Agents intelligents et marchés électroniques

Ce projet permanent a débuté en 2002. Il a pour objectif la conception de nouvelles méthodes afin que les agents intelligents participent aux marchés électroniques. De nos jours, en raison de la myriade d'occasions d'achat et de vente sur Internet, il y a un déplacement vers l'utilisation d'agents intelligents afin de surveiller l'activité sur le cybermarché et vers l'exécution de transactions au nom de l'utilisateur lorsque cela est jugé approprié. Ce projet vise l'élaboration de procédures de décision efficaces pour l'utilisation par ces agents lorsqu'il s'agit de déterminer lesquelles de ces occasions d'achat, s'il y a lieu, seront poursuivies.

Les secteurs d'application comprennent ce qui suit :

Achats. Un des premiers agents du cybercommerce utilisés à grande échelle, souvent désigné sous le nom de « robot magasineur » pouvait chercher rapidement un article sur divers sites Web et présenter à l'utilisateur une liste des endroits les moins chers où il pouvait l'acheter. Nous nous proposons d'améliorer cette technologie en élaborant des outils d'analyse des décisions qui permettront également à un agent de surveiller les futures occasions d'achat. Par exemple, nous prenons le cas d'une demande de prix où un agent acheteur doit prendre des décisions, à savoir s'il doit accepter une offre courante ou attendre de futures propositions de prix. Les renseignements que renferment ces futures propositions de prix peuvent être incomplets et, par conséquent, ils doivent être analysés sur le plan des statistiques. Nous avons élaboré des procédures de décision qui tendent à exploiter de futures périodes au cours desquelles plusieurs prix proposés très variables seront disponibles, ce qui maximisera sans doute l'utilité pour l'acheteur.

Négociation automatisée. La négociation automatisée est un mécanisme de plus en plus courant qui sert à déterminer si les échanges sur Internet sont équitables. Les échangeurs potentiels de produits, d'argent, de services, etc. peuvent ainsi utiliser des agents autonomes pour faire des échanges en leur nom et trouver rapidement, dans la multitude d'ententes potentielles de ce vaste espace, celle qui convienne aux deux parties. Nous nous concentrons sur l'élaboration de protocoles et de stratégies efficaces qui seront utilisés par ces négociateurs automatisés, en exploitant les connaissances apprises et inférées relativement aux préférences de négociation de la partie adverse à l'égard des ententes potentielles.

Enchères. Le degré élevé d'incertitude dans les enchères complique la prise de décisions pour l'agent participant. Bien que de nombreuses théories aient été avancées sur les ventes aux enchères uniques, on a fait très peu de choses au sujet des procédures de décision pour ce qui est de choisir à laquelle des nombreuses enchères (qui peuvent être simultanées) il serait intéressant de participer. Nous sommes en train d'élaborer des techniques efficaces pour l'analyse de ce vaste espace aux possibilités multiples et pour la prise de décisions relatives aux offres d'achat qui optimisent l'utilité prévue pour l'acheteur.

Confidentialité. La perte de confidentialité sur Internet est de plus en plus préoccupante. Les sites Web obtiennent de grandes quantités de renseignements sur les visiteurs, parfois tout simplement dans le but d'améliorer la fonctionnalité de leur site et de leurs produits, mais parfois aussi pour les diffuser ou les vendre à des tiers. Dans ce cas, le site Web tire parti de cet échange. Au lieu de simplement voir un utilisateur refuser de continuer à « faire des affaires » sur un site Web lorsqu'il est en désaccord avec la politique du site sur les renseignements personnels, le propriétaire du site peut lui offrir certains avantages (p. ex. un escompte de 5 %, un logiciel gratuit, etc.) en échange de renseignements personnels. Nous avons élaboré un protocole de négociation convergente (CONNEG) qui facilite l'échange d'offres et de contre‑offres, et qui oriente la négociation afin d'en arriver à une offre acceptable pour les deux parties.

Gestion des chaînes d'approvisionnement. Un agent de gestion de chaînes d'approvisionnement doit traiter avec les fournisseurs et les acheteurs efficacement, afin que le matériel soit obtenu et livré en temps voulu et de manière rentable. Un tel agent doit également planifier l'entreposage ainsi que les cycles de fabrication éventuels entre le moment où le matériel est acheté et celui où il est vendu. L'incertitude quant à la date de livraison, la variation de la demande et la concurrence sont des facteurs qui compliquent les choses. Il faut élaborer des outils efficaces de prise de décisions afin d'évaluer ces facteurs adéquatement et de déterminer les niveaux optimaux de stocks à conserver, quelles propositions de prix accepter et quel montant proposer en réponse aux demandes de prix de clients.

Tous les domaines d'application ci-dessus relatifs aux procédures de décision des agents reposent sur un modèle initial des préférences des utilisateurs. Même les stratégies de décision les plus raffinées échoueront si l'agent n'a pas un modèle exact de ce que l'utilisateur aime ou n'aime pas en ce qui concerne les divers produits, services, ententes et échanges de renseignements personnels en question. Par conséquent, ce projet se concentre en grande partie sur la découverte des préférences, dans le but d'obtenir des renseignements pouvant être utilisés pour établir un modèle de structure des préférences des utilisateurs, ce qui permettra d'optimiser l'utilité prévue d'une stratégie d'achat.

Opportunités

Les demandes de collaboration à ces recherches sont les bienvenues. Les personnes intéressées sont priées de communiquer avec les personnes-ressources indiquées à la colonne de droite.

Information pertinente

Instituts:

• Institut de technologie de l'information du CNRC