Vers un système d'information voyageur multimodal (SIM) à base de système multi-agent (SMA)

21/10/2017
Publication REE REE 2005-1
OAI : oai:www.see.asso.fr:1301:2005-1:20574
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Vers un système d'information voyageur multimodal (SIM) à base de système multi-agent (SMA)

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LOGISTIQUE ET TRANSPORT Vers un système d'information voyageur multimodal (SIM) à base de système multi-agent (SMA) LRHRM Transport multimodal, Calcul d'itinéraire, Information multimodale, Système multi-agent Par Inaam BEN KHALED,Mohamed Amine KAMOUN, Kamel ZIDI, Slim HAMMADI 1 Laboratoire de génie informatique, d'automatique et de signal, Ecole cet ? trale de Lille Actuellement chercheurs et industriels s'intéressent de plus en plus à l'innovation dans les services offerts au client du transport public. II s'agit essentiellement d'améliorer la qualité de l'information de transport en termes de facilité d'accès, de disponibilité, et d'efficacité et cela pour aider les clients à se déplacer moyennant une ingénierie système qui marie optimisation d'itinéraires et NTIC (nouvelles technologies de information et de la communication). 1. Introduction Un client qui veut se déplacer d'un lieu de départ vers un lieu d'arrivée en respectant une certaine marge de temps, devrait trouver l'information nécessaire sur les itinéraires qui pourraient satisfaire ses critères. La recherche de ces itinéraires doit tenir compte en temps réel de l'état actuel du réseau en termes de disponibilité des différents moyens : TER, bus, autocar ou métro. La recherche de cette information peut se faire par le client lui-même sur les différents sites du transport collectif, TRANSPOLE, SNCF, RATP... mais cela nécessite une certaine disponibilité de sa part et même une certaine maîtrise de l'outil informatique. Pour lui éviter cette tâche de recherche, de mémorisation des différentes éventualités, de combinaison de différents moyens de transport et pour l'aider dans cette prise de décision, industriels et chercheurs travaillent aujourd'hui sur l'offre d'une information multimodale. Il s'agit de fournir toute information utile et pertinente sur les différents modes de déplacement (métro, tramway, bus, etc.), afin d'une part d'améliorer le confort et l'efficacité des trajets à un niveau individuel, et d'autre part de favo- riser l'usage multimodal et raisonné des différents modes tn de transport à l'échelle collective. On s'intéresse égale- ment à des informations dites annexes, de type météo, information culturelle, carte ou plan du quartier, qui peuvent entrer dans le processus décisionnel des clients, pour planifier leurs déplacements. 2. Ce qui existe réellement en termes de systèmes d'informations pour le transport multimodal 2.1. Projets nationaux (France) La majorité des systèmes d'information d'aide au déplacement pour le transport en commun sont des systèmes monomodaux, qui offrent une information sur un seul moyen de transport. Plusieurs sites web peuvent être classés dans cette catégorie de systèmes monomodaux, on peut citer Phebus : Société de transport de Versailles ; E S S E SYNOPS'S S'appuyantsur lathéorie multi-agent,ce travailvise à améliorer la qualité des algorithmes de calcul d'itinéraires multimodaux et à concevoir une architecture optimisée du système d'information multimodalpour l'aide au déplacement Usingthe multi-agent theory,this work aims to ameliorate the iti- nerary research algorithm quality for the multimodal transport, and also to conceive an optimized software architecture for the multimodal information systems deailingwith travel information. REE ?) Jaii%iei 2005 ml LOGISTIQUE ET TRANSPORT Solea pour le transport à Mulhouse et ses banlieues. D'autres systèmes d'informations sont multimodaux, qui offrent une information portant sur plusieurs modes de transports, mais généralement elle concerne un seul opérateur, on cite le site Transpole, opérateur de la métro- pole lilloise, Pilote pour Marseille et ses banlieues, ou RATP pour la région de l'Ile-de-France. Parce qu'ils appartiennent généralement à un seul opérateur de transport, ces systèmes multimodaux restent limités géographiquement. Pour fédérer les projets et pour capitaliser les recherches et les expériences en termes d'information multimodale, le PREDIT, Programme de recherche et de l'innovation dans les transports terrestres [1], a créé le PREDIM [2] - Plate-forme de recherche et d'expérimenta- tion pour le développement de l'information multimodale. 2.2. Projets européens Parmi les projets européens qui concernent l'informa- tion multimodale, on cite : INFOPOLIS, projet qui vise à améliorer la qualité de l'information produite par les systèmes existants ; ISCOM projet de développement de nouvelles techniques multimédias pour diversifier les techniques de diffusion de l'information multimodale ; projet TRIDENT [3] vise à assurer l'interopérabilité entre les systèmes monomodaux ou régionaux, par les nou- velles techniques d'intégration et d'échange d'informa- tion en informatique, tel que l'XML, les webservices... Il existe en plus le système allemand DELFI qui donne des solutions multimodales sans assurer le suivi des déplacements en cas de perturbation [6]. 2.3. Autres pistes de recherche : la personnalisation Comme piste récente, la personnalisation de l'infor- mation multimodale essaie d'adapter l'information pré- sentée aux profils des usagers, en utilisant des algo- rithmes de personnalisation et des architectures multi- agents pour la collecte et le filtrage des données [4]. 3. Problématique de l'information pour le transport multimodal Face à l'augmentation du nombre et de la complexité des déplacements, les usagers souhaitent disposer d'une informa- tion fiable sur l'ensemble des modes de transport qui sont mis à leur disposition. Cette information multimodale est diffi- cile à mettre en oeuvre pour de nombreuses raisons [2] : organisationnelles : de nombreux acteursinterviennent dans l'organisation des transports et de l'information en France, économiques : outre le fait que l'information a un coût, elle est pour les opérateurs une donnée com- merciale. Dans un système de concurrence entre les exploitants, elle représente une valeur dont la protection peut représenter un atout, juridiques : la mise à disposition de l'information pose le problème de la propriété de cette dernière et de la responsabilité qui y est attachée, techniques : les sources d'information sont nom- breuses, dispersées et disparates entre les différents opérateurs de transport, et les technologies de diffusion et de présentation qui leur sont attachées sont multiples et en constante évolution, de qualité : la mise à jour de l'information multi- modale, la prise en considération des éventuelles perturbations, la réponse en temps réel aux requêtes des utilisateurs, la personnalisation de l'in- formation, constituent aujourd'hui les challenges pour produire une information de qualité. 4. Vers un SIM-SMA 4.1. SMA et applications dans le transport Les systèmes multi-agents s'inspirent, trop souvent, de l'adage « diviser pour régner ». En effet, au lieu d'avoir un seul agent, très intelligent et autonome qui prend en charge la résolution de l'intégralité du problème en percevant son environnement, on considère plusieurs agents, et à chaque agent la résolution d'une partie du problème. Ainsi la solution est obtenue grâce aux com- portements individuels et des interactions. Les systèmes multi-agents représentent alors une nouvelle approche pour l'analyse, la conception et l'implantation des systèmes informatiques complexes. Les SMA se caractérisent alors par [5] : . Une perception partielle de l'environnement pour chaque agent. Les agents disposent de compétences limitées qui ne leurs permettent pas de résoudre individuellement le problème . Une décentralisation de données . Des traitements en mode asynchrone. Dans le domaine de transport, les SMA ont été utili- sés dans différentes applications [5] : . La surveillance des véhicules automatisés . Les systèmes d'aide au pilotage des avions militaires . Le contrôle du trafic aérien : plate forme OASIS . La simulation pour le transport de marchandise . La modélisation des réseaux de transport . La modélisation et régulation des perturbations dans les réseaux de transport. REE NO 1 Janvici 2005 Vers un système d'information voyageur multimodal (SIM) à base de système multi-agent (SMA) 4.2. L'apport des SMA pour les SIM Au vu des applications qu'offrent les SMA, ces derniers semblent être une alternative intéressante pour la conception de système d'information. En fait, ils présentent les avantages des agents tel que l'autonomie, la flexibilité, l'adaptabilité et les mécanismes d'interactions. La mobi- lité des agents ainsi que leurs coopérations peuvent être d'un grand secours en ce qui concerne la perspective de personnalisation de l'information [4]. 4.3. Stratégie adoptée Dans ce travail, on utilise les SMA pour réaliser des algorithmes répartis pour la recherche d'itinéraires multi- modaux. Les agents sont dotés d'algorithmes de recherche d'itinéraires, ils se communiquent entre eux les résultats de leurs algorithmes pour construire une infor- mation multimodale d'aide au déplacement. Par ailleurs, s'inspirant de travaux antérieurs qui ont associé les SMA à la construction d'intergiciels (middle- wares), on utilise le concept d'agent pour l'optimisation de l'interopérabilité entre les différents opérateurs et utilisateurs, pour produire un service de qualité, en temps réel, à partir de différentes sources d'information dispersées et disparates. Pour l'implémentation on opte pour l'utilisation de la plateforme de développement multi-agent MADkit, pour la facilité qu'elle offre en termes de programmation distribuée dans un réseau informatique. En effet elle utilise des agents de communication entre les plate- formes réalisées en CORBA. permet de faciliter la gestion des données et de réduire la zone de travail de chaque sous-système. La recherche d'information et le calcul d'itinéraire suivent l'algorithme réparti global [6] suivant (figure 2). 5. Algorithme réparti à base d'agents d'optimisation d'itinéraires pour le transport multimodal Afin de résoudre les problèmes de mise à jour des données, ainsi que de la responsabilité attachée à leur utilisation, la stratégie adoptée est de réaliser un algorithme distribué. Dans cette approche l'algorithme est réparti en trois niveaux (figure 1). Le premier niveau est celui des systèmes des exploitants du réseau de transport. Dans ce niveau chaque exploitant est responsable de ses bases de données ainsi que de leur mise à jour. Le deuxième niveau représente les sous-systèmes centraux. Autrement dit, chaque sous-système s'occupe d'une zone ou bien d'une région. Le rôle de ce système est d'assurer l'inter- opérabilité entre les systèmes des exploitants de cette zone. Ce système n'a besoin que de garder les informations nécessaires pour les interactions entre les systèmes des exploitants. Enfin le dernier niveau est le système central qui n'a besoin que des informations concernant les comes- Cette pondances entre les sous-systèmes. Cette approche nous approche- n-ous zone zone Zor) èJ svst zon/ zon "%. \. QJ / SVS1 \ \ Cores 1 Coresp Cores Interfacelnt ? tf Interface resp " welo Co Coresp' , ISOYI , I SoLtsystI So ! j5y5t2 Sousysh " \ ! ' ! ,, Figtne 7. Le.vstèiiie global. A : sommet de départ B : sommet d'arrivée Chercher la zone de A : zone A Chercher la zone de B : zone B Si zone A = zone B alors Chercher la correspondance de zone A avec zone B : correspondance 1 Chercher la correspondance de zone B avec zone A : correspondance 2 Calculer itinéraire de A à correspondance 1 Calculer itinéraire de B à correspondance 2 Sinon Calculer itinéraire de A à B Figure 2. Algorithiiie global. L'algorithme de Dijkstra, l'un des meilleurs algo- rithmes pour le calcul du plus court chemin dans un graphe où les poids sont positifs. Mais l'inconvénient majeur de cet algorithme est qu'il est insensible à la densité du graphe. Pour faire face à cet inconvénient on propose la division du graphe global en plusieurs sous-graphes (figure 3) dont chacun représente une zone. Cette méthode favorise l'utilisation d'un système réparti comme dans le cas du système allemand DELFI. REE ? ! Ianvicr 2005 D 0 s s 1 e r LOGISTIQUE ET TRANSPORT 5.1. Influence de la perturbation sur le réseau de transport Afin de réagir en cas de perturbation, pour un système d'aide au déplacement, la gestion de temps réel est très Zn importante. Dans ce cas le système gère la préparation du voyage et le suivi du voyageur tout au long du déplacement. En outre, la mise à jour des informations et la prise en compte des perturbations constituent un enjeu important d'un point de vue opérationnel, car les usagers ont besoin d'informations fiables avant et pendant le voyage. Pour cette raison, un déplacement représente plusieurs cas pos- sibles. En effet, un utilisateur sollicite l'information nécessaire à un déplacement entre un point de départ'D' et un point d'arrivée'A'. Mais ces deux points peuvent bouger dynamiquement. Autrement, l'usager peut chan- ger son point de départ ou bien sa destination avant le début de déplacement. Aussi, au cours du déplacement une perturbation éventuelle dans le réseau de transport peut entraîner des changements sur les points de départ et d'arrivée. En conclusion on distingue quatre cas possibles : ZD Cas 1 : Il est statique, les deux points'A'et'D'sont fixes. Dans ce cas le problème est la recherche d'un bon itinéraire multimodal satisfaisant les critères imposés par un client du transport. Cas 2 : C'est celui où le point de départ'D'bouge. En effet, quand l'usager change son choix de départ éven- tuellement à cause d'une perturbation,'D'n'est plus accessible par le réseau de transport. De même pendant le déplacement, une perturbation provoque un changement du prochain noeud qui peut être considéré comme un nou- veau point de départ'D'. Cas 3 : Il concerne la dynamique du noeud d'arrivée 'A. De même que dans le cas précédent, à cause d'un nouveau choix de l'utilisateur ou d'une inaccessibilité due à une perturbation il y a changement du point'A\ Cas 4 : Il regroupe les deux précédents. Autrement dit les deux noeuds'D'et'A'bougent simultanément. 5.3. Méthode évolutionniste pour le choix d'un déplacement multimodal Aujourd'hui, les systèmes d'optimisation des itiné- raires sont presque aussi nombreux que les exploitants de réseaux de transport. Ces systèmes sont centralisés et ne communiquent pas ou très peu entre eux. TransCAD nous a semblé parmi les plus aboutis, même si ce produit ne modélise pas encore complètement le calcul d'itinéraires multimodaux. Par ailleurs, il existe également des algorithmes de calcul réparti, permettant de distribuer le calcul par exemple entre réseaux urbains et interurbains et reconstituant l'itinéraire optimal de bout en bout ; ces solutions ont été mises en oeuvre dans le projet allemand DELFI. Ce dernier reste à notre connaissance un prototype encore en test. Nous allons présenter ici une méthode multicritère de recherche d'itinéraire qui s'appuie sur une hybridation entre l'algorithme de Dijkstra modifié et un algorithme génétiquepour générer une population de chemin minimal ene CI g afin d'éviter de finir dans un nceud sans issue. Aussi un retour en arrière est-il nécessaire quand cette transformation n'aboutit à rien. Dans ce sens nous proposons une fonction de fitness f qui calcule le coût de chaque arc du graphe du réseau. L'objectif est de minimiser le coût total du chemin qui représente la somme des coûts des arcs traversés. Donc, avant de chercher le chemin optimal dans un réseau de transport, l'application calcule les coûts de ses arcs en appliquant la fonction : ./'= a * (' +P* (', +ô * ('3 Cy, c ? et Ci représentent les critères d'optimisation tels que le coût, le temps de parcours et le confort. c3 est égal à 1, 2 ou bien 3 suivant les trois classes existant dans le transport en commun par exemple. CI est proportionnel par rapport à c comme l'explique la formule suivante. , * lk 3 1 C. = (-I* ( l.43 i=O i (de 0 à z) représente les zones. e représente le coefficient de confort correspondant à la zone i. ci est le prix de titre de transport dans la zone i en utilisant le mode k. X < 1 : c'est le coefficient utilisé par les modes de transport pour le calcul du prix inter-zones : p Il Co = T T=+T i=O i-=O 1 1 .f n tn'est le temps de parcours de l'arc i par le mode de transport i. TI est le temps d'arrêt dans la station j Ali C 1= ixi 3 i appartient à l'ensemble f 1,2,3 1 alors que fl dépend des exploitants du transport en commun. Ce variable carac- térise les classes existantes dans le transport en commun. Alors que les a, et 8 sont des coefficients de pénalité pour ces critères, leur somme est égale à 1. Cette fonction f ramène le problème d'optimisation multicritère à un problème d'optimisation monocritère. REE No 1 Janvier 2005 Vers un système d'information voyageur multimodal (SIM) à base de système multi-agent (SMA) lnitialisation i Sélection i Croisement 1 Mutation tat Evaluation Comparaison t Non stop IrOui POPLilation Finile 1 Gestiondela population finale Figure 3. Algorithme génétique global. ajoutons une nouvelle étape. Pendant cette dernière étape nous réalisons une gestion de la population finale [8]. 5.3.2. Implémentation de l'algorithme réparti L'algorithme global décrit précédemment a été implémenté sur la plateforme multi-agent MADkit selon le schéma suivant (figure 4). Les agents implémentés communiquent en envoyant des messages (requête/réponse) pour la recherche des chemins. Nous nous sommes limités pour le moment à des requêtes de type SQL (Standard Query Language). Comme le montre la figure 4, les agents présentent diffé-I rents rôles : . Agent responsable zone : chargé de la communication avec les autres agents de la même zone et les autres responsables zone ainsi qu'avec le responsable ( « Group Manager » voir figure 4). . Agent calcul de chemin : calcule le chemin optimal entre deux noeuds dans sa zone. . Agent superviseur (« Agent Système » voir figure 4) : capte les perturbations et déclenche une alerte à l'agent responsable zone. . Agent gestionnaire d'information : cherche les informations demandées par l'agent calcul de che- min et sauvegarde les requêtes répétitives. . Agent responsable : communiquer avec les agents responsables zone. Formuler les requêtes suivant les connaissances sur les zones. Réaliser le chemin final à la suite des réponses des agents respon- sables zone en concaténant les parties de chemin rendu par chacun d'entre eux. 5.3. 1. Algorithme génétique global La figure 3 montre le déroulement et l'évolution de cet algorithme. Dans cet algorithme nous utilisons une initialisation par l'algorithme Dijkstra modifié. En seconde étape nous appliquons le cycle classique des algorithmes génétiques tel que les croisements et la mutation. Vers la fin nous T,I : 1 1 " , i', ,6 ? - Iii r,,. : ' .' Figtare4. Algorithme génétique global. 6. Architecture et optimisation logicielle pour le SIM : système d'information coopératif Pour produire l'information multimodale nécessaire à l'aide au déplacement, le SIM doit accéder à différentes sources de données et intégrer des résultats qui sont soit générés par l'algorithme réparti global décrit précédemment, soit par les différents algorithmes monomodaux des différents opérateurs de transport. En effet, dans une autre approche, au lieu de construire globalement l'algo- rithme réparti qui permet d'améliorer la qualité de l'opti- misation, et de prendre en compte différents critères d'optimisation, on se propose de concevoir un intergiciel (middleware), ou un système d'information coopératif multimodal (SICM), qui sera un client parmi d'autres usagers des systèmes d'information monomodaux mono- opérateurs. Le SICM devient alors l'intermédiaire entre les diffé- rentes sources d'informations hétérosènes et distribuées REE NO 1 Janvier 2005 Dossier LOGISTIQUE ET TRANSPORT d'une part et les clients d'autre part. Ce système doit alors être capable à la fois de trouver la bonne source d'information pour l'interroger selon les différentes requêtes des utilisateurs, d'identifier les informations non structurées, de filtrer et de regrouper les informations de manière significative pour répondre aux requêtes. Le service qu'il propose doit être optimisé en termes de qualité et de temps réel. 6.1. Architecture multi-agent pour le SI MC On propose alors de réaliser une organisation d'agents basée sur l'affectation de rôles suivante [7] : . Agent interface utilisateur (AÏU) : permet à l'utili- sateur de formuler la requête, peut tenir compte de profils spécifiques, et assure le retour des résultats. . Agent ordonnanceur (AO) : analyse la requête, la décompose en sous-requêtes, ordonnance l'affecta- tion des sous-requêtes aux agents mobiles, et oriente la recherche de ces agents vers les serveurs susceptibles de fournir l'information. Cet agent fournit à l'agent mobile transporteur de données un plan de travail. . Agent transporteur de données (ATD) : a pour rôle d'aller d'un serveur à un autre pour récupérer l'in- formation. . Agents fournisseurs de données (AFD) : localisés sur les sites et des banques de données ressources, ils sont des intermédiaires entre les ATD et les ressources de données. UtiïittMi Utilisateur mteiface Heil ae:U Inteufxc e Agfiitlitttilac, LitilieAttm,, 1 afficliero 1 zfMchey J converti enTLlLd Agent Attributs efmero executf-rO dtmirO jquëtO repondreQ - -\,/ itiu d' (.Ipilxttlu, (BD) e Il 5 lieut1 A Ilt-i 1, Pdotcpai 1 / A tikt 1 Eiiga -imietin O ; rdlo mcel '- Ellgage pour recliêrhce .. FoluiLiçstlu <ïtDf ! Utt fon !muniqtMf__BDO cr,=iquef-BDO rottveriv_et =T2t9LV 1, auti 3UM! ;H A,entTi,çpoitem -4 auer_7erO Figure 5. Dingramme de classes du système multi-agent. Comme toutes les communications entre agents dans le système décrit précédemment sont des échanges de données sur le transport, on s'est inspiré des travaux réalisés dans le projet TRIDENT [3] pour décrire et modéliser l'information transport. On utilise alors un format XML spécifique au transport qu'on a appelé TML, Transport Markup Langage. Les agents interfaces et fournisseurs de données sont alors munis de compétences de conversion en TML, pour pouvoir communiquer avec les autres agents. Les interactions entre les agents pour produire une information multimodale dont la source est la base de Transpole, et celle de la RATP, peuvent êtres illustrées par le diagramme UML de séquence suivant. Les agents sont en mesure d'appeler des compétences d'autres agents. i:ri::zyu >-Ti''.fL r"}' ![''0 ----- 'O>lWl1ir Hl TML {f ; '- armqmatti f " nllft_twc ! FpL'J .'i (. illH_ (WOI !
www.predim.org [31 http ://www.erfico.com/activiti/projects/trident/home.hm [41 C. Petit-Rozé, A. Anli, E. Grislin-Le Strugeon, M. Abed, C. Kolski, G.Uster. " AGENPERSO Interfaces home-Machine à base d'agents logiciels personnels d'information aux usa- gers des TC ". 15en'e Conférence francophone sur l'inté- raction homme - machine, université de Caen campus 1. du 25 au 28 novembre 2003. [5] B. Fayech Chaar. " Régulation des réseaux de transport multimodal, systèmes multi-agents et algorithmes évolutionnistes ", Thèse université des sciences et techno- logies de Lille et École centrale de Lille. 14 octobre 2003. [6] K. Zidi, S, Hammadi, P Borne " Méthode évolutionniste pour l'aide au déplacement dans le transport multimodal perturbé ". 5en'eConférence francophone de modélisation et de simulation (MOSM'04) : " Modélisation et simulation pour l'analyse et l'optimisation des systèmes industriels et logistiques ". Du lc'au 3 septembre 2004, Nantes (France). [71 M.A. Kamoun, S. Hammadi. "A Multi-agent Architecture, for a Multimodal Transport Information System " Journal of Wseas Transactions on Systems, pp 2062-2067, Issue 5, Vol. 3, July 2004, ISSN 1109-2777. [81 K. Zidi, S. Hammadi. " CGOMF Control Genetic Operators with Management of the Final Population to optimize a multimodal transport moving ", IEE SMC 2004 The Hague. From 10-13 October 2004. Ei a u e u Inaam Ben Khaled, née en 1977 à Séliana (Tunisie), En cours doctorat informatique industrielle, École centrale de Lille (France) Sujet " Approche multi-agent et son apport pour la réalisation d'un système d'information pour les clients des transports en commun ". 2000-2001 : DEA nstrumentation et analyses avancées à l'université des sciences et technologies de Lile. 1995-2000 diplôme national d'ngenieur en génie textile, option productique obtenu à Monastir (ENI M, Tunisie), Ecole nationale d'ingénieurs de Mohamed-Amine Kamoun, né en 1978 à Tunis En cours : doc- torat informatique industrielle, Ecole centrale de Lille. Sujet : "Conception et optimisation d,un système d'information pour le transport multimodai " 2002-2003 : DEA informatique industrielle et automatique, Institut national de sciences appliquées et de technologie (INSAT, Tunis), en collaboration avec l'École nationale supérieure des arts et métiers de Lille (ENSAM CER) 1997- 2003 : diplôme d'ingénieur en sciences appliquées et de tech- nologie, option informatique industrielle et automatique obtenu à l'Institut national de sciences appliquées et de technologie (INSAT, Tunis). Kamel Zidi, né en 1978 à Gafsa (Tunisiel. En cours : doctorat informatique industrielle, École centrale de Lille. Sujet : " Système interactif d'aide au déplacement multimodal (SIADM) " 2002-2003 DEA informatique à l'université des sciences et technologies de Lille. 1998-2002 : maîtrise informa- tique à la faculté des sciences Sfax (université du Sud), Tunisie Slim Hammadi, est professeur en product ! que (automat ! que et Informatlque industrlelle) à l'École centrale de Lille (France), Né à Gafsa en Tunisie en 1962, il a obtenu en 1988 une maîtrise en informatique à l'université des sciences et technologies de Lille (France) et en 1991, son doctorat de l'université de Lille l, sur le thème de l'optimisation de l'ordonnancement d'ateliers de pro- duction flexibles. II est Senior Member de l'IEEE et lecieur pour plusieurs revues internationales dont celles de la société IEEE/SMC. Secrétaire du symposium Industrial and Manufacturing Systems du congrès référencé IMACS/EEE, CESA'98 (Hammamet - Tunisie) ; Il a organisé en tant que prési- dent, de nombreuses sessions invitées dans différents col- loques et congrès IEEE/SMC, IMACS/IEEE, IMACS/IFAC Actuellement responsable du thème sur l'ordonnancement et la logistique du congrès CIFA'2004, il est auteur et co-auteur de plus de cinquante articles publiés dans des journaux ou de com- munications présentées dans des conférences internationales. II a été conférencier piénier invité dans un congrès international aux USA et il a dirigé huit thèses de doctorat soutenues. Son domaine de recherche et d'enseignement concerne la gestion de production (notamment l'ordonnancement), informatique, la programmation dynamique et les techniques avancées (soft computing) en optimisation combinatoire. REE N° 1 Janvier2005