Représentation et interprétation de plans de production flexibles

1. Représentation et interprétation de plans de production flexibles Roger MARTIN-CLOUAIRE Jean-Pierre RELLIER Unité de Biométrie et Intelligence Artificielle Modélisation des Agrosystèmes et Décision Institut National de la Recherche Agronomique Toulouse, France

2. Plan • Système de production agricole • Objectif • Activité primitive • Activité composée, plan • Interprétation de plan • Exemple • Conclusion

3. événements SYSTÈME DE PRODUCTION information PILOTE : serriste SYSTÈME OPERANT : ouvriers, outils, intrants matière, énergie APPAREIL PRODUCTEUR : culture et serre ENVIRONNEMENT Système de production agricole

4. Contexte de la recherche Diversité chez les producteurs : • Objectifs • Constraintes (contexte, structure, matériel, trésorerie, règlementation, situation personnelle) • Connaissances et savoir-faire • Attitude devant l’incertitude =>Différents comportements décisionnels => Résultats différents / économie, environnement

5. Objectif : comportements décisionnels comme objet d’étude • Pourquoi est-ce important ? • comportement décisionnel : clé de l’analyse de performance • la gestion devient plus complexe et requiert plus d’information et de connaissance • Agriculture = domaine de compétition • Contexte en évolution rapide (zones de production dans le monde, demande des consommateurs, techniques) • Nécessité de pratiques respectueuses de l’environnement • Aspiration à des conditions de vie “décentes” • La démarche • Introduire la dimension humaine dans un système technique complexe et dynamique • Simuler la connexion des processus biotechniques et décisionnels • Se donner les moyens de comprendre, concevoir, proposer des évolutions, enseigner

6. Exemples de questions abordées • est-ce que mes tâches sont bien positionnées entre elles, dans le temps et logiquement ? • est-ce que je peux réduire la fréquence d’une tâche répétitive ? • au moment des récoltes, est-ce que je passe vraiment mieux avec un ouvrier en plus ? • si mon “tour de plaine” est plus fréquent, est-ce que j’y gagne beaucoup en réactivité sur les besoins des plantes ?

7. Quelques spécificités des systèmes agricoles • l’état de l’objet élaboré évolue en fonction des actions mais aussi des facteurs subits (climat surtout, maladies, …) • l’état de l’objet élaboré ne peut être observé que partiellement • les effets des opérations et ressources utilisées ne sont pas complètement déterminables a priori • le pilotage est basé sur des indicateurs et des éléments de diagnostic • une opération interrompue peut être annulée ou ses modalités modifiées après observation • pas d’objectif de minimisation de la durée du processus de production nécessité d’une spécification flexible de l’organisation des activités, auto-adaptative en fonction de situations possibles

8. stratégie de conduite = ce qu’il y a à faire pour approcher un objectif de production • Spécification experte • Simulation informatique • un plan flexible, pour l’organisation temporelle des tâches • des ajustements conditionnels, pour infléchir la stratégie en cas de besoin • des règles de préférence, pour les arbitrages tactiques entre tâches • des contraintes de « partageabilité » des ressources, des contraintes d’incompatibilité entre tâches • un rythme de surveillance de l’évolution de la situation

9. quoi faire,sur quoi,par qui < récolte, compartiments au nord, 3 permanents et 2 temporaires> Activité primitive = spécification non complètement déterminée d’une tâche - état(sleeping, waiting, open, closed, cancelled) - ouverture et fermeture dans des intervalles - prédicats pour gérer l’ouverture et la fermeture

10. Activité composée =un ensemble structuré de tâches (macro-tâche) • précédence avec ou sans délai, synchronisation totale ou partielle • recouvrement partiel, inclusion totale • répétition • optionalité • alternatives de choix, simple conjonction Opérateurs :before, meet, equal , co-start , overlap, iterate, optional, or, and… Un opérateur est défini par ses règles de changement d’état : meet(A1, A2) : A2devientopendès queA1estclosed

11. Spécifier un plan d’activités = activité agrégée racine de toutes les autres Plan = programme flexible d’activités primitives sur un horizon temporel before ( iterate (Pruning1), iterate (optional (Pruning2))) - Une séquence de deux séries d’éclaircissages : . un délai entre les 2 séries (5 jours) . des fenêtres temporelles d’ouverture et de fermeture des 2 séries - Dans les 2 séries, l’opération “éclaircir” est à répéter régulièrement (tous les 10 jours à compter de l’ouverture de l’éclaircissage précédent) Dans la deuxième série, chaque éclaircissage peut être “sauté”

12. changer l’état des activités • déterminer le jeu d’activités primitives à exécuter •  plusieurs jeux avec allocation de ressources réussie •  choix d’un jeu selon préférences Exécution “parallèle” des activités du jeu Si événement sur les ressources Si événement justifiant ajustement Interpréter/exécuter un plan

13. Changer l’état des activités • Examen récursif des activités dans l’état waiting ou open • Quand : • - au rythme caractéristique de la stratégie ou • - dès qu’une opération est terminée (ressources libres) • - alarmes • Comment : • pour une activité, vérifier que : • ses conditions d’ouverture/fermeture sont satisfiables • son ouverture/fermeture satisferait les contraintes induites par les activités qui l’incluent et qu’elle inclut • changer l’état et propager ce changement aux activités connectées

14. Exemple d’interprétation de plan before ( iterate (Pruning1), iterate (optional (Pruning2))) • Une séquence de deux séries d’éclaircissages avec un délai de 5 jours entre les 2 séries • Dans les 2 séries, l’opération “éclaircir” est à répéter régulièrement (tous les 10 jours à compter de l’ouverture de l’éclaircissage précédent) • NB : pas de jeu d’activités, pas de choix entre activités • ouverture du plan dans [0, 60], fermeture dans [60, 60] • ouverture des deux séries dans [0, 60] • fermeture de la première série dans [30,60], de la seconde dans [60, 60] • ouverture du tout premier Pruning1 dans [0, 5] • ressources: Pruning1 requiert w1, Pruning2 requiert w2 • avec disponibilités restreintes

15. Exemple d’interprétation de plan before ( iterate (Pruning1), iterate (optional (Pruning2)))

16. Conclusion • Un modèle générique de la conduite « monopolistique » d’un processus de production en environnement incertain : • organisation flexible et adaptable des activités sur une période • opérations vues comme un processus requérant des ressources • prise en compte au moment opportun d’événements et de changement d’états signifiants Un environnement logiciel de modélisation/simulation ouvert Application potentielle au-delà des systèmes agricoles • Limites actuelles reconnues : • courte vue dans l’interprétation du plan •  vers une anticipation fondée sur des buts (BDI) • pas de formalisme général des préférences •  utilité des notions d’urgence, d’opportunité (des activités), …

17. Travaux connexes • Langages d’agents : ConGolog • Plans complexes comme des procédures • Formalisme logique orienté vers preuve formelle de propriété • Pauvre sur les spécifications temporelles • Exécuteur de plan (PRS, SPARK) • COMIREM • Décision opportuniste intégrant allocation de ressources