Un modèle de composition automatique et distribuée de services web par planification

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1 Un modèle de comosition automatique et distribuée de services web ar lanification Damien Pellier * Humbert Fiorino ** * Centre de Recherche en Informatique de Paris 5 Université Paris Descartes 45, rue des Saints Pères, F Paris cedex [email protected] ** Laboratoire d Informatique de Grenoble 110 av. de la Chimie, BP Grenoble cedex 9 [email protected] RÉSUMÉ. L avènement des services web comme une technologie incontournable du web et sa dissémination à grande échelle ose dorénavant la roblématique de leur comosition automatique. En effet, l un des verrous les lus imortants au déveloement des architectures orientées services réside dans l élaboration manuelle ar un exert de services comosites. Afin de réondre à cette roblématique, nous roosons dans cet article une architecture originale de comosition automatique de services web ar des techniques de lanification. Son originalité reose sur la concetion d un modèle de lanification entièrement distribué dans lequel les agents raisonnent conjointement sur leurs services resectifs our atteindre un but commun rédéfini ar l utilisateur, créant ainsi un lan global rerésentant une comosition ossible de leurs services. ABSTRACT. Web services advent as an inevitable technology of the Web and its dissimination on a large scale, oses the roblem of their automatic comosition. Indeed, one of the most imortant obstacle to the develoment of web services oriented architectures relies on the manual generation of comosite services by human exerts. In order to overtake this aroach, we roose in this article a novel architecture for web services comosition based on lanning techniques. Its originality consists in its comletely distributed lanning model where agents reason together on their own services to achieve a shared goal defined by users and where the global shared lan built stand for a ossible comosition of their services. MOTS-CLÉS : Comosition de services web, lanification multiagent KEYWORDS: Web Service Comosition, Multiagent Planning RSTI - RIA - 23/2009. Intelligence artificielle et web intelligence, ages 13 à 46

2 14 RSTI - RIA - 23/2009. Intelligence artificielle et web intelligence 1. Introduction L intérêt des services web est de ermettre à une entrerise d exorter au travers du réseau internet ses cométences et son savoir-faire, d interagir avec ses artenaires, de rechercher de nouveaux marchés et de nouveaux suorts de vente. En juillet 2002, Amazon.com a ainsi été l une des toutes remières à obtenir un fort écho médiatique en rendant sa base de données d articles accessible ar un service web (Wolverton, 2002). Ces architectures orientées services qui trouvent leurs origines dans l informatique distribuée en renant le réseau internet comme late-forme d exécution de comosants logiciels interoérables conduisent à des interactions comlexes à grande échelle et des défis nouveaux. En effet, contrairement aux interfaces de rogrammation (Alication Programming Interface, API) «classiques», les services web sont conçus our découvrir et invoquer d autres services et tirent leur versatilité de leurs interfaces qui sont des abstractions n imosant aucune contrainte en matière de mise en œuvre, e.g., langage de rogrammation, système d exloitation, etc. Actuellement, les services web reosent rincialement sur des standards XML : WSDL (Web Services Descrition Language) ermet une descrition syntaxique des services en termes d entrées, sorties ; OWL-S (Martin et al., 2004) a our objectif de faire une descrition «sémantique», c est-à-dire exlicitant le «rofile» du service (quelles sont les informations nécessaires à l exécution du service? quelles sont les informations renvoyées?), son rocess model (comment fonctionne le service?) et son grounding (de quelle façon le service doit-il être utilisé?). La convergence entre web sémantique et services web (Medjahed et al., 2003) a our but d augmenter l exressivité des descritions et de rendre lus efficace la gestion, la découverte, la comosition et l invocation des services au travers d un rotocole de communication et d un réertoire de services UDDI (Universal Descrition, Discovery and Integration). Ce rotocole ermet à un «fournisseur» d enregistrer son service et à un «consommateur» de trouver le service adéquat. Finalement, les services web s auient sur SOAP (Simle Object Access Protocol), un rotocole d échange de messages entre services fondé sur HTTP. L un des verrous les lus imortants au déveloement des architectures orientées services est la création manuelle de services comosites. Cette comosition ar un exert nécessite la mise au oint de middlewares ermettant de sélectionner les services réondant à ses besoins fonctionnels et non fonctionnels (qualité de service, confiance, rivacy etc.) ; d ordonner les services sélectionnés, les flux de données et de contrôle ; d exécuter les services et surveiller leurs aléas d exécution. Plus sécifiquement, l orchestration de services web (Peltz, 2003; Jamal, 2005) ermet de définir l enchaînement des services selon un canevas rédéfini, et de les exécuter à travers des «scrits d orchestrations». Ces scrits décrivent les interactions entre services en identifiant les messages échangés, les branchements logiques et les séquences d invocation. La chorégrahie de services quant à elle trace la séquence de messages ouvant imliquer lusieurs sources (les clients, les fournisseurs, les artenaires). Elle est associée à l échange de messages ublics entre services web

3 Comosition de services web 15 lutôt qu à un rocessus métier exécuté ar un seul artenaire. Il existe une différence imortante entre orchestration et chorégrahie de services web (Jamal, 2005) : l orchestration s auie sur un rocessus métier exécutable ouvant interagir avec des services web internes et externes. Elle offre une vision centralisée : le rocédé est toujours contrôlé du oint de vue de l un des artenaires. La chorégrahie est de nature lus collaborative : chaque articiant imliqué dans le rocédé décrit le rôle qu il joue dans cette interaction. Les rinciaux langages d orchestration ou de chorégrahie de services web sont réertoriés dans (Peltz, 2003) : XLANG XML Business Process Language (Microsoft), BPML Business Process Modeling Language (BPMI), WSFL web Service Flow Langage (IBM), WSCL web Service Conversation Language (Hewlett-Packard), WSCI web Service Choregrahy Interface (SUN), BPEL4WS Business Process Execution Language for WS (IBM, Microsoft, BEA). Ces dernières années, de nombreux travaux ont orté sur l automatisation de la comosition des services (Singh et al., 2005; Milanovic et al., 2004; Guitton, 2006; Bourdon, 2007). Ils trouvent leur justification dans l évolution constante de l offre de services en ligne ainsi que de leurs roriétés non fonctionnelles, ce qui rend une descrition exerte de la comosition difficile à maintenir. La comosition automatique ermet aussi une adatation aux attentes fluctuantes des utilisateurs. En d autres termes, elle vise à tirer le meilleur arti des roriétés intrinsèques de la late-forme d exécution des services : décentralisation, modularité et «lasticité» d internet. L étude bibliograhique montre que la lanification automatique est un outil intéressant our construire ces comositions. En revanche, toutes les architectures roosées reosent sur une centralisation de la comosition. Dans cet article, nous roosons une architecture de comosition entièrement distribuée de services web. Les questions de la découverte et de l exécution des services (Sycara et al., 2003) n entrent as dans le cham de cette étude. Notre objectif est de comrendre comment des algorithmes de lanification distribuée euvent contribuer à la création d un service comosite vu comme un lan définissant des relations de récédence et de causalité entre services élémentaires. Nous considérons que chaque service est un agent autonome caable de lanifier. Lorsque l un d eux ne eut as réondre à la requête d un utilisateur, cette requête devient le but d un rocessus distribué de lanification dont le lan solution, s il existe, est une rerésentation du service comosite constitué des agents ayant ris art à sa construction. L article est organisé de la manière suivante : dans une remière section, nous résentons les différents travaux traitant de la comosition de services web ; dans un deuxième tems, nous introduisons un exemle qui sert de fil conducteur à la résentation de notre modèle de comosition distibuée de services web ar lanification ; uis, dans une troisième artie, nous en donnons formellement les définitions réliminaires ; et terminons ar la résentation de sa dynamique.

4 16 RSTI - RIA - 23/2009. Intelligence artificielle et web intelligence 2. Etat de l art L étude de la comosition des services web est traitée ar lusieurs communautés scientifiques (Benatallah et al., 2005; Benatallah et al., 2003; Hamadi et al., 2003; Jayadev et al., 2007). Dans cet article, nous nous concentrons sur l automatisation de la comosition ar des aroches d intelligence artificielle et lus articulièrement ar de la lanification automatique (Ghallab et al., 2004), notre objectif se limitant ici à situer nos travaux ar raort aux aroches comarables. L idée d automatiser la comosition des services web n est as neuve. Golog (Levesque et al., 1997; Giacomo et al., 2000) est un des remiers langages de rogrammation logique, dont les bases sont une version étendue du "situation calculus" (McCarthy et al., 1987) qui a été adaté our ermettre la comosition dynamique de services web (Narayanan et al., 2002; McIlraith et al., 2002). Le rincie de résolution est le suivant : les services disonibles, décrits ici en DAML-S (Ankolekar et al., 2002) (rédécesseur de OWL-S), sont traduits dans un formalisme ermettant de les maniuler. Dans ce travail, deux traductions sont oérées : en Golog our maniuler les services à un niveau logique (avec les outils dédiés au "situation calculus") ; en réseau de Petri our ouvoir utiliser les outils de vérification de roriétés (atteignabilité, famines etc.), de simulation de l évolution d un service web selon différentes conditions, d analyse de erformances et finalement de comosition en séquence de services web. Des travaux sur la comosition automatique (Sirin et al., 2004) et semiautomatique (Sirin et al., 2002) de services web avec le lanificateur SHOP2 (du tye Hierachical Task Network, HTN) ont été menés (Wu et al., 2003). En semiautomatique, un système d aide à la comosition ar un exert a été roosé. En automatique, la méthode de résolution ar Golog est rerise : une grande artie des structures de OWL-S a été traduite en oérateurs et méthodes HTN. WSPlan (Peer, 2005; Peer, 2004) est comme SHOP2 un lanificateur HTN conçu our la comosition de services web. Son aroche diffère surtout des autres ar la notion de re-lanifications à l exécution. CASCOM 1 (Context-aware business Alication Service CO-ordination in Mobile comuting environment) était un rojet euroéen ( ) dont l objectif rincial était de mettre en œuvre, valider et tester une valeur ajoutée our une infrastructure d aui du web sémantique utilisant des services à travers des réseaux fixes et mobiles. Le lanificateur OWLS-Xlan (Klusch et al., 2006) (du tye HTN & Fast Forward Chaining) rend en entrée un ensemble de services OWL-S, une descrition de domaine de lanification fondée sur des ontologies OWL et une requête de lanification (but à satisfaire) et renvoie une comosition en séquence de services satisfaisant ce but. Un ost-traitement ermet d enrichir cette séquence de services ar d autres structures de contrôle (ar exemle, slit + join). Les outils déveloés dans ce rojet ermettent de sélectionner, comoser et exécuter les services. L architecture de CAS- 1. htt ://

5 Comosition de services web 17 COM est du tye multi-agent car un agent PA (Personal Agent) envoie une requête à l agent SCPA (Service Comosition Planner Agent) qui obtient les descritions des services nécessaires à la comosition via l agent SDA (Service Discovery Agent). Le lan de comosition obtenu de manière centralisée ar l agent SCPA est transmis à l agent SEA (Service Execution Agent) qui se charge de l invocation des services et renvoie les résultats vers l agent PA. INFRAWEBS est un rojet euroéen 2 dont l objectif est le déveloement d une alication axée sur les outils logiciels our la création, la maintenance et l exécution de services web sémantiques dans l ensemble de leur cycle de vie. L aroche de résolution n est as directement fondée sur une technique de lanification : un but est décrit comme un ensemble d exressions logiques ouvant être décomosées en sous-buts. Les exressions en question sont décrites à l aide d ontologies, et euvent décrire ce que l exert ourra fournir au système, ainsi que ce qu il attend des services caables de satisfaire le but. Il s agit alors de chercher un service caable de satisfaire le but ou, à défaut, de décomoser ce but en sous-buts de manière récursive. Pour chaque sous-but, les services comatibles sont roosés à l exert our qu il sélectionne celui qui lui semble le lus adéquat la comosition n est donc as automatique. Un système de substitution de service, dans le cas où le service réalablement sélectionné ne fonctionne as, est mis en lace. Lors de la sélection d un service, les autres services disonibles our le même but sont mémorisés, our ermettre cette substitution durant l exécution du service comosite obtenu. Dans (Medjahed et al., 2003), une technique de rule-based lanning est utilisée our engendrer des services comosites à artir de descritions déclaratives de haut niveau. Cette méthode utilise des règles de comosabilité our déterminer dans quelle mesure deux services sont comosables. L aroche roosée se déroule en quatre hases : une hase de sécification de haut niveau de la comosition désirée en utilisant le langage CSSL (Comosite Service Secification Langage). La hase de corresondance utilise des règles de comosabilité our générer des lans conformes aux sécifications du service demandeur. Dans la hase de sélection, si lus d un lan est généré, la sélection est effectuée ar raort à des aramètres de qualité de la comosition. Dans la hase de génération, une descrition détaillée du service comosite est automatiquement générée et résentée au demandeur. La rinciale contribution de cette aroche est la notion de règles de comosabilité. Les règles de comosabilité considèrent les roriétés syntaxiques et sémantiques des services web. Les règles syntaxiques incluent des règles our les tyes d oérations ossibles et our les liaisons rotocolaires entre les services (les bindings). Les règles sémantiques incluent des règles concernant la comatibilité des messages échangés, la comatibilité des domaines sémantiques des services, mais également des règles de qualités de la comosition. Le rojet ASTRO 3 (Pistore et al., 2005b; Pistore et al., 2005a; Pistore et al., 2004) a our but de déveloer des outils soutenant l évolution et l adatation des services 2. htt :// 3. htt ://

6 18 RSTI - RIA - 23/2009. Intelligence artificielle et web intelligence web distribués au cours de leur cycle de vie, de la concetion à l exécution, our finalement automatiser la comosition de ces services. La méthode de comosition est la suivante : arès avoir traduit les services en automates à changements d états, on utilise une lanification centralisée et fondée sur les techniques de model checking (MBP, Model Based Planning). L exressivité de cette lanification en termes de structures de contrôle est suérieure. Un langage aelé EaGLe ermet à l exert de définir dans une descrition de haut niveau ses besoins de service comosite. La lanificateur MBP exlore exhaustivement l ensemble des états ossibles des automates, ce qui imose de réduire le nombre de ces états en les rerésentant à un haut niveau d abstraction (knowledge level). Ainsi, les états sont du tye «objets du tye y disonibles» lutôt que «l objet x est disonible». L autre inconvénient de cette aroche est que l ensemble des états ossibles doit être recalculé chaque fois qu un service est ajouté ou retiré. Par notre aroche, nous cherchons à surmonter ces difficultés de lanification d un service comosite. Contrairement aux travaux récédemment cités, la rerésentation utilisée dans notre modèle est une rerésentation symbolique et abstraite (langage HTN (Ghallab et al., 2004)) qui se raroche au mieux de la rerésentation WSDL. En outre des travaux récents montrent que les techniques de lanification mises en œuvre dans le modèle euvent faire l objet d heuristiques efficaces (Nguyen et al., 2001). L aort de nos travaux reose sur un modèle de comosition ar lanification comlètement automatique et totalement distribuée aussi bien au niveau du contrôle qu au niveau des données. L objectif est de tirer arti au mieux des roriétés intrinsèques d internet : décentralisation, modularité etc. Les questions centrales de la découverte et de l invocation des services web (Sycara et al., 2003) ne sont as traitées ici car elles font ael à des travaux déassant le cadre de la lanification automatique. 3. Exemle introductif Le scénario suivant ermet d illustrer ce que nous attendons ar comosition automatique et distribuée : Bob habite Grenoble et doit se rendre à New-York our une conférence. Il décide d organiser son voyage ar internet en faisant ael à trois services web. Chaque service est rerésenté ar un agent : un agent SNCF caable de réserver des billets de train ; un agent Airways offrant un service de réservation de billets d avion et un agent Bank (rerésentant la banque de Bob) qui est en charge de ayer les différentes réservations que Bob sera amené à réaliser. Imaginons maintenant le dialogue que les trois agents ourraient construire our que Bob uisse se rendre à sa conférence : Bob : SNCF : «Je suis à Grenoble et je dois me rendre à New-York. Pouvez-vous m aider?» «Je ne eux malheureusement as t aider, je ne sais as comment aller à New-York.»

7 Comosition de services web 19 Airways : «En ce qui me concerne, je eux t emmener à New-York à condition que tu sois caable de te rendre à Londres et que tu me aies la somme de 250 euros.» SNCF : «Je ne sais as non lus comment aller à Londres.» Bank : «Je eux ayer la somme de 250 euros, le comte de Bob est créditeur.» Airways : «Bon ce n est as grave, j ai un autre vol en artance de Paris our New-York à condition que Bob soit à Paris et que je reçoive la somme de 100 euros». Bank : «Je eux ayer les 100 euros du billet d avion.» SNCF : «Il existe un train de Grenoble à Paris. En revanche, il faut que Bob uisse s acquitter de la somme de 50 euros.» Bank : «Parfait, je crois que nous tenons la solution au roblème de Bob, Je eux également ayer les 50 euros du billet de train.» Le lan solution est donc : «Prendre le train de Grenoble à Paris uis un vol de Paris à NY.» Sa construction ne reose as sur une lanification centralisée mais sur la cooération de lusieurs agents lanificateurs. 4. Définitions réliminaires Dans cette section, nous définissons les notions réliminaires nécessaires à la formalisation de notre modèle de lanification distribuée our la comosition de services web illustré ar la figure Les états de croyance La rerésentation des croyances reose sur une notation dérivée de la logique du remier ordre (Ghallab et al., 2004). En effet, la logique du remier ordre se rête bien à la descrition de roriétés générales sur le monde ; c est donc elle que nous avons retenue comme base our construire le langage L utilisé dans notre aroche. Chaque terme de L est soit une variable soit une constante (nous ôtons les symboles de fonction du langage rédicatif). Les rédicats de la forme P (t 1,..., t n ) avec P un symbole de rédicat n-aire et t 1,..., t n des termes de L codent les roriétés du monde maniulées ar les agents. Finalement, les mots de L sont soit des termes soit des formules construites à artir des connecteurs classiques de la logique du remier ordre. Un état de croyance est un ensemble de rédicats instanciés de L. Étant donné que L ne ossède as de fonctions et que la descrition des croyances des agents fait intervenir un nombre fini de constantes, l ensemble des états de croyance ossibles est également fini. On eut alors traduire l ensemble des formules de L sous forme d un

8 20 RSTI - RIA - 23/2009. Intelligence artificielle et web intelligence ensemble de roositions et utiliser les algorithmes classiques du calcul roositionnel. Nous disons qu un rédicat est vérifié dans un état de croyance s si et seulement si eut être unifié avec un rédicat de s tel que σ() s, où σ est la substitution résultat de l unification de avec le rédicat de s. Dans le cas contraire, nous considérons la roriété du monde rerésentée ar comme étant inconnue. Par conséquent, il n est lus ossible de oser l hyothèse du monde clos. Autrement dit, un rédicat n est as vérifié dans un état s si et seulement si σ( ) s. Régles d'interactions Croyances Cométences Dialogue Croyances Cométences actes de dialogue actes de dialogue Mise à jour Esace de recherche Ag1 actes de dialogue Ag3 Mise à jour Esace de recherche Mise à jour Croyances Cométences Ag2 Esace de recherche Figure 1. Aerçu du modèle de lanification distribuée our la comosition de services web 4.2. Oérateurs et méthodes Les oérateurs de lanification sont définis comme des fonctions de transition au sens classique (Ghallab et al., 2004) : actions instantanées, statiques, déterministes et observabilité totale. Définition 4.1 (Oérateur) Un oérateur o est un trilet de la forme (name(o), recond(o), effects(o)) ou name(o) définit le nom de l oérateur, recond(o) l ensemble des réconditions de o à satisfaire et effects(o) l ensemble de ses effets. Par la suite nous noterons resectivement effects + (o) les effets ositifs et effects (o) les effets négatifs d un oérateur o.

9 Comosition de services web 21 Exemle 4.1 À titre d exemle, nous donnons ci-dessous les oérateurs associés à l agent Airways : ;; L agent Airways délace le assager? de la ville?from à la ville?to!move(?,?from,?to) recond: flight(?from,?to), at(?,?from) effects: at(?,?to), at(?,?from) ;; L agent Airways effectue une réservation our le vol au déart de?from our?to ;; our le comte du assager?!book(?,?from,?to) recond: flight(?from,?to), receive-cash(?from,?to,?m), is-available(?from,?to,?q), (?q>1), account(?a) effects: is-available(?from,?to,?q 1), is-available(?from,?to,?q), account(?a+?m), account(?a) Nous comlétons la définition des oérateurs en ajoutant le concet de méthode utilisé dans la lanification hiérarchique (Nau et al., 2003). Contrairement à un oérateur qui décrit un ensemble d actions, une méthode définit un ensemble de décomositions d une tâche en actions ouvant être réalisées ar un agent. Définition 4.2 (Méthode) Une méthode m est un trilet de la forme (name(m), recond(m), reduction(m)) où name(m) est une exression de la forme n(x 1,..., x k ) telle que n rerésente le nom de la méthode et x 1,..., x k ses aramètres, recond(m) rerésente les réconditions (i.e., un ensemble de rédicats) devant être vérifiées dans l état des croyances de l agent our que m soit aliquée et reduction(m) définit la séquence d oérateurs ou de méthodes à accomlir our réaliser m. Exemle 4.2 Nous donnons ci-dessous la méthode de recherche d un vol de l agent Airways : ;; L agent Airways cherche un vol de?from à?to our le assager? search-flight(?,?from,?to) recond: flight(?from,?to), at(?,?from), is-available(?from,?to,?q), (?q>1) reduction:!book(?,?from,?to),!move(?,?from,?to) 4.3. Agent et roblème Jusqu à résent, nous avons introduit le langage sur lequel reose la descrition des croyances des agents ainsi que les oérateurs nécessaires à leur maniulation. Dans cette section, nous osons formellement les définitions d agent et de roblème classiquement utilisées en lanification.

10 22 RSTI - RIA - 23/2009. Intelligence artificielle et web intelligence Définition 4.3 (Agent) Un agent α est un quadrulet de la forme (name(α), oerators(α), methods(α), belief(α)) où name(α) est le nom de l agent, oerators(α) est un ensemble d oérateurs, methods(α) est un ensemble de méthodes (l ensemble des oérateurs et des méthodes définissent les cométences de α) et belief (α) décrit l ensemble des roriétés du monde connues ar α. Il reste maintenant à définir un roblème de lanification. Un roblème doit sécifier les états initiaux des croyances des agents, les oérateurs et méthodes qu ils euvent aliquer ainsi que le but qu ils doivent réaliser. Le but est rerésenté ar un ensemble de roositions décrivant les roriétés du monde qui doivent être vérifiées. Définition 4.4 (Problème de lanification) Un roblème de lanification P est un trilet (s 0, O, g) où s 0 et O rerésentent resectivement l union des croyances, i.e., l état initial du roblème de lanification, et les oérateurs (méthodes incluses) des agents et g définit un ensemble cohérent de roositions, i.e., les roriétés du monde devant être atteintes ar les agents. Nous faisons l hyothèse restrictive que l union des croyances des agents d un roblème de lanification est cohérente (cas classique de la lanification mono-agent), i.e., our deux agents α et β, si une roosition belief(α) alors / belief(β). Ceendant, aucune hyothèse n est faite sur le ossible artage de croyances entre les agents en termes de faits ou d oérateurs. Exemle 4.3 Chaque agent est décrit ar un fichier OWL-S et disose d une base de croyances sous la forme d un ensemble de roositions. Le but des agents de notre exemle est défini formellement ar g = {at(bob, NewYork)}. Par souci de concision, nous donnons ici our chaque agent l état initial simlifié de leurs croyances leur ermettant de résoudre le roblème. 8 >< belief(airways) = 8 >< belief(sncf) = >: >: flight(london, NewYork), flight(paris, NewYork), flight(newyork, Paris), is-available(london, NewYork, 8), is-available(paris, NewYork, 10), is-available(newyork, Paris, 2), receive-cash(london, NewYork, 250), receive-cash(paris, NewYork, 100), receive-cash(newyork, Paris, 150), account(10000) train(grenoble, Paris), train(paris, Grenoble), is-available(grenoble, Paris, 12), is-available(paris, Grenoble, 6), receive-cash(grenoble, Paris, 50), receive-cash(paris, Grenoble, 70), account(12000) 9 >= >; 9 >= >;

11 Comosition de services web 23 belief(bank) = j account(bob, 500), allowed-overdraft(bob, 300) ff 4.4. Rerésentation des lans Classiquement, un lan est un ensemble d actions contenues dans une structure articulière exrimant des relations entre les actions. Dans le cas d une séquence, la relation entre les actions est une relation d ordre total. Le choix d une telle structure semble tro restrictif our s aliquer dans un contexte multi-agent. En effet, elle ne ermet as de définir simlement la notion de lan mise en œuvre dans notre aroche, ni de décrire des actions concurrentes. Ceci nous amène à retenir our notre aroche la notion de lan artiel utilisée ar les algorithmes de lanification dans un esace de lans tels que (Penberthy et al., 1992). Pour illustrer tous les asects d un lan artiel rerenons l exemle 4.3 comme fil conducteur. Nous suosons qu il existe un lan artiel initial constitué de deux actions roosées ar l agent Airways qui ermet d atteindre le but at(bob,newyork) :!book(bob,paris,newyork)!move(bob,paris,newyork) Regardons comment le lan artiel doit être raffiné ar ajouts successifs d actions 4 et de quelle manière s effectue sa mise à jour. Cela nous ermettra d introduire de manière informelle la notion d hyothèse ainsi que les quatre constituants d un lan artiel : un ensemble d actions, un ensemble de contraintes d ordre, un ensemble de contraintes d instanciation et un ensemble de liens causaux. Les actions. Pour l instant rien ne garantit au sein du lan artiel que Bob soit à Paris our rendre son avion jusqu à New-York. Par conséquent, la roriété at(bob,paris), requise ar les réconditions de l action!fly, est une hyothèse formulée ar le lan artiel initial. Pour vérifier cette hyothèse, l agent SNCF roose de raffiner ce lan artiel en ajoutant la séquence suivante de deux actions :!book(bob,grenoble,paris)!move(bob,grenoble,paris) De la même manière, rien ne garantit que l agent Airways soit ayé our effectuer la réservation du billet d avion Paris New-York. La récondition de l action!book(bob,paris,newyork), receive-cash(paris,newyork,100), est également une hyothèse formulée ar le lan artiel. Pour vérifier cette hyothèse, l agent Bank roose d ajouter l action suivante :!ay(bob,100). 4. Par abus de langage, nous utiliserons dans la suite de cet article le terme générique d action our caractériser à la fois une action en tant qu instance d un oérateur de transformation et l oérateur lui-même.

12 24 RSTI - RIA - 23/2009. Intelligence artificielle et web intelligence Les contraintes d ordre. L action roosée ar l agent SNCF (!move(bob, Grenoble,Paris)), et celle roosée ar l agent Bank (!ay(bob,100)), doivent être exécutées resectivement avant l action!move(bob,paris,newyork) et!book(bob,paris,newyork) our satisfaire les hyothèses formulées ar le lan artiel initial. En effet, rien n indique our l instant l ordre dans lequel ces actions doivent être exécutées. Par conséquent, il est nécessaire d ajouter des contraintes d ordre récisant que!move(bob,grenoble,paris) doit être réalisée avant!move(bob,paris,newyork) et!ay(bob,100) avant!book(bob,paris,newyork). En revanche, est-ce que l action!move(bob,paris,newyork) doit être exécutée avant ou arès!ay(bob,100)? Les deux otions sont ossibles. Dans l état actuel du lan artiel rien n oblige à trancher our l une ou l autre des solutions. Nous aliquons ici le rincie de moindre engagement. L ajout d une contrainte n a lieu que si elle est strictement nécessaire. Si aucune autre contrainte d ordre n est ajoutée au lan artiel au cours du rocessus de lanification, alors les actions roosées ar l agent SNCF et l agent Bank ourront être exécutées de manière concurrente. Les liens causaux. Pour le moment, nous savons ajouter des actions et des contraintes d ordre à un lan artiel. Mais est-ce suffisant? À cause de la rerésentation non exlicite de la notion d état courant (car distribué sur l ensemble des agents), les contraintes d ordre ne suffisent as à garantir, ar exemle, que Bob restera à Paris jusqu à ce que l action!move(bob,paris,newyork) soit réalisée. En effet, au cours du rocessus de lanification, les agents euvent trouver d autres raisons de délacer Bob dans une autre ville our une corresondance et oublier la raison qui les a fait le délacer à Paris. Par conséquent, il est nécessaire de coder exlicitement au sein du lan artiel les raisons qui ont fait que les actions ont été ajoutées. Ainsi, dans notre exemle, il faut sécifier que l action!move(bob,grenobleparis) de l agent SNCF a été ajoutée our satisfaire la récondition at(bob,paris) de l action!move(bob,paris,newyork). La relation entre les actions!move(bob,grenoble,paris) et!move(bob,paris, NewYork) ortant sur la roriété at(bob,paris) est aelée un lien causal. L action!move(bob,paris,newyork) est aelée le consommateur et l action!move(bob,grenoble,paris) le roducteur. Autrement dit, un lien causal exrime qu une roriété du monde nécessaire à l exécution d une action est satisfaite ar les effets d une autre action. En l absence de lien causal, la récondition de l action n est as vérifiée et sera considérée comme une hyothèse formulée ar le lan artiel. Les hyothèses sont alors assimilées à des sous-buts devant être réalisés ar les autres agents. Notons qu une action qui suorte une hyothèse doit toujours être réalisée avant l action qui la formule. Par conséquent, un lien causal est toujours associé à une relation d ordre, mais il est ossible d avoir une contrainte d ordre sans lien causal. Toutefois, d autres actions euvent être intercalées entre les deux actions liées ar un lien causal. Un lien causal n est donc as garant de l absence de conflit entre deux actions.

13 Comosition de services web 25 Les contraintes d instanciation. Il est nécessaire de réciser les contraintes d instanciation relatives aux variables maniulées ar les oérateurs de transformation décrivant les actions. En effet, chaque oérateur, comme résenté dans la section 4.2 décrit un ensemble d actions. L unification des réconditions d un oérateur avec l état de croyance d un agent eut définir lusieurs actions alicables à artir d un même état. Il faut donc garantir, ar exemle, que le nouvel oérateur!move(bob,grenoble,paris) concerne bien Bob ainsi que le même lieu d arrivée que le lieu de déart de l oérateur!move(bob,paris,newyork). Finalement, notons que certaines variables euvent ne as être instanciées. Les variables non instanciées traduisent le fait qu un agent ne connaît as, our l instant, la valeur exacte qui lui sera associée. Nous arlons alors d action artiellement instanciée. Pour résumer, nous avons ajouté au lan artiel des actions, des contraintes d ordre, des liens causaux ainsi que des contraintes d instanciation. Ces éléments constituent les éléments nécessaires à la formalisation de la notion de lan artiel utilisé dans notre aroche. Définition 4.5 (Plan artiel) Un lan artiel est un tule π = (A,, I, C) dont les éléments sont les suivants : A = {a 0,..., a n } est un ensemble d actions ; est un ensemble de contraintes d ordre sur les actions A de la forme a i a j, i.e., a i récède a j ; I est un ensemble de contraintes d instanciation ortant sur les variables des actions A de la forme?x =?y,?x?y, ou?x = cst tel que cst D?x et D?x est le domaine de?x ; C est un ensemble de liens causaux de la forme a i aj tels que a i et a j sont deux actions de A, la contrainte d ordre a i a j existe dans, la roriété est un effet de a i et une récondition de a j et finalement les contraintes d instanciation qui lient les variables de a i et de a j ortant sur la roriété sont contenues dans I. Les hyothèses formulées ar un lan artiel sont rerésentées ar les réconditions des actions qui ne sont as suortées ar un lien causal. Définition 4.6 (Hyothèse) Soit un lan artiel π = (A,, I, C). Une hyothèse formulée ar π est définie comme une récondition d une action a j A telle que our toutes actions a i A, le lien causal a i aj C. Nous notons resectivement assum(π) et assum(a j ) l ensemble des hyothèses formulées ar π et ar a j. De lus, l ordonnancement artiel des actions imlique qu un lan artiel définit un ensemble de séquences d actions totalement ordonnées resectant. Définition 4.7 (Linéarisation) Soit un lan artiel π = (A,, I, C). On aelle linéarisation de π toute séquence d actions λ = (A, <, I, C), où < est un ordre total

14 26 RSTI - RIA - 23/2009. Intelligence artificielle et web intelligence sur A comatible avec, qui définit une séquence de n + 1 états s 0,..., s i,... s n our 0 i n avec s i = (((s i 1 assum(a i 1 )) effects (a i 1 )) effects + (a i 1 ) Définition 4.8 (Comlétion) Soit un lan artiel π = (A,, I, C). On aelle comlétion de π l ensemble des linéarisations de π, noté comletion(π). Nous dirons que l ensemble des contraintes d ordre d un lan artiel π est cohérent si comletion(π) est non vide. Cela signifie qu il existe au moins une linéarisation ossible de π. Pour tester la cohérence des contraintes d ordre d un lan artiel π, il faut vérifier que n exrime aucun cycle de déendance entre les actions de π. La vérification de cette roriété s effectue en calculant la fermeture transitive de la relation d ordre définie ar. Le calcul de la fermeture transitive ermet de déterminer our chaque coule d actions a i et a j s il existe une relation d ordre 5. Finalement, l absence de la notion d état oblige à rerésenter les buts ar une action articulière. Étant donné que les réconditions d une action définissent les hyothèses otentielles ouvant être formulées ar une action, les buts g sont rerésentés ar une action fictive a qui ne ossède as d effets. De manière similaire, la rerésentation de l état initial nécessite l introduction d une action fictive a 0. Cette action ne ossède as de récondition mais des effets qui rerésentent l état initial. Notons que l état initial global n est as accessible directement uisqu il est réarti sur l ensemble des agents. Par conséquent, cet état est construit au cours du rocessus de synthèse de lans ar ajout d effets à a 0. Une rerésentation grahique du lan artiel ermettant d atteindre le but du roblème 4.3 est donnée à la figure Plans solutions et réfutations Classiquement, un lan-solution se définit comme un chemin dans un esace d états. Le assage d un état à l autre s effectue ar l alication d une action, i.e., un oérateur comlètement instancié, resectant la définition 4.7. Par conséquent, un lan-solution our un roblème de lanification P = (s 0, O, g) est une séquence d actions décrivant un chemin d un état initial s 0, rerésentant l union des croyances des agents, à un état final s n tel que g s n. Or, dans notre aroche, nous devons tenir comte du fait qu un lan artiel eut contenir des hyothèses et définit non as une séquence mais un ensemble de linéarisations. Par conséquent, toutes les linéarisations d un lan artiel doivent décrire un chemin de l état s 0 à s n our que le lan artiel soit un lan-solution valide. En outre, il est clair que si un lan artiel π ne définit as un ensemble de contraintes d ordre cohérent, alors π ne eut être un lan-solution. Ceci fournira un moyen d éliminer des voies de recherche inutiles, en 5. Une relation d ordre sur un ensemble E est une relation binaire dans E, à la fois réflexive, antisymétrique et transitive. Cette relation d ordre est totale si deux éléments quelconques de E sont comarables sinon elle est artielle.

15 Comosition de services web 27 Agent Bob (at Bob NewYork) a a0 (at Bob Grenoble) Agent Airways (at Bob Paris) (receive-cash Bob 100) move(bob,paris,newyork) book(bob,paris,newyork) (at Bob NewYork) Agent Bank ay(bob,100) (receive-cash Bob 100)* Agent SNCF (at Bob Grenoble) (receive-cash Bob 50)* move(bob,grenoble,paris) book(bob,grenoble,paris) (at Bob Paris) Figure 2. Plan artiel initial de l exemle 4.3 : les boîtes rerésentent les actions, les flèches leines les contraintes d ordre et les flèches ointillées les liens causaux entre les actions. Les contraintes d instanciation sont décrites exlicitement dans les actions et les roositions. Les roositions marquées d un astérix sont des hyothèses

16 28 RSTI - RIA - 23/2009. Intelligence artificielle et web intelligence interdisant aux agents d introduire des cycles de déendances. Raelons également que les contraintes d instanciation utilisées dans notre modèle sont de trois tyes : les contraintes unaires de la forme?x = cst, cst D?x et les contraintes binaires de la forme?x =?y et?x?y. Il faut donc également garantir qu aucune des contraintes d instanciation de I n exrime de contradiction, ar exemle : I = {?x = c1,?x =?y,?y = c2,?z?x,?z = c1} En conclusion, nous donnons la définition d un lan-solution : Définition 4.9 (Plan-solution) Un lan artiel π = (A,, I, C) est un lan-solution our un roblème de lanification P = (s 0, O, g) si l ensemble des contraintes d ordre et l ensemble des contraintes d instanciation I sont cohérents et toutes les linéarisations λ comletion(π) définissent une séquence d états cohérents s 0,..., s i,... s n our 0 i n tels que le but g est vérifié dans l état s n, i.e., g s n ; λ ne formule aucune hyothèse, i.e., assum(λ) =. Malheureusement, la seconde artie de la définition, qui consiste à tester systématiquement our chaque linéarisation d un lan artiel si elle décrit une séquence d états cohérents conduisant à un état but, ne définit as une condition aisément calculable. Par conséquent, nous avons besoin de sécifier un ensemble de roriétés traduisant de façon ratique cette condition. Pour cela, nous la réexrimons en termes de réfutations. Bien qu un lan artiel ne formule lus d hyothèse, il eut ne as être assez contraint our garantir que toutes les séquences d actions ossibles définies ar soient exemtes de conflit. En effet, un lien causal a i aj n interdit as que d autres actions soient exécutées entre a i et a j. Pour s en ersuader, considérons le lan artiel de la figure 3. Suosons que l effet q soit roduit ar l action a k, et que q soit unifiable avec. L action a k invalide otentiellement une récondition nécessaire à l exécution de a j. En l absence de contrainte d ordre entre a k et les actions a i et a j, le lan artiel définit au moins une sous-séquence d actions a i,..., a k,..., a j invalide : la roriété du monde rerésentée ar n est as vérifiée dans l état récédant l exécution de a j. Pour caturer cette condition et ainsi surimer les séquences d actions non valides, nous définissons ce que nous aelons une réfutation. Le concet de réfutation utilisé ici n a rien avoir avec le concet de réfutation de la rogrammation logique. Il doit être raroché de celui de «clobber» introduit ar (Chaman, 1987). Définition 4.10 (Réfutation) Une réfutation ortant sur un lan artiel π = (A,, I, C) est un coule (a k, a i aj ) tel que : (i) a k a our effet q avec et q unifiables ; (ii) les contraintes d ordre a i a k et a k a j sont cohérentes avec et (iii) les contraintes d instanciation résultant de l unification de et q sont cohérentes avec I. Par la suite, nous utiliserons le terme de menace our caractériser l ensemble des hyothèses et des réfutations d un lan artiel.

17 Comosition de services web 29 a i a j Réfutation et q sont unifiables a k q Figure 3. Exemle de réfutation. et q sont deux rédicats unifiables Proosition 4.1 Un lan artiel π = (A,, I, C) est un lan-solution our un roblème de lanification P = (s 0, O, g) si les ensembles de contraintes d ordre et d instanciation I sont cohérents et π ne contient aucune menace. Le lemme suivant ermet de rouver la roosition 4.1 : Lemme 4.1 Soit π = (A,, I, C) un lan artiel et un lien causal (a i an ) C. Nécessairement s n s il n existe as de réfutation (a k, a i an ). Preuve 4.1 Preuve ar induction sur la longueur de λ comletion(π) : Cas de base : soit π = (A,, I, C) avec A = {a 0, a }. comletion(π) = {λ} et λ = a 0, a. s 0 = s n et, ar définition, il n existe as de réfutation ossible ( s 0, s n ). Induction : Suosons que le lemme est vérifié our π ayant n actions. Montrons qu il est également vrai our π comosée de n + 1 actions. Soit λ comletion(π) avec λ = a 0,..., a n 1, a n (a n = a ) et λ = a 0,..., a n 1. D arès l hyothèse d induction, (a i an 1 ) our 0 i < n 1, s n 1 s il n existe as de réfutation (a k, a i an 1 ) our 0 k < n 1. Par définition, s n = ((s n 1 assum(a n 1 ) effects (a n 1 )) effects + (a n 1 ). Par conséquent, s n, soit effects + (a n 1 ), soit s n 1 assum(a n 1 ) et effects (a n 1 ). Dans le remier cas, est roduit ar a n 1 et il n y a as de réfutation ossible. Dans le second cas, a été roduit ar λ et n est as réfutée ar a n 1. Donc, dans tous les cas, le lemme est vérifié.

18 30 RSTI - RIA - 23/2009. Intelligence artificielle et web intelligence Preuve 4.2 Soit π = (A,, I, C). et I sont cohérents et il n y a as de menace dans π. Donc, λ comletion(π), λ définit une séquence d états s 0,..., s n telle que s i = (s i 1 effects (a i 1 )) effects + (a i 1 ) car assum(π) =. Comme il n y a as de réfutation dans π, g s n. Cela se démontre ar l absurde. Suosons qu il existe g et s n. Comme ne eut être une hyothèse ( (a i an )), l absence de dans s n est due à une réfutation d arès le lemme 4.1. Ceci est contradictoire avec l absence de menace. Par conséquent, g s n et π est un lan-solution. 5. Modèle de comosition de services web ar lanification distribuée La section récédent a ermis d entrevoir les mécanismes nécessaires à la mise en œuvre de la comosition de services web au travers des définitions de lans artiels et de réfutations. Dans cette section, il s agit maintenant de formaliser la dynamique du modèle de comosition ermettant à un groue d agents de raisonner conjointement à l élaboration d un lan-solution. D une art, les agents doivent être caables d interagir en resectant un certain nombre de règles qui garantissent le bien fondé du raisonnement roduit et, d autre art, ils doivent être caables de démontrer la validité des hyothèses formulées ar les autres agents, de réfuter les lans artiels incorrects ou encore de les réarer lorsque ceux-ci ont été récédemment réfutés. Par conséquent, il faut distinguer deux tyes de mécanismes : les mécanismes qui sécifient quand un agent eut interagir, e.g., our réfuter un lan artiel, et les mécanismes qui servent de suort à la roduction du contenu de l interaction Princie Chaque agent ossède un tableau (Englemore et al., 1988; Jagannathan et al., 1989) dans lequel il enregistre les roositions des autres agents. D un oint de vue algorithmique, le tableau eut être vu comme un grahe orienté dont les nœuds rerésentent des lans artiels. Chaque arête sortant d un nœud π est un oérateur qui transforme un lan artiel π en un lan artiel successeur π, traduisant ainsi les modifications roosées ar les agents en termes de raffinement, de réfutation et de réaration. Par conséquent, le tableau définit l état des interactions entre agents mais également l esace de recherche co-construit ar les agents. Les différents actes de dialogue utilisés dans notre aroche sont donnés ar le tableau 2. Ils se regrouent en deux niveaux : les actes de niveau informationnel qui ermettent aux agents d échanger des informations sur les lans artiels contenus dans leurs tableaux et les actes de niveau contextualisation qui ermettent de modifier le contexte de l interaction. C est ar l intermédiaire de ces actes que les agents vont ouvoir débuter ou encore susendre l élaboration d un lan-solution. Classiquement, le tableau de chaque agent est initialisé avec un lan artiel π 0 défini ar :

19 Comosition de services web 31 Niveau Actes Informationnel refine, refute, reair, failure Contextualisation ro.solve, ro.failure, ro.success, ack.failure, ack.success Tableau 2. Tableau des actes de dialogue classés ar niveau deux actions a 0, a telles que les réconditions de a rerésentent le but g soumis à l ensemble des agents et les effets de a 0 l état initial des croyances de l agent ; une relation d ordre (a 0 a ) ; les contraintes d instanciation relatives à la descrition des réconditions et des effets de a 0, a ; un ensemble de liens causaux vide. π 0 n est as un lan solution car le but n est soutenu ar aucune relation causale. Les agents vont donc raffiner ce lan ar l ajout d autres services (actions dans notre terminologie) dont les effets sont roduits our réaliser le but. Ces services euvent eux-mêmes avoir des réconditions non soutenues causalement ce qui induit de nouveaux raffinements ou rovoquer des réfutations avec d autres services qui nécessitent des réarations. Nos algorithmes garantissent que ce rocessus converge vers un lan solution lorsqu il existe Les règles d interactions La formalisation des règles d interaction est donnée ar le tableau 3. Pour les caractériser de manière formelle, nous définissons our chaque acte du niveau informationnel trois sous-ensembles de règles : 1) les règles de rationalité qui définissent les roriétés que doit vérifier le contenu informationnel de l acte our être valide au sens du dialogue ; 2) les règles du dialogue qui sécifient les actes de dialogue autorisés our garantir la cohérence du raisonnement roduit ar les agents ; 3) les règles de mise à jour qui récisent comment le tableau doit être modifié en fonction des actes de dialogue Les règles de contextualisation Les règles du niveau informationnel ne suffisent as à définir totalement les interactions entre agents. Il reste encore à réciser comment les agents débutent et clôturent la synthèse d un lan. Nous roosons de formaliser l ensemble des règles de contextualisation ar un automate à états finis (cf. figure 4). Les états de l automate

20 32 RSTI - RIA - 23/2009. Intelligence artificielle et web intelligence refine(ρ,, π) où ρ est un raffinement et l hyothèse raffinée du lan artiel π. Rationalité : l agent doit vérifier que : (i) π est un lan artiel résent dans son tableau ; (ii) est une hyothèse formulée ar π ; (iii) ρ n a as déjà été roosé comme raffinement de et (iv) le lan artiel résultat π de l alication de l oérateur de raffinement ρ est valide au sens où ses contraintes d ordre et d instanciation sont cohérentes. Dialogue : les agents euvent raffiner toutes les hyothèses de π ou réfuter π. Mise à jour : ajouter π comme raffinement de l hyothèse de π dans son tableau. refute(φ, π) où φ est une réfutation et π le lan artiel réfuté. Rationalité : l agent doit vérifier que : (i) π est un lan artiel résent dans son tableau et (ii) φ n a as déjà été roosée comme réfutation à l encontre de π. Règles : les agents euvent réarer π. Mise à jour : ajouter φ comme réfutation de π dans le tableau. reair(ψ, φ, π) où ψ est une réaration de π en réonse à la réfutation φ. Rationalité : l agent doit vérifier que : (i) π est un lan artiel résent dans son tableau ; (ii) φ est une réfutation formulée à l encontre de π ; (iii) ψ n a as déjà été roosée comme réaration de π en réonse à la réfutation φ et (iv) le lan artiel résultat π de l alication de ψ est valide au sens où ses contraintes d ordre et d instanciation sont cohérentes. Règles : les autres agents euvent raffiner toutes les hyothèses de π ou réfuter π. Mise à jour : ajouter π comme réaration de la réfutation φ de π. failure(φ,π) où Φ est une menace, i.e., une hyothèse ou une réfutation de π. Rationalité : l agent doit vérifier que : (i) π est un lan artiel résent dans son tableau et (ii) Φ est une hyothèse ou une réfutation formulée à l encontre de π. Règles : Mise à jour : marquer Φ comme ne ouvant être résolue ar l agent qui a énoncé l acte. Tableau 3. Règles d interaction du niveau informationnel

21 Comosition de services web 33 définissent les états des interactions et les arêtes les différents actes de dialogues du tableau 2. À chaque récetion ou émission d un acte ar un autre agent, l automate tient à jour l état courant du dialogue. Nous utilisons la notation? et! devant un acte de dialogue our indiquer que l acte est resectivement reçu (e.g.,?refine()) ou émis (e.g.,!refine()) ar un agent. Essayons maintenant d étudier lus en détail l automate de contextualisation. Initialement, les agents sont dans un état IDLE. Cet état corresond à une attente des agents d un but à résoudre. À la récetion ou à l émission de l acte ro.solve, le dialogue asse dans l état Planning dans lequel les agents échangent des raffinements, des réfutations ou encore des réarations qui sont stockés dans leur tableau en fonction des règles définies ar le niveau informationnel (cf. tableau 3). Cet état reésente la hase de comosition des différents services web. Notons que l acte ro.solve eut être énoncé, soit ar un oérateur humain, soit ar un agent qui souhaite soumettre à un groue d agents un but à résoudre. La hase d ouverture du dialogue est équivalente dans les deux cas. Le contenu informationnel de l acte ro.solve rerésente les buts soumis groue d agents. Lorsque le dialogue est ouvert, les agents sont dans l état Planning. La sortie de cet état eut se roduire dans deux cas : 1) sur roosition de l agent. Lorsque l agent initie une roosition de sortie sur échec (res. sur succès), l agent énonce l acte ro.failure (res. ro.success). Le dialogue asse alors dans un état Failure (res. Success) dans lequel l agent attend les acquittements locaux des autres agents. Si tous les agents acquittent la roosition alors les conditions de terminaison sur échec (res. sur succès) sont vérifiées ; 2) sur roosition d un autre agent, c est-à-dire lorsqu un agent reçoit d une roosition de sortie sur échec, ro.failure, ou resectivement à la récetion d une roosition de sortie sur succès, ro.success. La fermeture du dialogue sur roosition d un autre agent nécessite un découage en deux hases : a) une hase de vérification. Lorsqu un de ces deux actes est reçu, le dialogue asse en instance de sortie, rerésenté ar les états IF (Instance Failure) et IS (Instance Success). Ces deux états du dialogue corresondent à la vérification locale des roriétés de sortie de dialogue. Dans le cas d une roosition de sortie sur échec, l agent doit vérifier qu il n existe as localement de solution au roblème initialement soumis au groue d agents et dans le cas d une roosition de sortie sur succès que le lan artiel constituant le contenu informationnel de l acte ro.success vérifie bien localement les roriétés d un lan-solution définies ar la roosition 4.1 ; b) une hase d acquittement. Si les roriétés locales de terminaison sur échec (res. succès) sont vérifiées alors l agent acquitte la roosition de sortie en énonçant ack.failure (res. ack.success), et le dialogue asse dans l état Failure (res. Success). Les états Failure et Success corresondent à l attente ar un agent des acquittements des autres agents. Notons que le non-acquittement ar un agent de la roosition de sortie ne se traduit as ar un acte sécifique du niveau de contextualisation. En effet, suosons qu un agent soit dans l état IF (i.e., Instance Failure), si l agent reçoit ou soumet un raffinement, une réfutation ou une réaration, cela signifie qu un des agents est caable de oursuivre le rocessus de synthèse de lans. Les agents doivent

22 34 RSTI - RIA - 23/2009. Intelligence artificielle et web intelligence ar conséquent réévaluer le tableau uisque celui-ci a été modifié. De manière similaire, lorsqu un agent se trouve dans l état IS (i.e., Instance Success), si l agent reçoit ou soumet une réfutation ortant sur le lan artiel roosé comme solution, le lan artiel récédemment roosé comme solution est invalidé et l agent doit à nouveau oursuivre le rocessus de synthèse de lans. Dans les deux cas, tous les agents imliqués dans le dialogue sont contraints à oursuivre le rocessus de synthèse de lans ce qui se traduit ar un retour dans l état Planning de l automate de contextualisation. L automate de contextualisation garantit que la terminaison du rocessus de synthèse de lans ne eut avoir lieu que si l ensemble des agents sont dans l incaacité de faire rogresser la co-construction d un lan ou alors qu un lan-solution est résent dans le tableau. Ceci revient à calculer un état global our déterminer si l une des conditions de sortie est vérifiée. Idle!ro.solve?ro.solve?refine!refine?refute!refute?reair!reair Planning!ro.failure?ro.failure?refine?refute?reair?refute?ro.succes?ro.succes IF IS!ack.failure!ack.succes Failure?refine?refute?reair?refute Succes?ack.failure?ack.succes Figure 4. Automate de contextualisation des interactions 5.4. La boucle de raisonnement La définition des règles qui régissent le dialogue est nécessaire mais ne sécifie as les mécanismes qui guident l interaction. Pour réondre à cette question, nous roosons d introduire la boucle de raisonnement qui ermet aux agents d élaborer conjointement un lan. À chaque itération, un agent choisit un lan artiel déjà énoncé et cherche à lui aliquer un raffinement, une réfutation ou une réaration fai-

23 Comosition de services web 35 sant ainsi rogresser collectivement la recherche d un lan-solution. La rocédure de raisonnement d un agent eut être schématisée ar l exécution itérative des oérations suivantes : 1) Choix d un lan artiel π non encore exloré dans son tableau ; 2) Choix de l oération à aliquer à π, i.e., raffiner, réfuter ou réarer ; 3) Calcul des modifications à aorter à π ; 4) Soumission des modifications aux autres agents. Le raisonnement se oursuit tant que les tableaux des différents agents ne contiennent as au moins un lan artiel qui resecte les roriétés d un lan-solution (terminaison sur succès cf. roosition 4.1) ou alors qu aucun agent ne eut lus modifier un lan artiel déjà roosé et ainsi faire rogresser la synthèse de lans (terminaison sur échec). Lorsque l une de ces deux conditions de terminaison est vérifiée, tous les agents mettent fin à leur raisonnement. La boucle de raisonnement qui décrit le raisonnement d un agent est donnée en seudo-code ar l algorithme 1. La remière oération effectuée ar la boucle de raisonnement est de choisir un lan artiel à artir de son tableau. Cette sélection ne eut orter que sur les lans artiels our lesquels l agent eut encore rooser des raffinements, des réfutations ou des réarations. Si l agent ne eut lus faire rogresser la synthèse de lan (ligne 3), alors il doit soumettre aux autres agents une roosition de terminaison sur un échec et mettre fin à sa rore boucle de raisonnement (ligne 5). La roosition de terminaison est alors soumise aux autres agents our accetation. Soulignons que le choix du lan artiel à exlorer est imortant our garantir de bonnes erformances à l algorithme de synthèse de lans. En effet, c est de ce choix local que découle la olitique globale d exloration de l esace de lans artiels. Pour lus de détails sur ces asects, le lecteur eut se référer aux travaux de (Gerevini et al., 1998). Maintenant qu un lan artiel a été sélectionné, l agent doit déterminer si ce lan artiel est un lan-solution. Raelons qu un lan artiel π est un lan-solution (ligne 8) si π ne formule lus aucune hyothèse et ne eut as être réfuté. La remière roriété est vérifiée ar la rocédure Assumtions(π) qui calcule l ensemble des hyothèses résentes dans un lan artiel. Cette rocédure eut être imlémentée de manière efficace en utilisant une table de hachage : à chaque ajout d une nouvelle action a au lan artiel, les hyothèses de a sont ajoutées à la table et, à chaque ajout d un lien causal au lan artiel, les hyothèses corresondantes sont surimées de la table. La seconde roriété est vérifiée ar la rocédure Refutations(π) qui calcule l ensemble des réfutations ouvant être formulées à l encontre du lan artiel (cf. 6.2). Lorsqu un lan artiel π vérifie localement ces deux roriétés (ligne 9), l agent doit rooser à l ensemble des autres agents de terminer le rocessus de synthèse de lans en soumettant π comme lan-solution. De manière symétrique aux mécanismes de terminaison sur échec, l agent met fin à son raisonnement. Sinon l agent doit our-

24 36 RSTI - RIA - 23/2009. Intelligence artificielle et web intelligence suivre son raisonnement en roosant un nouveau raffinement ou encore une nouvelle réfutation ou réaration. Considérons tout d abord qu un agent décide de rooser un nouveau raffinement ortant une hyothèse de π (ligne 14). L agent calcule les raffinements ossibles ar l intermédiaire de la rocédure Refine(φ, π) qui rend en aramètres l hyothèse φ à raffiner ainsi que le lan artiel π. Si aucun raffinement ne eut être roosé, alors φ est marquée comme ne ouvant être résolue et l agent roage son échec. Sinon, l agent choisit un raffinement et le soumet à la délibération des autres agents. Le même mécanisme s alique our les réarations (ligne 24). Si φ est une réfutation qui a été récédemment formulée à l encontre d un lan artiel, π doit être réarée. L agent calcule alors les réarations ossibles our la réfutation grâce à la rocédure Reair(φ, π). Si aucune réaration n a été roduite, l agent marque la réfutation comme ne ouvant être résolue et l agent roage son échec. Dans le cas contraire, l agent informe les autres agents des réarations roduites. Finalement, si φ est une réfutation (ligne 35), l agent soumet simlement la réfutation aux autres agents afin de leur indiquer que dorénavant le lan artiel π n est as correct et doit être réaré. Proosition 5.1 La boucle de raisonnement est correcte et comlète : chaque fois qu il existe, du oint de vue d un agent, une solution our P = (s 0, O, g), cet agent termine sa boucle de raisonnement en faisant une roosition de succès avec un lansolution. Preuve 5.1 (Correction) Par définition, le lan artiel initial π 0 = (A,, I, C) est défini ar A = {a 0, a }, un ensemble de contraintes d ordre cohérent et I un ensemble de contraintes d instanciation cohérent. Lorsque la boucle de raisonnement fait une roosition de succès, le lan artiel π roosé ne contient lus de menace et tous les oérateurs de raffinements et de réaration maintiennent et I cohérents. Ceci est garanti ar les règles du dialogue. Par conséquent, d arès la roosition 4.1, π est un lan-solution. Le raisonnement est également correct au niveau du groue d agents car la boucle de raisonnement ne s arrête que si et seulement si un agent a initié une roosition de succès sur π (π vérifie localement les roriétés d un lan-solution our l agent initiateur) et que π n est as réfutable ar les autres agents. Par conséquent, π est un lan-solution our P au niveau du groue. Preuve 5.2 (Comlétude) Il faut montrer qu au moins une des traces d exécution de la rocédure de raisonnement renvoie un lan-solution d un oint de vue d un agent lorsqu il existe. Preuve ar induction, sur la longueur k d un lan-solution. Cas de base (k = 0) : le lan vide π est solution de P. Par conséquent, π ne comorte as de menace et la rocédure de raisonnement fait immédiatement une roosition de succès.

25 Comosition de services web 37 Algorithm 1: Boucle de raisonnement 1 while raisonne = true do 2 lans l ensemble des lans artiels restant à exlorer ; 3 if lans est vide then 4 Soumettre une roosition d échec ; 5 raisonne false ; 6 else 7 Sélectionner un lan artiel π lans ; 8 menaces Assumtions(π) Refutations(π) ; 9 if menaces est vide then 10 Soumettre une roosition de succès ortant sur π ; 11 raisonne false ; 12 else 13 Sélectionner une menace φ menaces ; 14 if φ est une hyothèse then 15 raffinements Refine(φ, π) ; 16 if raffinements est vide then 17 Marquer φ comme ne ouvant être résolue ; 18 Soumettre l échec de raffinement ortant sur φ ; 19 else 20 Sélectionner un raffinement ρ raffinements ; 21 Soumettre ρ comme raffinement φ de π; else if φ est une réfutation déjà formulée à l encontre de π then rearations Reair(φ, π) ; if rearations est vide then Marquer φ comme ne ouvant être résolue ; Soumettre l échec de réaration ortant sur φ ; else Sélectionner une réaration ψ rearations ; Soumettre ψ comme réaration de φ de π; else Soumettre φ comme nouvelle réfutation de π ; Induction : suosons que la rocédure de raisonnement soit comlète our un roblème nécessitant une solution de longueur k. Soit P = (s 0, O, g) nécessitant un lan-solution a 0,..., a k de longueur k + 1. Comme a k est nécessaire our démontrer le but g, il existe au moins un agent qui roosera de manière non déterministe un oérateur de raffinement, de réfutation ou de réaration à aliquer au lan artiel initial π 0 contenant a k. Soit s k+1 = ((s k assum(a k )) effects (a k )) effects + (a k ), l état suivant l exécution de a k. Au rochain ael récursif de la rocédure ar les agents le lan artiel

26 38 RSTI - RIA - 23/2009. Intelligence artificielle et web intelligence π 1 résultat de l oérateur contenant a k est constitué d au moins trois actions {a 0, a k, a }. π 1 est équivalent au lan artiel initial d un roblème défini ar l état s 0 et g = assum(a k ) assum(a ). Ce roblème admet une solution a 0,..., a j de longueur j k. Par hyothèse d induction, les aels récursifs de la rocédure sur le lan artiel π 1 roduisent une trace qui trouve le lan-solution a 0,..., a j et la rocédure roose de sortir sur succès. 6. Les oérateurs de raffinement, de réfutation et de réaration Cette section résente les mécanismes nécessaires au calcul des oérateurs de raffinement, de réfutation et de réaration Les mécanismes de raffinement L oérateur de raffinement est utile our démontrer qu une hyothèse eut être vérifiée. Nous distinguons deux mécanismes de raffinement : les raffinements ar ajout d un lien causal et les raffinements ar ajout d un sous-lan artiel Les raffinements ar ajout d un lien causal Le remier mécanisme de raffinement consiste à ajouter un lien causal. Cette technique de raffinement est la lus simle. S il existe déjà au sein du lan artiel π une action a i qui a our effet alors il suffit d ajouter au lan artiel π un lien causal (a i aj ) indiquant dorénavant que l action a i démontre l hyothèse formulée ar l action a j. Un exemle de ce tye de raffinement est donné à la figure 5. Le raffinement solution est un tule constitué d un lien causal, d une contrainte d ordre, (a i a j ), ainsi que des contraintes d instanciation σ nécessaires à l unification de avec les effets de a i. L intérêt de ce tye de raffinement est de minimiser l ajout de nouvelles actions au lan artiel et ainsi de réduire le nombre d hyothèses introduites. Si l on fait un rarochement avec les travaux sur les interactions entre lans de (Martial, 1992), ce mécanisme eut être vu comme une technique de rise en comte des relations favorables 6 entre les actions roosées ar les différents agents. En effet, le lan artiel construit est lus efficace uisque le raffinement conduit à la réutilisation d une action déjà résente. On évite ainsi l ajout d actions redondantes au cours du rocessus de synthèse de lans Les raffinements ar ajout d un sous-lan artiel Le second mécanisme de raffinement consiste à ajouter un sous-lan artiel our démontrer la validité d une hyothèse. Raelons qu une hyothèse est considérée 6. Dans la mesure où la ressource est artageable et non consommable.

27 Comosition de services web 39 Avant raffinement Arès raffinement a j a j a i a i Figure 5. Exemle de raffinement lorsqu une action déjà contenue dans le lan artiel ermet de démontrer une hyothèse comme un sous-but à atteindre our les autres agents. Le raffinement solution contient le sous-lan artiel roduit π, un lien causal, (a i aj ) ermettant de sécifier quelle action a i de π démontre l hyothèse, et une contrainte d ordre (a i a j ). La figure 6 montre un exemle de raffinement ar ajout d un sous-lan artiel ouvant lui-même contenir des hyothèses. Avant raffinement Arès raffinement Sous lan artiel aj aj a i Figure 6. Exemle de raffinement ar ajout d un sous-lan artiel L algorithme mis en œuvre our roduire les raffinements, i.e., les sous-lans artiels démontrant la validité d une ou lusieurs hyothèses, reose sur une technique articulière de lanification aelée Hierarchical Task Network (Nau et al., 2003). En comaraison des techniques de lanification classiques, le rincial avantage de HTN réside dans l exressivité de son langage et ses caacités d extension, e.g., en ermettant l ajout de rocédures externes dans les réconditions des oérateurs, en ajoutant

28 40 RSTI - RIA - 23/2009. Intelligence artificielle et web intelligence un mécanisme d inférence etc. Cette technique ermet également de modéliser et de résoudre des roblèmes que les lanificateurs classiques ne euvent as résoudre (Erol et al., 1994). En outre, avec une bonne modélisation our guider la recherche d un lan solution qui eut être soit artiellement soit totalement ordonné (cas considéré dans nos travaux), cette technique eut résoudre la luart des roblèmes classiques de lanification beaucou lus raidement que des techniques telles que la recherche dans un esace d états ou de lans. Le rincial inconvénient de HTN réside dans la nécessité our l auteur d un domaine de lanification de sécifier non seulement les oérateurs de lanification mais également les méthodes. Ce désavantage reste toutefois assez limité dans le contexte de la sécification de services web dans la mesure où les services sont déjà décrits comme la décomosition de tâches comlexes. Dans le cadre de lanification HTN, le but à atteindre n est lus un ensemble de roriétés du monde qui doivent être vérifiées mais une séquence d actions rimitives ou comlexes à réaliser à artir de l état initial de croyance des agents. La roduction d un lan eut alors s exrimer comme la décomosition récursive d actions comlexes en sous-actions jusqu à ce que toutes les actions soient des actions rimitives, i.e., ouvant être exécutées en aliquant un oérateur (cf. définition 4.1). Pour asser de la rerésentation d un but défini comme un ensemble de roositions à celle d une actions à réaliser, il suffit de décrire une méthode articulière qui rend en aramètre le but à atteindre. La définition d un raffinement eut s exrimer de la manière suivante. Définition 6.1 (Raffinement) Soit un roblème de lanification P = (s 0, O, M, α 0,..., α n ). Un lan artiel π est un raffinement de P si toutes les linéarisations λ comletion(π) raffinent P. Soit λ = a 0,..., a k une séquence d actions rimitives, λ raffine P si l une des conditions suivantes est vérifiée : Cas 1 : la séquence d actions à réaliser est vide alors λ est la séquence vide ; Cas 2 : α 0 est rimitive : α 0 est identique à a 0, α 0 est alicable à artir de s 0 et λ = a 1,..., a k raffine (s 1, O, M, α 1,..., α n ) ; Cas 3 : α 0 est comlexe : il existe une réduction r 1,..., r j alicable our réaliser α 0 à artir de s 0 et λ raffine (s 0, O, M, r 1,..., r j, α 1,..., α n ) avec s 0 = s 0 assum(α 0 ). La rocédure qui roduit les raffinements se découe en deux hases : l exansion de l arbre de raffinements (détaillée dans la suite de cette section) et l extraction d un lan artiel qui consiste à arcourir une branche de l arbre d une feuille solution au nœud racine en initialisant les actions, les contraintes d ordre, les contraintes d instanciation et les liens causaux du raffinement. La construction de l arbre de raffinements consiste à décomoser récursivement les actions comlexes contenues dans les nœuds de l arbre jusqu à ce qu une feuille soit roduite, i.e., un nœud ossédant une séquence d actions vide. Cette feuille rerésente l état du monde qui sera atteint arès l exécution du raffinement.

29 Comosition de services web 41 L algorithme d exansion de l arbre de raffinements s auie sur la définition 6.1. Initialement, la rocédure d exansion de l arbre est exécutée avec le nœud rerésentant l état initial des croyances de l agent s 0 et la séquence des actions à réaliser α 0,..., α n. La rocédure commence ar tester si α 0,..., α n est la séquence vide. Dans ce cas, une feuille de l arbre est atteinte et le nœud n est retourné comme nœud solution (cf. cas 1 définition 6.1). Sinon la rocédure essaie de réaliser la remière action α 0. Deux cas sont à envisager selon que α 0 est : une action rimitive. Pour chaque oérateur contenu dans O, la rocédure teste s il eut réaliser l action α 0. Si c est le cas, la rocédure calcule les substitutions unifiant les réconditions de l oérateur avec l état courant s contenu dans le nœud n. Finalement, our chaque substitution σ, l algorithme ajoute un nœud fils au nœud n (cf. cas 2 définition 6.1) ; une action comlexe. La rocédure reose sur le même rincie que our une action rimitive. Ceendant elle teste cette fois, non lus les oérateurs mais les méthodes qui ermettent de réaliser α 0 et qui sont alicables dans s. Pour chacune de ces méthodes un nouveau nœud fils est ajouté au nœud n (cf. cas 3 définition 6.1). Finalement, la rocédure choisit de manière non déterministe un nouveau nœud armi les nœuds fils de n et s aelle récursivement avec comme aramètre le nouveau nœud sélectionné Les mécanismes de réfutation En toute généralité, les mécanismes de réfutation cherchent à démontrer qu un lan artiel est incorrect. Dans notre aroche, un lan artiel est incorrect s il contient des séquences d actions non valides. Nous avons défini une réfutation (cf. définition 4.10) comme un coule (a k, a i aj ) indiquant que l action a k a our effet q tel que q surime une récondition nécessaire à l exécution de a j. Autrement dit, le calcul des réfutations consiste à déterminer les actions a k qui invalident un lien causal (a i aj ) (cf. figure 3) Les mécanismes de réaration Les mécanismes de réaration calculent les modifications à aorter aux lans artiels lorsque ceux-ci ont été réalablement réfutés. Nous distinguons les réarations ar ajout de contraintes d ordre et ar ajout d un sous-lan artiel Les réarations ar ajout de contraintes d ordre Le remier tye de réaration consiste à introduire une contrainte d ordre entre a k et les actions a i et a j. En effet, si une réfutation a été formulée à l encontre d un lan artiel, c est arce que a k surime une roriété du monde nécessaire à l exécution de a j. Il faut donc s assurer que a k ne uisse as être exécutée entre les actions a i et a j, i.e., (a i a k a j ). Pour garantir que cela ne eut as se roduire, il faut ajouter soit une contrainte d ordre (a j a k ), imosant que l exécution de a k soit

30 42 RSTI - RIA - 23/2009. Intelligence artificielle et web intelligence réalisée arès a j, soit une contrainte d ordre (a k a i ), imosant que a k s exécute avant a i (cf. figure 7). L existence réalable de contraintes d ordre dans le lan artiel entre l action a k et les actions a j et a i contraignent les choix ossibles. Le tableau 4 récaitule les réarations ar ajout de contraintes d ordre en fonction des contraintes qui lient a k avec les autres actions. Avant réaration Arès réaration a i a i a j a j Réfutation et q sont unifiables a k q a k q Figure 7. Exemle de réaration ar ajout de contraintes d ordre Contraintes existantes sur a k a k a j a i a k a i a k et a k a j Contraintes à ajouter a j a k ou a k a i a k a i a j a k as de solution Tableau 4. Taxonomie des réarations ar ajout d une contrainte d ordre Les réarations ar ajout d un sous-lan artiel Étant donné que l action a k surime une roriété nécessaire à l exécution de l action a j, la réaration consiste à ajouter un sous-lan artiel ermettant de roduire arès l exécution de a k. En ce sens, les réarations ar ajout de sous-lans artiels euvent être vues comme le raffinement d une hyothèse imlicite formulée ar l action a k. En effet, en roosant l action a k, un agent suose qu un autre agent sera caable de recréer la roriété q. Par conséquent, ce tye de réaration qui reose sur la roduction de raffinements vérifiant (cf ) articie à la mise en œuvre de la cooération entre les agents. Exemle 6.1 Considérons l exemle donné ar la figure 8. L action a k réfute le lien causal (a i aj ) car l effet est unifiable avec q. L ajout du sous-lan artiel (ne contenant que l action a l ) roduit l effet q arès sa suression ar a k. Par conséquent,

31 Comosition de services web 43 q est vérifiée dans l état récédant a j (a j eut être exécutée) et a k ne réfute lus (a i aj ). Avant réaration Arès réaration a i a i aj aj Réfutation et q sont unifiables a l q a k q a k q Figure 8. Exemle de réaration ar ajout d un sous-lan artiel 7. Conclusion Dans cet article, nous avons résenté une étude sur une architecture totalement distribuée de comosition automatique de services web ar des techniques de lanification. Cela se justifie ar la nature intrinsèquement distribuée d internet, la late-forme d exécution des services web. La roblèmatique abordée ici est de comrendre les mécanismes qui ermettent à un groue d agents autonomes de comoser collectivement et dynamiquement un ensemble de services. La contribution de nos travaux reose sur la concetion d un modèle de lanification entièrement distribué dans lequel les agents raisonnent conjointement sur leurs services resectifs our atteindre un but commun rédéfini ar l utilisateur en intégrant leurs croyances artielles sur le monde. Dans cette ersective, nous roosons de considérer la synthèse de lans comme un raisonnement collectif et révisable fondé sur l échange entre les agents de conjectures, i.e., des lans qui euvent être exécutés si certaines conditions sont vérifiées et de réfutations, i.e., des objections quant à la réalisation du lan. Les interactions entre agents euvent se définir comme un rocessus dialectique d investigation dans lequel les agents roosent leurs services our démontrer la validité de certaines hyothèses, réfuter les conjectures non réalisables, réarer lorsque cela est ossible les conjectures récédemment réfutées et ainsi élaborer as à as un lan solution rerésentant une comosition ossible de leurs services. L étae suivante de notre étude est la mise en lace à artir de services web déloyés sur internet de critères de validation : en remier lieu le assage à l échelle et le tems de réonse fonction du nombre des services comosés. La comlexité intrinsèque du rocessus de lanification distribuée sur laquelle reose notre aroche

32 44 RSTI - RIA - 23/2009. Intelligence artificielle et web intelligence de comosition automatique la limite our le moment à une classe de roblèmes nécessitant une dizaine de services. Toutefois, il est ossible d envisager une généralisation de l aroche dans laquelle l entité minimale ne serait lus un agent mais un groue d agents regroués en fonction de structures organisationnelles statiques ou dynamiques, caables de comoser des services de lus haut niveau d abstraction. Cela aurait our effet de contraindre les échanges entre agents. Enfin, il faut noter que les erformances du rocessus global de comosition euvent être grandement améliorées en introduisant un certain nombre d heuristiques que nous n avons as traitées dans cet article (Gerevini et al., 1996; Nguyen et al., 2001). Un autre asect imortant est la robustesse de l architecture aux aléas d exécution : est-il toujours ossible de substituer des services fonctionnellement équivalents? Quelle est l incidence de la défaillance d un service sur la comosition calculée et l éventuelle relanification à entrerendre? À lus long terme, il s agira de lever les hyothèses imlicites des modèles de comosition de services web en général. En articulier, rien ne garantit l alignement ontologique (Euzenat et al., 2007) des services web ; la comosition est fondée sur des traitements syntaxiques et la descrition «sémantique» des services web imlique que celle-ci soit artagée ar tous les services invoqués. Un autre verrou fondamental des aroches automatiques de comosition est la caacité d un exert à exrimer de façon simle et non ambiguë ce qui est souvent contradictoire l objectif de cette comosition. L exression déclarative de la requête initiale doit être simle afin de décharger autant que faire ce eut l utilisateur de la tâche cognitive de comosition et rigoureuse afin de maximiser les erformances des algorithmes de lanification. 8. Bibliograhie Ankolekar A., Burstein M., Hobbs J., Lassila O., Martin D., McDermott D., McIlraith S., Narayanan S., Paolucci M., Payne T., Sycara K., «DAML-S : Web Service Descrition for the Semantic Web», Proceedings of International Semantic Web Conference, , Benatallah B., Dumas M., Fauvet M., Rabhi F., «Towards atterns of web services comosition», Patterns and skeletons for arallel and distributed comuting, Sringer Verlag, Benatallah B., Dumas M., Sheng Q., «Facilitating the Raid Develoment and Scalable Orchestration of Comosite Web Services», Journal of Distributed and Parallel Databases, vol. 17, n 1,. 5-37, Bourdon J., «Multi-agent systems for the automatic comosition of semantic web services in dynamic environments», Raort de master, École des Mines de Saint Etienne - G2I & Université Joseh Fourier, Chaman D., «Planning for conjunctive goals», Artificial Intelligence, vol. 32, n 3, , Englemore R., Morgan T., Blackboard Systems, Addison Wesley, 1988.

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