Brevet FR3033971A1 — publié le 20160923

Procédé, serveur et système de détermination d'une stratégie à mener par un observateur contre un agent hostile DOMAINE TECHNIQUE ET OBJET DE L'INVENTION La présente invention se rapporte aux domaines de la défense et de la sécurité et concerne plus particulièrement un procédé et un serveur de détermination d'une stratégie à mener par un observateur contre un agent hostile ainsi qu'un système comprenant un tel serveur et un programme d'ordinateur mettant en oeuvre un tel procédé. L'invention vise notamment à améliorer la qualité des prédictions réalisées sur l'agissement d'un ou plusieurs agents hostiles afin de fournir une stratégie de réponse appropriée et d'améliorer les stratégies existantes. ETAT DE LA TECHNIQUE Les domaines de la défense et de la sécurité tels que la surveillance d'un champ de bataille ou la cybersécurité sont par nature accusatoires. Ainsi, dans ces domaines, un décideur appelé observateur est ordinairement confronté à un ou plusieurs adversaires appelés agents avec des objectifs conflictuels. Un outil clé pour le succès des opérations est la capacité pour le décideur à parvenir à une meilleure prise de conscience de la situation que ses adversaires. La conscience de la situation peut se définir comme l'état des connaissances d'un observateur sur une situation. Selon le modèle connu d'Endsley, la conscience de la situation se compose de trois niveaux : la perception des éléments de la situation, la compréhension de la situation et la projection de la situation, c'est-à-dire la capacité à prévoir des événements futurs. Une projection efficace et précise de la situation est de première importance pour les applications de sécurité puisqu'elle permet d'anticiper les menaces futures et de déployer des réponses efficaces. 3033971 2 L'évaluation de la menace est le processus par lequel un état des connaissances sur les futures situations conflictuelles est atteint. Cette prévision des futures menaces et de leurs conséquences sur la situation consiste à estimer l'impact des actions des multiples acteurs qui interagissent dans un même environnement. 5 L'évaluation de la menace est réalisée de nos jours en utilisant différentes techniques allant de méthodes à base de graphes aux réseaux bayésiens. La plupart de ces approches s'appuient sur des modèles de situation de menace prédéfinis, réduisant ainsi l'évaluation de la menace à une tâche de reconnaissance de modèle. Toutefois, dans de nombreux 10 problèmes pratiques, l'évaluation de la menace exige la prédiction des comportements inattendus et sans précédents. Pour pallier cet inconvénient, il est ainsi connu de remplacer les modèles représentant des situations d'intérêt par des modèles de prédiction du comportement intentionnel de 15 l'agent. Un modèle de prédiction du comportement connu est le modèle de menaces COI (Capability, Opportunity and Intent en langue anglaise). Ce modèle considère la capacité, les possibilités et l'intention d'un agent à mener des actions contre des objectifs comme étant des facteurs nécessaires et suffisants pour caractériser et prévoir ces actions. 20 Tandis que les capacités (ce que l'agent peut faire) et les possibilités (le contexte nécessaire a minima pour effectuer une action) d'un agent peuvent être appréciées directement à partir des observations de la situation, son intention (les objectifs et les plans pour atteindre ces objectifs) n'est pas directement observable et doit plutôt être déduite de l'observation d'autres aspects de son environnement qui deviennent des 25 indicateurs d'intention. Selon le modèle de menaces COI, l'intention d'un agent est étroitement dépendante de ses capacités et possibilités d'effectuer des actions. Dans ce cas, ces facteurs peuvent donc être qualifiés d'indicateurs d'intention. La détermination de l'intention d'un adversaire à partir des observations de son 30 comportement (actions) est connue sous le nom de reconnaissance du plan de l'adversaire. Par rapport aux autres types de plan de reconnaissance (à savoir la 3033971 3 reconnaissance du plan prévu, où l'agent observé est coopératif, et la reconnaissance de plan dit « trou de serrure » où l'agent observé est ignorant ou indifférent au processus de reconnaissance), la reconnaissance du plan de l'adversaire se caractérise par le fait que l'observateur et l'agent observé agissent dans le même environnement, et que l'agent 5 observé est au moins non-coopératif, voire activement hostile à la reconnaissance de son plan. Cela se traduit par un certain nombre d'interactions stratégiques entre l'observateur (le décideur) et l'agent hostile observé (l'adversaire) qui conduiront l'intention de l'agent hostile. 10 Dans les solutions existantes de reconnaissance de plan, il est nécessaire de générer un ensemble de plans spécifiant tous les plans possibles de l'agent observé. Cet ensemble est généré de manière non-automatique, c'est-à-dire manuellement ou empiriquement, par des experts, ce qui est complexe et chronophage et présente un inconvénient important. En outre, cet ensemble est supposé être exhaustif pour pouvoir appliquer correctement 15 le modèle, ce qui est difficile voire impossible à réaliser en pratique et présente donc un inconvénient majeur. Il existe donc un besoin d'une solution de prédiction d'évènements simple et efficace qui prenne en compte les interactions stratégiques entre l'observateur et l'agent hostile 20 observé afin de déterminer l'intention dudit agent. PRESENTATION GENERALE DE L'INVENTION A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de détermination d'une stratégie à mener 25 par un observateur contre au moins un agent hostile dans un environnement à partir d'une situation initiale, ledit procédé comprenant : - une étape de génération sous la forme d'une pluralité de jeux stochastiques d'un ensemble de plans réalisables par ledit agent hostile à partir de ladite situation initiale, - une étape de sélection, dans ledit ensemble de plans réalisables, du plan dont 30 l'occurrence est la plus probable à partir de l'historique du comportement de l'agent hostile et de l'historique du comportement de l'observateur, et 3033971 4 - une étape de détermination d'une stratégie à mener en fonction dudit plan sélectionné. Par les termes « la plus probable », on entend le plan optimal issu de la résolution des jeux stochastiques qui a la plus grande probabilité de se produire étant donné l'historique 5 des observations du comportement de l'agent hostile et de l'observateur. L'utilisation de jeux stochastiques permet avantageusement de générer automatiquement, aisément, rapidement et de manière fiable l'ensemble de plans réalisables et d'éviter l'utilisation de modèles de plans prédéfinis, qui ne correspondent 10 pas nécessairement à la situation réelle, notamment en tenant compte des comportements inattendus et sans précédents de l'agent hostile et des interactions de l'agent hostile avec les autres acteurs de l'environnement, notamment avec l'observateur. 15 Selon un aspect de l'invention, le procédé comprend une étape préliminaire de détermination de la situation initiale pour laquelle on définit un ensemble de paramètres initiaux comprenant un sous-ensemble fini d'acteurs comprenant au moins l'observateur et l'agent hostile, un sous-ensemble de paramètres d'état, un sous-ensemble d'objectifs possibles de l'agent hostile et un sous-ensemble de situations finales. 20 Le sous-ensemble de paramètres d'état comprend les paramètres permettant de définir un état de la situation initiale appelé état initial, notamment des paramètres relatifs à la capacité de l'agent hostile, à la capacité de l'observateur et des paramètres relatifs à l'environnement dans lequel évoluent l'observateur et l'agent hostile. 25 Selon un autre aspect de l'invention, l'étape de génération comprend la définition, à partir de l'ensemble de paramètres initiaux, d'un automate fini probabiliste fonctionnant à une pluralité d'états représentant chacun une situation dans laquelle un objectif du sous-ensemble d'objectifs possibles de l'agent hostile est atteint. 30 3033971 5 Avantageusement, l'étape de génération comprend la détermination, de préférence par calcul, d'un ensemble d'opportunités disponibles pour chacun des acteurs du sous-ensemble fini d'acteurs pour chaque état de l'automate fini probabiliste. 5 La prise en compte de la capacité de l'agent hostile et de ses opportunités permet avantageusement de considérer les comportements plausibles de l'agent hostile dans l'environnement, notamment en termes de faisabilité et d'utilité, plutôt que d'utiliser un nombre limité de situations d'intérêt prédéterminées de manière analytique par un expert. 10 De manière avantageuse, l'étape de génération comprend la détermination de la pluralité de jeux stochastiques associés chacun à un objectif du sous-ensemble d'objectifs possibles de l'agent hostile à partir des états de l'automate fini probabiliste. 15 Selon une caractéristique de l'invention, l'étape de génération comprend la résolution par calcul de chacun des jeux stochastiques de la pluralité de jeux stochastiques afin de générer l'ensemble de plans réalisables par ledit agent hostile. L'utilisation de la théorie des jeux permet avantageusement de modéliser les interactions 20 stratégiques entre les acteurs. A cette fin, le modèle de théorie des jeux d'intention proposé intègre les capacités et les possibilités de l'agent hostile et prend en charge la reconnaissance du plan de l'adversaire. Ainsi, dans ce mode de réalisation préféré, on génère d'abord une pluralité d'objectifs 25 correspondant à des situations futures potentielles sous forme d'automate, puis on les transforme en jeux stochastiques que l'on résout afin d'obtenir l'ensemble des plans réalisables par l'agent hostile, qui sont alors optimaux. Dans un premier mode de réalisation du procédé selon l'invention, l'étape de sélection, 30 dans l'ensemble de plans réalisables, du plan dont l'occurrence est la plus probable est réalisée à partir de l'historique du comportement de l'agent hostile et de l'historique du comportement de l'observateur pour un nombre entier prédéterminé d'états de l'automate. 3033971 6 Dans un deuxième mode de réalisation du procédé selon l'invention, l'étape de sélection, dans l'ensemble de plans réalisables, du plan dont l'occurrence est la plus probable est réalisée à partir de l'historique du comportement de l'agent hostile et du comportement de l'observateur pour l'ensemble des états de l'automate. 5 L'invention concerne également un serveur de détermination d'une stratégie à mener par un observateur contre au moins un agent hostile dans un environnement à partir d'une situation initiale prédéfinie, ledit serveur comprenant : - un module de génération sous la forme d'une pluralité de jeux stochastiques d'un 10 ensemble de plans réalisables par ledit agent hostile à partir de ladite situation initiale prédéfinie, - un module de sélection, dans ledit ensemble de plans réalisables, du plan dont l'occurrence est la plus probable à partir de l'historique du comportement de l'agent hostile et de l'historique du comportement de l'observateur, 15 - un module de détermination d'une stratégie à mener en fonction dudit plan sélectionné. Selon un aspect de l'invention, le module de génération est configuré pour définir, à partir de l'ensemble de paramètres initiaux, un automate fini probabiliste fonctionnant à une pluralité d'états représentant chacun une situation dans laquelle un objectif du sous- 20 ensemble d'objectifs possibles de l'agent hostile est atteint. Avantageusement, le module de génération est configuré pour déterminer, de préférence par calcul, un ensemble d'opportunités disponibles pour chacun des acteurs du sous-ensemble fini d'acteurs pour chaque état de l'automate fini probabiliste. 25 De manière avantageuse, le module de génération est configuré pour déterminer la pluralité de jeux stochastiques associés chacun à un objectif du sous-ensemble d'objectifs possibles de l'agent hostile à partir des états de l'automate. 30 Selon une caractéristique de l'invention, le module de génération est configuré pour résoudre par calcul chacun des jeux stochastiques de la pluralité de jeux stochastiques afin de générer l'ensemble de plans réalisables par ledit agent hostile. 3033971 7 Dans une première forme de réalisation du serveur selon l'invention, le module de sélection est configuré pour sélectionner, dans l'ensemble de plans réalisables, le plan dont l'occurrence est la plus probable à partir de l'historique du comportement de l'agent hostile et de l'historique du comportement de l'observateur pour un nombre entier 5 prédéterminé d'états de l'automate. Dans une deuxième forme de réalisation du serveur selon l'invention, le module de sélection est configuré pour sélectionner, dans l'ensemble de plans réalisables, le plan dont l'occurrence est la plus probable à partir de l'historique du comportement de l'agent 10 hostile et du comportement de l'observateur pour l'ensemble des états de l'automate. L'invention concerne aussi un système de détermination d'une stratégie à mener par un observateur contre au moins un agent hostile, ledit système comprenant un observateur et au moins un agent hostile placés dans un environnement à une situation initiale 15 prédéfinie, et un serveur tel que présenté précédemment. L'invention concerne aussi un support de données pour un programme d'ordinateur comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé tel que présenté précédemment lorsque le programme est exécuté par au moins un processeur. 20 D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront lors de la description qui suit faite en regard des figures annexées données à titre d'exemples non limitatifs et dans lesquelles des références identiques sont données à des objets semblables. 25 DESCRIPTION DES FIGURES La figure 1 illustre schématiquement une forme de réalisation du système selon l'invention. La figure 2 illustre schématiquement une forme de réalisation du serveur selon 30 l'invention. La figure 3 illustre schématiquement un mode de réalisation du procédé selon l'invention. La figure 4 illustre schématiquement un exemple de détermination de jeux stochastiques. 3033971 8 La figure 5 illustre schématiquement un exemple de mise en oeuvre du procédé selon l'invention. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION 5 On a représenté à la figure 1 une forme de réalisation du système 1 selon l'invention. Ce système 1 comprend un observateur 10 et un agent hostile 20 placés dans un environnement 5 et dans une situation initiale, et un serveur de détermination d'une stratégie à mener par ledit observateur contre ledit agent hostile. Il va de soi que le 10 système pourrait comprendre plusieurs agents hostiles et que, dans ce cas, l'invention permettrait de déterminer une stratégie à mener contre chacun d'entre eux. On a représenté à la figure 2 une forme de réalisation du serveur 30 selon l'invention. 15 Le serveur comprend un module de génération 310, un module de sélection 320 et un module de détermination 330. Le module de génération 310 est configuré pour générer un ensemble de plans réalisables par l'agent hostile 20 à partir de la situation initiale. 20 A cette fin, dans une forme de réalisation préférée, le module de génération 310 est configuré pour : - définir, à partir de l'ensemble de paramètres initiaux, un automate fini probabiliste fonctionnant à une pluralité d'états, 25 - déterminer, de préférence par calcul, un ensemble d'opportunités disponibles pour chacun des acteurs du sous-ensemble fini d'acteurs pour chaque état de l'automate fini probabiliste, - déterminer une pluralité de jeux stochastiques associés chacun à un objectif du sous-ensemble d'objectifs possibles de l'agent hostile à partir des états de l'automate, et 30 - résoudre par calcul chacun des jeux stochastiques de la pluralité de jeux stochastiques afin de générer l'ensemble de plans réalisables par ledit agent hostile 20. 3033971 9 La résolution des différents jeux stochastiques permet d'obtenir un ensemble contenant une stratégie optimale pour l'agent hostile 20, pour chaque objectif possible de l'agent hostile 20. 5 Le module de sélection 320 est configuré pour sélectionner, dans ledit ensemble de plans réalisables, du plan dont l'occurrence est la plus probable à partir de l'historique du comportement de l'agent hostile et de l'historique du comportement de l'observateur. Dans une première forme de réalisation, le module de sélection 320 est configuré pour 10 sélectionner, dans l'ensemble de plans réalisables, le plan dont l'occurrence est la plus probable à partir de l'historique du comportement de l'agent hostile et de l'historique du comportement de l'observateur pour un nombre entier prédéterminé d'états de l'automate. 15 Dans une deuxième forme de réalisation, le module de sélection320 est configuré pour sélectionner, dans l'ensemble de plans réalisables, le plan dont l'occurrence est la plus probable à partir de l'historique du comportement de l'agent hostile et du comportement de l'observateur pour l'ensemble des états de l'automate. 20 Le module de détermination 330 est configuré pour déterminer une stratégie à mener en fonction dudit plan sélectionné. A cette fin, le module de détermination 330 propose à l'observateur 10 de décider d'agir à l'encontre de l'agent hostile 20 en fonction d'un plan sélectionné par le module de sélection 320, par exemple en neutralisant l'agent hostile 20 ou en l'orientant vers des objectifs possibles de moindre importance. La résolution des 25 jeux stochastiques par le module de génération 310 fournit également un ensemble contenant une réponse optimale à mettre en oeuvre par l'observateur 10, pour chaque stratégie optimale de l'agent hostile 20. Le module de détermination 330 permet donc d'informer l'observateur 10 à propos de la réponse optimale à mettre en oeuvre étant donné le plan actuel de l'agent hostile qui aura été sélectionné par le module de sélection 30 320. Pour cela, plusieurs stratégies sont possibles. Par exemple, l'observateur 10 peut attendre jusqu'à ce qu'il soit sûr (probabilité égale à 1) du plan de l'agent hostile 20, et alors exécuter la réponse optimale correspondante. Une stratégie plus efficace consiste à sélectionner une réponse aléatoirement parmi l'ensemble des réponses optimales jusqu'à 3033971 10 être sûr des intentions de l'agent hostile 20, et alors mener la stratégie adéquate pour contrer le plan de l'agent hostile 20. L'invention va maintenant être décrite dans sa mise en oeuvre en référence aux figures 3 5 à5. I. Mise en ceuvre Un mode de mise en oeuvre du procédé selon l'invention va maintenant être illustré en 10 référence à la figure 3. Tout d'abord, dans une étape préliminaire E0, on détermine la situation initiale dans laquelle se trouvent l'observateur 10, l'agent hostile 20 et leur environnement 5. A cette fin, on définit un ensemble de paramètres initiaux, noté P. 15 Cet ensemble de paramètres initiaux P comprend un sous-ensemble fini d'acteurs Ag , un sous-ensemble de paramètres d'état I, un sous-ensemble d'objectifs possibles de l'agent hostile G et un sous-ensemble de situations finales T. 20 Ag Le sous-ensemble fini d'acteurs comprend au moins l'observateur 10 et l'agent hostile 20. Dans l'exemple décrit dans la présente demande, le sous-ensemble fini d'acteurs Ag comprend uniquement l'observateur 10 et l'agent hostile 20. Cela n'est pas limitatif de la portée de la présente invention dans la mesure où le sous-ensemble fini d'acteurs peut également comprendre au moins un deuxième agent hostile contre lequel 25 on souhaite également déterminer une stratégie à mener. Le sous-ensemble de paramètres d'état I comprend les paramètres permettant de définir un état initial de la situation, notamment des paramètres relatifs à la capacité de l'agent hostile 20, à la capacité de l'observateur 10 et des paramètres relatifs à l'environnement 30 5 dans lequel évoluent l'observateur 10 et l'agent hostile 20. 3033971 11 Les capacités de l'observateur 10 et de l'agent hostile 20 comprennent l'ensemble des actions que respectivement l'observateur 10 et l'agent hostile 20 peuvent chacun réaliser car ils possèdent soit les ressources (par exemple, les équipements) nécessaires pour 5 réaliser cette action (par exemple, la capacité de tirer lorsque la ressource est une arme à feu), soit les compétences nécessaires pour réaliser cette action (par exemple piloter un avion lorsque la capacité est de piloter un avion). En d'autres termes, les capacités d'un acteur représentent à ce qu'il est capable de faire en l'état (mais qu'il n'a pas nécessairement l'opportunité de faire). 10 Les paramètres relatifs à l'environnement permettre une description opérationnelle la plus précise possible du "champ de bataille". Ces paramètres relatifs à l'environnement peuvent par exemple comprendre la position des objectifs possibles (par exemple, de bâtiments), la nature du terrain, la présence de ressources (par exemple, un dépôt 15 d'armes) pouvant permettre à un agent 20 d'acquérir de nouvelles capacités. Le sous-ensemble G d'objectifs possibles de l'agent hostile 20 comprend les objectifs ou cibles que l'agent hostile 20 pourrait ou souhaite potentiellement atteindre tel que, par exemple la destruction d'un édifice ou d'un immeuble. Ces objectifs possibles peuvent 20 être identifiés préalablement, par exemple en étant localisés au moyen de leurs coordonnées GPS. Le sous-ensemble de situations finales T regroupe les situations ou scenarii dans lesquelles l'observateur 10, l'agent hostile 20 et leur environnement pourraient se 25 retrouver in fine. Plus précisément, les situations finales correspondent aux situations au- delà desquelles l'observateur 10 n'a plus l'utilité de prédire les intentions de l'agent hostile 20. Ces situations finales permettent de décider de l'arrêt de la génération de l'ensemble de plans réalisables par l'agent hostile 20 à partir de la situation initiale. Les situations finales peuvent par exemple correspondre aux cas où l'agent hostile 20 a été 30 neutralisé (i.e. plus de menace visant les objectifs possibles), où l'observateur 10 a été neutralisé (plus de moyens de défense des objectifs possibles) ou bien où un objectif 3033971 12 possible a été effectivement atteint. On notera que les objectifs possibles ne sont pas nécessairement les situations finales. Ainsi, il est possible de définir la stratégie à mener contre un agent hostile 20 lorsque celui-ci vise à atteindre plusieurs objectifs successifs. 5 On note ainsi P=(Ag,I,G,I) l'ensemble des paramètres initiaux. Ensuite, dans une étape El, on génère, via le module de génération 310, un ensemble de plans réalisables par l'agent hostile à partir de la situation initiale définie à l'étape E0. 10 A cette fin, on définit tout d'abord, dans une sous-étape ElA, un automate fini probabiliste, noté I, à partir de l'ensemble de paramètres initiaux P. L'automate fini probabiliste I est défini comme un tuple(so,S,Sv,0,5), où so est l'état initial, S est un ensemble fini d'états, Sr est un ensemble fini de situations finales, 0(s) 15 est l'ensemble des opportunités jointes possibles à l'état s G S - S8 et 5: Sx Ox S [0,1] est la fonction de transition. L'ensemble 0(s) des opportunités possibles à l'état s comprend les opportunités disponibles pour chacun des acteurs i du sous-ensemble fini d'acteurs Ag. Une 20 opportunité résulte de l'existence d'une capacité (ex: piloter un avion) et d'un contexte particulier permettant de réaliser effectivement cette action (ex: la présence d'un avion). De manière connue, une opportunité jointe est un tuple (o', i) où o est une opportunité pour l'acteur i sous-ensemble fini d'acteurs Ag. Dans le modèle des jeux stochastiques, 25 la transition vers un nouvel état est déclenchée par l'exécution d'une action ou opportunité jointe. De manière connue, la fonction de transition associe à tout triplet (s,o,s'), où s et s' sont des états du jeu, et o une opportunité jointe, une probabilité de transition P(s' I s,o) \in [0,1]. 3033971 13 L'automate fini probabiliste E est généré selon un algorithme dit « de projection de situation ». Cet algorithme de projection de situation utilise l'ensemble de paramètres initiaux P ainsi qu'un moteur d'évaluation d'opportunités, noté OA (pour « Opportunity Assessment » en langue anglaise), qui permet de déterminer l'ensemble des 5 opportunités disponibles pour le ième acteur (où, par exemple i=1 pour l'agent hostile 20 et i=2 pour l'observateur 10), notées C)i (s) : 0A(s,i) 0,(s) . On notera que le moteur d'évaluation d'opportunités OA exploite un modèle d'action spécifiant les préconditions et les effets des actions pour calculer les opportunités 10 disponibles pour chaque acteur dans la situation initiale. En d'autres termes, dans cet exemple non limitatif, le moteur d'évaluation d'opportunités OA doit spécifier a minima, pour chaque action possible, l'ensemble des préconditions nécessaires pour que cette action soit réalisable, et l'ensemble des effets possibles de cette action. 15 Le moteur d'évaluation d'opportunités OA peut être créé de manière connue de l'homme du métier en utilisant un modèle d'action de type modèle de menaces COI (Capability, Opportunity and Intent en langue anglaise) connu de l'homme du métier que l'on applique sur les capacités, le contexte (environnement et positions des différents acteurs et objectifs) et la vulnérabilité de l'observateur 10 et de l'agent hostile 20 afin de 20 déterminer les opportunités disponibles pour le ième acteur °i(s) . La vulnérabilité d'un acteur correspond à la capacité dudit acteur de contrer une partie des effets de cette action. Une opportunité peut être définie comme un tuple (action, objectif, probabilité de succès 25 de l'action lorsqu'elle est exécutée contre l'objectif). Dans cet exemple, le modèle d'opportunité OA est une adaptation du modèle COI de la menace au domaine de la planification automatique. Selon ce modèle, les capacités, opportunités, et l'intention d'un agent hostile 20 d'exécuter certaines actions contre des 30 cibles potentielles (objectifs possibles) sont les facteurs nécessaires et suffisants pour 3033971 14 caractériser ces actions.Dans cet exemple préféré, nous supposons que l'intention de l'agent hostile 20 est contrainte par le principe de rationalité et que les capacités de l'agent hostile 20 sont connues à tout moment. La tâche d'évaluation des opportunités de l'agent hostile 20 dans une situation donnée consiste donc à déterminer quelles actions 5 peuvent être réalisées par l'agent hostile 20 dans cette situation et contre quels objectifs ainsi qu'a en estimer les conséquences possibles. Etant donnée une situation, l'agent hostile 20 a l'opportunité d'effectuer une action contre un objectif possible si et seulement si : l'agent hostile 20 a la capacité d'exécuter ladite action dans ladite situation, l'agent hostile 20 a accès audit objectif dans ladite situation et ledit objectif est 10 vulnérable à ladite action dans ladite situation. De même, selon le modèle d'opportunité 0A, les capacités, opportunités, et l'intention de l'observateur 10 d'exécuter certaines actions (notamment contre l'agent hostile 20) sont les facteurs nécessaires et suffisants pour caractériser ces actions. Ainsi, étant donnée 15 une situation, l'observateur 10 a l'opportunité d'effectuer une action contre l'agent hostile 20 si et seulement si : l'observateur 10 a la capacité d'exécuter ladite action dans ladite situation, l'observateur 10 a accès audit agent hostile 20 dans ladite situation et ledit agent hostile 20 est vulnérable à ladite action dans ladite situation. 20 Le modèle d'opportunité 0A, à la fois simple et expressif, prend en compte les trois facteurs susmentionnés et associe des probabilités aux conséquences possibles d'une action, ici succès ou échec. On notera qu'un modèle d'action plus riche pourrait bien entendu considérer plus de deux effets possibles pour une action. 25 Une opportunité pour l'acteur i est un tuple(a,t,p) où a est une action, t est l'objectif de l'action et p est la probabilité de succès de l'action a quand elle est exécutée sur l'objectif t .Etant donnée une situation s, l'objectif de l'algorithme d'évaluation des opportunités est de calculer, pour chaque acteur i, l'ensemble 0i(s) des opportunités disponibles pour i dans s. 30 3033971 15 Dans ce modèle, à chaque capacité est associée une aire d'effet (AoE). L'aire d'effet associée à une capacité a est un tuple AoE(a) = (0, Pa (success)) avec 0 un ensemble de préconditions nécessaires pour qu'un objectif t soit considéré comme étant accessible (par exemple, situé à l'intérieur d'une zone géographique déterminée), et Pa(success) est 5 la probabilité de succès intrinsèque de l'action a. Lorsque l'acteur i possède la capacité de réaliser l'action a , il existe une opportunité 01 pour l'acteur i de réaliser l'action a sur l'objectif t si et seulement si l'objectif t satisfait aux conditions d'accessibilité définies dans l'ensemble de préconditions 0 et la 10 probabilité de succès p est strictement positive. La probabilité de succès p est déterminée à la fois par la probabilité de succès intrinsèque de l'action Pa(success) et par la vulnérabilité de l'objectif t à l'action a , notéeV, (a) , lorsque t satisfait les conditions d'accessibilité, selon la relation p = Pa(success)xV,(a). 15 La vulnérabilité d'un objectif à une action correspond à la capacité de l'objectif de contrer une partie des effets de cette action. Par exemple, si l'on considère les deux effets de l'action « tirer » comme étant « la cible est détruite » (succès) et « la cible est intacte » (échec), alors on peut concevoir qu'un objectif (cible) portant un gilet pare-balles sera moins vulnérable à l'action, i.e. la probabilité d'obtenir le succès de l'action sera moins 20 grande que pour un objectif non protégé. La vulnérabilité d'un objectif t à une action a est la probabilité conditionnelle V, (a) avec V, (a) = 0 signifiant que l'objectif n'est pas vulnérable à l'action a et V, (a) = 1 représentant le plus haut niveau de vulnérabilité. Un exemple est décrit d'algorithme de projection est décrit ci-dessous en référence à la 25 Table 1. Dans cet exemple, l'algorithme de projection de situation vérifie tout d'abord si l'état courant de la situation est final ou non (lignes 5 et 6). Si l'état n'est pas final, les opportunités disponibles pour chaque acteur à l'état s sont évaluées en utilisant le moteur d'évaluation d'opportunités OA de manière à générer l'ensemble des opportunités jointes possibles 0(s) (lignes 8 à 10). La ligne 11 permet de parcourir 3033971 16 l'ensemble des opportunités jointes possibles o e 0(s). Etant donné un état s et une opportunité jointe disponible ° , la fonction « findSuccessors » détermine l'ensemble S' des états successeurs obtenus lorsqu'on exécute une opportunité jointe possible ° à o)il'état s ainsi que la probabilité de transition P(s s,pour chaque état successeur s de 5 l'ensemble des états successeurs S' (ligne 12). Chaque état successeur s de l'ensemble des états successeurs S', s'il n'a pas été précédemment traité, est ajouté à l'ensemble fini d'états S et la probabilité de transition correspondante est utilisée pour mettre à jour la fonction de transition g (lignes 13 à 16). L'algorithme de projection de situation est exécuté de manière récursive pour chaque état s jusqu'aucun état ne puisse être ajouté 10 à l'ensemble fini d'états 5 (ligne 17). Table 1 5 6 7 8 9 foreach \' raci7 (7\ 1)(A if ^ d'en 't 12 13 14 15 16 17 )(.4F,in 15 3033971 17 Ensuite, dans une sous-étape ElB, on détermine une pluralité de jeux stochastiques associés chacun à un objectif g du sous-ensemble d'objectifs possibles G de l'agent hostile 20. 5 Pour ce faire, on utilise l'automate fini probabiliste E généré à la sous-étape ElA pour construire un jeu stochastique Eg pour chaque objectif possible g de l'agent hostile 20. Ce faisant, on considère chaque état de l'automate fini probabiliste E dans lequel l'objectif possible g de l'agent hostile 20 est atteint comme un état final du jeu stochastique tout en représentant chaque état restant comme un jeu fini à somme nulle à 10 deux joueurs utilisant une fonction de gain prédéfinie. Plus précisément, on considère que chaque jeu stochastique l'g d'un objectif g du sous-ensemble d'objectifs possibles G est un jeu stochastique fini à somme nulle à deux joueurs connu de l'homme du métier. Chaque jeu stochastique est défini comme un tuple r; =(;,{Rgt,i,t.. 4 où Eg =(A gSg ,S gl ,Og , gg) et RgI .- Sx09i est la fonction 15 de gain du joueur, c'est-à-dire ici de l'acteur i du sous-ensemble fini d'acteurs Ag =11,21. Le seul ajout à la définition connue des jeux stochastiques et l'ensemble des c, r s états finaux og d'un objectif g qui est inclus dans l'ensemble des états g d'un objectif g. 20 Une fois les jeux stochastiques ainsi déterminés, on résout, dans une sous-étape ElC, chacun de ces jeux stochastiques afin de générer un ensemble de plans réalisables par l'agent hostile 20. Chaque jeu stochastique est résolu indépendamment des autres en utilisant des algorithmes connus de l'homme du métier comme décrit ci-après. 25 Un exemple d'algorithme de détermination des jeux stochastiques est illustré ci-après en référence à la Table 2. 3033971 18 Tout d'abord, l'ensemble des états 51 g et l'ensemble des états finaux Sg sont initialisés comme étant des copies de leurs ensembles équivalents respectifs dans l'automate fini probabilistes. Ensuite, chaque état s du sous-ensemble d'états Sg correspondant à une situation où l'objectif g est atteint est marqué comme étant un état final du jeu 5 stochastique Fg (lignes 3 à 5). pruneDisco nnectedSta tes (ligne La fonction « » Oigne 6) retire les bords découlant des états finaux ( Vs e Sgr,Voe Og(s),Vs'e Sg,5(s,o,s') 0 ). Les états de l'ensemble des états g et l'ensemble des états finaux Sgr qui ne sont plus reliés à l'état initial S0 du fait que les états des objectifs sont désormais considérés comme finaux sont enlevés en utilisant un 10 algorithme de parcours en profondeur (DFS) connu de l'homme du métier. L'ensemble des états du jeu stochastique Fg est alors au maximum aussi large que l'ensemble initial des états S . Finalement, on définit les ensembles 5g and Og comme étant respectivement les restrictions de la fonction de transition g et de l'ensemble des objectifs possibles 0 à l'ensemble Sg - Sgr (lignes 7-8). Cet algorithme est appliqué pour 15 chaque objectif g de l'ensemble d'objectifs G de l'agent hostile 20. Table 2 fortach if 6 7 8 9 1 2 3 4 3033971 19 , On obtient alors un ensemble de plans réalisables par l'agent hostile 20, noteFI g, qui contient également une stratégie optimale à mener contre l'agent hostile 20 pour chaque objectif possible dudit agent hostile 20. 5 On a représenté à la figure 4 un exemple de détermination de jeux stochastiques. Dans cet exemple, l'agent hostile 20 a deux objectifs possibles : un premier objectif g1 qui est de détruire un pont et/ou un deuxième objectif g2 qui est de détruire une ambassade. Les états finaux sont représentés sous forme de cercles grisés et ne correspondent pas nécessairement à des objectifs possibles afin de considérer les cas où l'agent hostile 20 10 s'attaquerait successivement à une pluralité d'objectifs. E L'automate fini probabiliste E permet de déterminer un premier sous-système g1 et un E deuxième sous-système g2 associés respectivement à un premier objectif g1 et un deuxième objectif g2 en transformant leurs objectifs respectifs en état finaux tout en 15 supprimant les états de S g qui ne sont plus atteignables depuis l'état initial. Le gain pour le joueur i jouant le jeu stochastique Fg associé à l'objectif g est donné par la fonction du gain correspondante Rgi qui associe à chaque opportunité jointe et à chaque état du jeu un gain en termes d'utilité pour le joueur i, c'est-à-dire une mesure 20 quantitative du niveau de désirabilité d'un état pour le joueuri. Chaque état d'un jeu stochastique peut être vu localement comme un jeu statique à somme nulle entre deux joueurs qui peut être résolu en utilisant un algorithme Minimax connu de l'homme du métier. Dans ce cas, considérant que le premier joueur veut 25 maximiser son gain tandis que le deuxième joueur veut minimiser le gain du premier joueur, la stratégie optimale pour le premier joueur (respectivement le deuxième joueur) est appelée la stratégie du « Maximin » (respectivement du « Minimax »). Un équilibre est atteint si Maximin et Minimax sont égaux. Un tel équilibre existe toujours dans les 3033971 20 stratégies dites« mixtes ». Une stratégie mixte associe à chaque état une distribution de probabilité sur l'ensemble des stratégies pures, i.e. en l'espèce sur l'ensemble des opportunités de l'agent hostile 20 disponibles dans cet état. 5 En notant m et n le nombre d'opportunités disponibles respectivement pour le premier = (x1 ,..., ) joueur et le deuxième joueur à l'é x tat s, la stratégie Maximin mixte et la stratégie Minimax mixte à l'état s peuvent être obtenues de manière connue de l'homme du métier en résolvant une formulation sous forme de programme linéaire. 10 Un jeu stochastique Fg est joué à des moments discrets. Ainsi, à chaque moment discret t, chaque joueur i du sous-ensemble fini d'acteurs Ag choisit une opportunité °t de son ensemble d'opportunités disponibles 0i (st) s, ou t est l'état actuel du jeu. Les décisions de joueurs sont simultanées de manière à obtenir l'opportunité conjointe 15 ot e Og (st) Chaque joueur i reçoit un gain Rgi( ' ') dépendant de l'état actuel et de l'opportunité conjointe puis le premier joueur et le deuxième joueur sont transférés à l'état suivant st+1 (moment discret t+1). On définit ensuite une stratégie mixte -g S x 0 [0 ;ri : '1] pour chaque joueur i à chaque 20 état du jeu stochastique Fg comme une distribution de probabilités sur l'ensemble des opportunités disponibles. On utilise ensuite la notion d'équilibre de Nash connu de l'homme du métier pour résoudre les jeux stochastiques non-coopératifs et définir la notion de stratégie optimale 25 pour un agent hostile 20. L'équilibre de Nash vise à définir pour chaque joueur une stratégie pour laquelle ledit joueur sélectionne la meilleure réponse aux stratégies des autres joueurs et où aucun 3033971 21 joueur ne peut améliorer son utilité en déviant unilatéralement de sa stratégie. A cette fin, on peut avantageusement utiliser un algorithme de Shapley, qui est une extension de l'algorithme à itération de valeur, tous deux connus de l'homme du métier, pour * I * déterminer un équilibre de Nash 2-t-g = ;zig ) pour chaque jeu stochastique Fg . On 5 notera que les astérisques utilisés dans cette formule servent à indiquer que les stratégies obtenues sont optimales au sens de l'optimalité définie par le concept d'équilibre de Nash. Lorsque un équilibre de Nash it-g est déterminé pour chaque jeu stochastique Fg , on 2-t-I10 obtient un ensemble optimal ={Lg*bge G }de plans réalisables par l'agent hostile br(II ) ={71-2,g*IVg e G 20 et un ensemble }de stratégies à mener par l'observateur 10 en réponse auxdits plans réalisables par l'agent hostile, construits à partir de l'ensemble des paramètres initiaux P. 15 Une fois l'ensemble g de plans réalisables par l'agent hostile 20 généré, on sélectionne, dans une étape E2, dans ledit ensemble de plans réalisables g, le plan dont l'occurrence est la plus probable à partir de l'historique du comportement de l'agent hostile 20 et du comportement de l'observateur 10 puis, dans une étape E3, on détermine la meilleure stratégie à mener par l'observateur 10 à l'encontre de l'agent hostile 20 en fonction dudit 20 plan sélectionné. L'historique du comportement de l'agent hostile 20 et du comportement de l'observateur 10 est représenté sous la forme d'un ensemble d'historique d'observatonsHh qui comprend les h derniers états visités par le premier joueur et le deuxième joueur ainsi 25 que les opportunités conjointes qui ont été saisies dans ces dits états : H h(t)={(s t-(h-1)'0t-(h-1) ...,(st ,0t)} 3033971 22 On prend comme hypothèse que le premier joueur et le deuxième joueur sont rationnels. Ainsi, lorsque l'agent hostile 20 vise à atteindre un objectif possible g dans un état final, alors il suivra le plan réalisableg correspondant de l'ensemble de plans réalisables généré HP . 5 Afin de sélectionner la meilleure stratégie à mener par l'observateur 10 contre l'agent hostile 20, on créé et on utilise à chaque moment discret t un état dit « de conviction » défini sur l'ensemble P de plans réalisables par l'agent hostile 20 généré. Cet état de conviction est représenté par une fonction de conviction bt :11P* '[°'l]avec b, (2z- g* ) = P(2-1-, = 2-1- - h(t),s t) où 7- e est la stratégie de l'agent hostile 20 au moment discret t. Ainsi, bt(7 g* ) représente la conviction de l'observateur 10 au moment discret t que l'agent hostile 20 suit la stratégie Teg étant donné l'ensemble de l'historique d'observations H h (t) . 15 Dans un premier mode de réalisation, l'étape de sélection, dans l'ensemble de plans réalisables, du plan dont l'occurrence est la plus probable est réalisée à partir de l'historique du comportement de l'agent hostile 20 et de l'historique du comportement de l'observateur 10 pour un nombre entier prédéterminé d'états précédents obtenus lors des jeux stochastiques, l'ensemble de l'historique d'observations II h (t) étant ainsi fini. 20 Plus précisément, en notant e't l'opportunité jouée par le premier joueur (l'agent hostile 20) à l'état st, la conviction de l'observateur 10 au moment discret t que l'agent hostile , Tt- étant donné 20 suit la stratégie g etant donné l'ensemble de l'historique d'observations h(t) est donnée par : h-1 25 b,((g*) P(o,111 71- g*, s ,)xnP(o111 71- g*, st_t).5 g (s 3033971 23 avec la contrainte que bt est une distribution de probabilité sur l'ensemble de plans réalisables par l'agent hostile 20 généré. L'utilisation d'un historique de longueur finie permet de prendre en compte le fait que 5 l'agent hostile 20 puisse changer son intention pendant l'exécution de l'étape E2 de sélection du plan réalisable par ledit agent hostile 20. En effet, en ne conservant que l'historique récent des observations, on empêche les anciennes observations, qui ne sont plus en adéquation avec la nouvelle intention de l'agent hostile 20, d'interférer sur le choix du plan réalisable Il 10 20 généré. dans l'ensemble P de plans réalisables par l'agent hostile En posant comme condition que l'intention de l'agent hostile 20 est fixe pendant l'étape E2 de sélection du plan réalisable Teg dans l'ensemble HP de plans réalisables par l'agent hostile 20 généré, l'état de conviction de l'observateur 10 au moment discret t 15 peut alors être calculé à partir de l'ensemble fini de l'historique d'observations La fonction de conviction k est mise à jour en utilisant la dernière observation (st'k) et l'état de conviction bt-1 au moment discret précédent t-1. Dans ce deuxième mode de réalisation, l'étape de sélection, dans l'ensemble de plans 20 réalisables, du plan dont l'occurrence est la plus probable est réalisée à partir de l'historique du comportement de l'agent hostile 20 et de l'historique du comportement de l'observateur 10 pour l'ensemble des états précédents obtenus lors des jeux stochastiques, l'ensemble de l'historique d'observations I I h (t) étant alors dit « infini ». i 25 Plus précisément, en notant k l'opportunité jouée par le premier joueur (l'agent hostile 20) à l'état st, la conviction de l'observateur 10 au moment discret t que l'agent hostile 3033971 24 , 20 suit la stratégie g étant donné l'ensemble infini de l'historique d'observations H h (t) est donnée par : bt>0(7c )= P(o, /Cg*, st ) X s5g (St_i , , st ) X bt_i (7Cg ), 5 bo (2z-g ) = P(001I2z-g* , so)xb,'(2z- g), 1-, g*) = IG1 avec la contrainte que b est une distribution de probabilité sur l'ensemble de plans 10 réalisables par l'agent hostile 20 généré. On notera que le premier mode de réalisation et le deuxième mode de réalisation ne nécessitent ni l'un ni l'autre que l'ensemble P de plans réalisables par l'agent hostile 20 généré contiennent uniquement des plans optimaux mais peuvent être utilisés pour 15 sélectionner n'importe quel type de plan avec pour seule contrainte que ces plans soient représentés sous la forme d'une politique au sens des processus de décision de type Markov (Markov Decision Process ou MDP en langue anglaise) connu de l'homme du métier permettant d'assigner à chaque état une distribution de probabilités sur un ensemble d'actions possibles. 20 Exemple d'application On a représenté à la figure 5 un exemple de mise en oeuvre du procédé selon l'invention. 25 Dans cet exemple, l'agent hostile 20 a un premier objectif g1 de détruire un pont et/ou un deuxième objectif g2 de détruire une ambassade. 3033971 25 Au temps t=0, le premier joueur (agent hostile 20, i=1) et le deuxième joueur (observateur 10, i=2) sont dans un état initial so . On considère que selon la conviction initiale de l'observateur 10, le premier objectif g1 et le deuxième objectif g2 ont la même probabilité d'être choisi par l'agent hostile 20 initialement, c'est-à-dire que 5 b'.,(2-1-g. )= b,'(; r = 0,5 . A l'état initial so , l'agent hostile 20 joue la stratégie optimale pour son objectif choisi, par exemple le deuxième objectif g2 , et l'observateur 10 choisit aléatoirement entre la ) 7 p meilleure stratégie br(1- g, ) e br(II concernant le premier objectif g1 (se déplacer 10 verticalement (probabilité de 0,6 contre 0,4 pour un déplacement horizontal sur la figure br(71- g2 )e br(II p ) 5)) et la meilleure stratégie concernant le deuxième objectif g2 (se déplacer horizontalement (probabilité de 0,7 contre 0,3 pour un déplacement vertical sur la figure 5)). Il en résulte une première observation (s0,°0) où e)0 est l'opportunité conjointe jouée à l'état initial so . 15 L'observateur 10 peut alors mettre à jour sa conviction sur l'objectif choisi par l'agent hostile 20 à l'instant initial t=0 selon par exemple le deuxième mode de réalisation de l'étape E2 de sélection décrit ci-avant, obtenant ainsi une probabilité de frapper le premier objectif g1 (b0(2-t-g.*) = 0,36) plus faible que la probabilité de frapper le deuxième 20 objectif g 2 bo (71-g2 ) =0,63) (valeur numérique arrondie) comme illustré sur la figure 5. En d'autres termes, la conviction de l'observateur 10 sur l'objectif choisi par l'agent hostile 20 à l'instant initial t=0 (deuxième objectif g2) est supérieure à ce que serait sa conviction si l'agent hostile 20 avait choisi le premier objectif 3033971 26 2-1-82 ) Le procédé selon l'invention sélectionne alors la meilleure stratégie à mener br( . , it- contre la stratégie supposée g2 de l'agent hostile 20 à cet instant. Si la stratégie . supposée g2 de l'agent hostile 20 est la stratégie effectivement suivie par l'agent hostile 20, alors, de par la définition de l'équilibre de Nash, il n'existe pas de meilleure , br(2-1- 5 stratégie à mener pour l'observateur 10 que la stratégie g2 ) contre un agent hostile 20 rationnel. L'invention permet donc avantageusement la prédiction des comportements inattendus et sans précédents d'un ou plusieurs agents hostiles, notamment dans le cadre d'un 10 environnement stochastiques dans lequel évoluent une pluralité d'agents non-coopératifs voire hostiles. La génération automatique d'un ensemble de plans réalisables par un agent hostile permet de rendre la détermination d'une stratégie à mener contre ledit agent hostile à la fois rapide et aisée. En outre, le procédé selon l'invention tient avantageusement compte du comportement d'un agent hostile alors même que ce 15 comportement dépend des actions des autres acteurs de l'environnement, ce qui permet d'améliorer la qualité de la sélection du plan réalisable par ledit agent hostile et, ce faisant, la qualité de la stratégie à mener contre cet agent hostile. Il est à noter enfin que la présente invention n'est pas limitée aux exemples décrits ci- 20 dessus et est susceptible de nombreuses variantes accessibles à l'homme de l'art. REVENDICATIONS1. Procédé de détermination d'une stratégie à mener par un observateur (10) contre au moins un agent hostile (20) dans un environnement (5) à partir d'une situation initiale, ledit procédé comprenant : - une étape (El) de génération sous la forme d'une pluralité de jeux stochastiques d'un ensemble (H; ) de plans réalisables par ledit agent hostile (20) à partir de ladite situation initiale, - une étape (E2) de sélection, dans ledit ensemble de plans réalisables (HP ), du plan dont l'occurrence est la plus probable à partir de l'historique du comportement de l'agent hostile (20) et de l'historique du comportement de l'observateur (10), et - une étape (E3) de détermination d'une stratégie à mener en fonction dudit plan sélectionné. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend une étape préliminaire (E0) de détermination de la situation initiale pour laquelle on définit un ensemble de paramètres initiaux comprenant un sous-ensemble fini d'acteurs comprenant au moins l'observateur (10) et l'agent hostile (20), un sous-ensemble de paramètres d'état, un sous-ensemble d'objectifs possibles de l'agent hostile (20) et un sous-ensemble de situations finales. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l'étape de génération (El) comprend la définition, à partir de l'ensemble de paramètres initiaux, d'un automate fini probabiliste (I) fonctionnant à une pluralité d'états (se, si) représentant chacun une situation dans laquelle un objectif du sous-ensemble d'objectifs possibles de l'agent hostile (20) est atteint. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que l'étape de génération (El) comprend la détermination d'un ensemble d'opportunités disponibles pour chacun des acteurs du sous-ensemble fini d'acteurs pour chaque état (se, si) de l'automate fini probabiliste (I). 5. Procédé selon l'une des revendications 2 à 4, caractérisé en ce que l'étape de génération (El) comprend la détermination d'une pluralité de jeux stochastiques associés 3033971 28 chacun à un objectif du sous-ensemble d'objectifs possibles de l'agent hostile (20) à partir des états de l'automate fini probabiliste (r). 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'étape de génération (El) 5 comprend la résolution par calcul de chacun des jeux stochastiques de la pluralité de jeux stochastiques afin de générer l'ensemble de plans réalisables par ledit agent hostile (20). 7. Procédé selon l'une des revendications 5 et 6, caractérisé en ce que l'étape de sélection, dans l'ensemble de plans réalisables (HP ), du plan dont l'occurrence est la 10 plus probable est réalisée à partir de l'historique du comportement de l'agent hostile (20) et de l'historique du comportement de l'observateur (10) pour un nombre entier prédéterminé d'états de l'automate. 8. Procédé selon l'une des revendications 5 et 6, caractérisé en ce que l'étape de 15 sélection, dans l'ensemble de plans réalisables (HP ), du plan dont l'occurrence est la plus probable est réalisée à partir de l'historique du comportement de l'agent hostile (20) et du comportement de l'observateur (10) pour l'ensemble des états de l'automate. 9. Serveur (30) de détermination d'une stratégie à mener par un observateur (10) 20 contre au moins un agent hostile (20) dans un environnement (5) à partir d'une situation initiale prédéfinie, ledit serveur (30) comprenant : - un module (310) de génération sous la forme d'une pluralité de jeux stochastiques d'un ensemble de plans réalisables (HP ) par ledit agent hostile (20) à partir de ladite situation initiale prédéfinie, 25 - un module (320) de sélection, dans ledit ensemble de plans réalisables (HP ), du plan dont l'occurrence est la plus probable à partir de l'historique du comportement de l'agent hostile (20) et de l'historique du comportement de l'observateur (10), - un module (330) de détermination d'une stratégie à mener en fonction dudit plan sélectionné. 30 10. Système (1) de détermination d'une stratégie à mener par un observateur (10) contre au moins un agent hostile (20), ledit système (1) comprenant un observateur (10) et au moins un agent hostile (20) placés dans un environnement (5) à une situation initiale prédéfinie, et un serveur (30) selon la revendication 9. 3033971 29 11. Support de données pour un programme d'ordinateur comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes là 8 lorsque le programme est exécuté par au moins un processeur. 5