des réseaux dispersés avec une intervention humaine minimale.
  
  Nouvelles tendances et domaines de recherche
  
  
• L’apprentissage par renforcement multi-agents (MARL) est un domaine qui étudie la manière dont plusieurs agents peuvent apprendre de leur environnement et travailler ensemble pour améliorer leurs actions, ce qui rend les systèmes plus adaptables et plus efficaces.
  
• IA décentralisée pour l’IoT : À mesure que l’Internet des objets (IoT) continue à se développer, l’IA décentralisée est utilisée par divers appareils qui fonctionnent ensemble pour traiter les données sur site, ce qui améliore l’efficacité et réduit la dépendance aux datacenters centralisés.
• Intelligence en essaim : inspirée des colonies d’insectes, l’intelligence en essaim utilise de nombreux agents de base pour s’attaquer à des problèmes difficiles grâce à la collaboration et à la décentralisation.
• Éthique et équité dans les DAI : Les chercheurs sont de plus en plus préoccupés par la conception éthique des systèmes DAI, et notamment par la manière dont les agents interagissent entre eux et avec les humains, afin de garantir l’équité et la responsabilité.
  
  Collaboration sur le développement de DAI
  
  
• Initiatives open source : permettent la collaboration via des plateformes telles que TensorFlow, PyTorch et OpenAI, où les chercheurs et les développeurs peuvent partager des outils, des jeux de données et des modèles, accélérant ainsi les progrès en matière de développement de DAI.
  
• Partenariats industriels et universitaires : Google, IBM et HPE collaborent avec des universités pour développer des applications DAI dans les domaines de la santé, des réseaux intelligents et des systèmes autonomes.
• Coopération internationale : La collaboration transfrontalière entre les gouvernements et les institutions de recherche a alimenté des initiatives mondiales visant à créer des normes DAI, des principes directeurs éthiques et des systèmes qui coopèrent dans différents secteurs.
• Grâce à ces efforts coordonnés, DAI gagnera en robustesse, adaptabilité et efficacité dans tous les domaines.

Objectifs de l’intelligence artificielle distribuée

Prendre des décisions de manière décentralisée

• DAI se concentre sur le partage du pouvoir de décision entre différents agents au lieu de dépendre d’un seul contrôleur central. Chaque agent travaille de manière indépendante, en prenant des décisions que son environnement et ses objectifs lui inspirent.
• Cette méthode améliore la flexibilité et la réactivité, permettant aux agents de s’adapter rapidement aux conditions changeantes sans nécessiter un contrôle centralisé.

Tirer le meilleur parti de nos ressources

• DAI optimise la puissance de traitement, les données et la bande passante du réseau. En répartissant les tâches entre les agents, DAI garantit que les ressources vont là où elles sont le plus nécessaires, réduisant ainsi le gaspillage et améliorant les performances globales du système. La capacité des agents à modifier dynamiquement la distribution des ressources en réponse aux changements de disponibilité ou de demande augmente l’efficacité du système.

Promouvoir une collaboration efficace entre les agents distribués

• DAI vise à favoriser un travail d’équipe fluide et productif entre les agents pour relever des défis complexes. Pour atteindre leurs objectifs, les agents doivent collaborer et échanger des informations.
• Une bonne coordination permet de réduire les chevauchements et les désaccords entre les agents, permettant au système de fonctionner harmonieusement, même dans des environnements distribués et décentralisés.

Méthodes en intelligence distribuée

• Systèmes multi-agents et leurs utilisations – Les systèmes multi-agents (SMA) sont constitués de plusieurs agents indépendants qui collaborent et communiquent pour atteindre des objectifs particuliers. Chaque agent travaille de manière indépendante, mais peut faire équipe avec d’autres pour résoudre des problèmes complexes.

Utilisations :

• Robotique : Les robots peuvent travailler ensemble en groupes pour s’attaquer à des tâches telles que des missions de recherche et de sauvetage, ou la gestion d’entrepôts.
• Réseaux intelligents : Les agents supervisent la manière dont l’énergie est distribuée, ce qui garantit un flux et une utilisation optimisés de l’énergie au sein d’un réseau d’appareils connectés.
• Gestion du trafic : Les agents collaborent pour améliorer les feux de circulation et réduire la congestion dans les zones urbaines.

Techniques de résolution des problèmes distribuées

• Décomposition des tâches : diviser des problèmes importants en tâches plus petites et plus faciles à gérer, qui peuvent être partagées entre les membres de l’équipe. Chaque agent assume son rôle seul ou travaille en collaboration avec d’autres.
• Résolution coopérative de problèmes : Les agents échangent des réponses partielles et les terminent. Ceci est particulièrement utile lorsque aucun agent ne dispose de suffisamment d’informations pour résoudre le problème seul.
• Négociation et résolution des conflits : Les agents négocient la répartition des ressources et l’attribution des tâches pour prévenir les conflits et optimiser les tâches.

Algorithmes pour l’apprentissage distribué

• Apprentissage fédéré : Sans échanger les données réelles, de nombreux agents peuvent apprendre à partir de données stockées localement sur leurs appareils. Ils rassemblent les mises à jour de différents modèles pour améliorer un modèle global, tout en garantissant la confidentialité des données.
• Apprentissage par renforcement multi-agents (MARL) : fait intervenir des agents qui déterminent la façon dont ils peuvent améliorer leurs actions en interagissant avec leur environnement et en collaborant avec d’autres agents. Ils améliorent leurs stratégies au fil du temps en écoutant les commentaires.
• Algorithmes de consensus : aident les agents des systèmes décentralisés à parvenir à une conclusion ou à une prédiction en passant par un échange d’informations et une résolution de conflits.
  
  Ces méthodes tirent parti de ce que les systèmes distribués font de mieux, ce qui permet une résolution efficace des problèmes et un travail d’équipe entre divers agents intelligents.

IA distribuée et HPE

L’infrastructure, les logiciels et les collaborations de HPE font progresser l’intelligence artificielle distribuée (DAI) tout en aidant les entreprises à utiliser l’IA distribuée pour des applications du monde réel en fournissant une solide infrastructure, des solutions edge et des outils d’IA de pointe. L’accent mis par HPE sur l’informatique distribuée et pilotée par l’IA aide les entreprises à concevoir, gérer et développer des systèmes DAI.