Vers une coordination fiable et autonome des workflows dans les systèmes d’IA agentique // Towards Reliable and Autonomous Workflow Coordination in Agentic AI-Based Systems

L’émergence des grands modèles de langage (LLMs) et des systèmes d’IA agentique transforme en profondeur la manière dont les workflows complexes sont conçus et pilotés. Contrairement aux approches traditionnelles d’orchestration centralisée, les workflows modernes doivent intégrer des agents autonomes et distribués, opérant à travers le cloud, l’edge et les environnements locaux. Ces agents collaborent avec des humains et d’autres systèmes, s’adaptent à des objectifs évolutifs, et franchissent des frontières organisationnelles et de confiance. Ce changement de paradigme est particulièrement pertinent dans des domaines comme la cybersécurité ou la réponse d’urgence en santé, où les workflows doivent être construits et exécutés dynamiquement dans des contextes incertains. Dans de tels environnements, l’automatisation rigide est insuffisante : les workflows agentiques nécessitent une orchestration décentralisée, sécurisée et traçable.
Cette thèse explore comment rendre de tels systèmes possibles, en posant la question : comment assurer une orchestration distribuée, sécurisée et auditable dans des environnements où l’IA agentique opère de manière autonome ? Elle proposera un cadre formel de modélisation des workflows agentiques distribués, des protocoles de coordination traçable et respectueuse de la vie privée, ainsi qu’une architecture de référence illustrée par des cas d’usage réels en cybersécurité et en santé.

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The rise of Large Language Models (LLMs) and agentic AI systems is transforming how complex workflows are designed and managed. Unlike traditional centralized orchestration, modern workflows must support distributed, autonomous agents operating across cloud, edge, and on-premise environments. These agents collaborate with humans and other systems, adapt to evolving goals, and cross organizational and trust boundaries. This paradigm shift is especially relevant in domains like cybersecurity and healthcare emergency response, where workflows must be dynamically constructed and executed under uncertainty. In such settings, rigid automation falls short—agentic workflows require decentralized, secure, and auditable orchestration.
This thesis explores how to enable such systems, asking: How can we achieve secure, distributed orchestration in environments where agentic AI operates autonomously? It will propose a formal modeling framework for distributed agentic workflows, protocols for auditable, privacy-preserving coordination, and a reference architecture with real-world proofs of concept in cybersecurity and healthcare.

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Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Ingénierie Logiciels et Systèmes (LIST)
Service : LICIA (DILS)
Laboratoire : Lab.systèmes d’information de confiance, intelligents et auto-organisants
Date de début souhaitée : 01-10-2025
Ecole doctorale : Mathématiques et Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication (MSTIC)
Directeur de thèse : Souihi Sami
Organisme : University Paris-Est Creteil, France
Laboratoire : LISSI-TincNET Research Team

Financement public/privé

Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Ingénierie Logiciels et Systèmes (LIST)
Service : LICIA (DILS)

Ecole d'ingénieur ou Master 2 en informatique