Sommaire de la publication

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Maamar, Z., B. Moulin & Y. Bédard, 1996, Application de la technologie des agents logiciels aux géorépertoires, La 8e Conférence internationale sur la géomatique, on CD-Rom, 26-27 mai

Résumé

Avec les technologies modernes (ex. Internet) apparaĂ®t une multitude de nouveaux services (bibliothèques virtuelles, babillards de discussion, outils de navigation, etc.). Face Ă  leur quantitĂ© et leur diversitĂ©, il devient nĂ©cessaire d’assister les usagers dans la conquĂŞte de « l’autoroute de l’information ». Une solution de plus en plus utilisĂ©e en Intelligence Artificielle est le dĂ©veloppement d’Agents Logiciels. Parallèlement, on assiste Ă  l’Ă©mergence des gĂ©orĂ©pertoires (ex. Hydro-QuĂ©bec, MRN QuĂ©bec, GĂ©omatique Canada). Ceux-ci permettent aux usagers de connaĂ®tre l’ensemble des documents produits dans chaque organisation ainsi que la nature exacte des donnĂ©es gĂ©ographiques qu’on y retrouve. Ces gĂ©orĂ©pertoires sont accessibles via des rĂ©seaux locaux, des intranets et l’Internet (ex. USGS Geospatial Data Clearinghouse). Ainsi, l’usager a accès Ă  plusieurs sources potentielles pour obtenir des donnĂ©es sur un mĂŞme sujet. Cependant ces donnĂ©es diffèrent (datum, prĂ©cision, tenue Ă  jour, dĂ©finitions, format, prix, etc.). La sĂ©lection de la meilleure source pour une application devient rapidement une opĂ©ration complexe susceptible d’ĂŞtre rĂ©solue par des agents logiciels.

Dans le prĂ©sent article, nous avançons une telle solution. Après une description des agents logiciels, nous prĂ©sentons comment une Ă©quipe d’agents logiciels pourra dĂ©couvrir les sources d’informations les plus pertinentes Ă  une application. Puis, nous terminons avec une description des perspectives futures.

Abstract

Modern technology (ex. Internet) brings numerous new services such as virtual libraries, electronic billboards, W3 browsers, etc. When considering their quantity and diversity, it becomes necessary to assist the users to help them « conquer » the information highway. A new solution used in Artificial Intelligence is the development of Software Agents. In the meantime, we see Geographic Data Clearinghouses being implemented in large organizations (ex. Hydro-Quebec, Natural Resources Quebec, Geomatics Canada). They provide to the users the necessary information about the documents and geographic data being produced within these organizations and about the nature of the latter. These clearinghouses can be accessed via local networks, Intranets and Internet (ex. USGS Geospatial Data clearinghouse). Consequently, users can access several potential sources of data for the same topic. However, these data differ (reference system, precision, update policy, definitions, format, price, etc). Selecting the best source of data for an application rapidly becomes a complex operation that can potentially be solved by Software Agents.

The present paper suggests such a solution. After a description of Software Agents, we present how a « team » of Software Agents can find the most appropriate sources of data for a given application. Finally, we discuss future perspectives for such a solution.