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Une flotte de nombreux vaisseaux, telle une galaxie d'étoiles, accomplit une mission commune. Parfois, un vaisseau explose comme une supernova. Si on ne le remplace pas à temps, la flotte s'affaiblit. Mais le problème, c'est qu'on ne voit pas quel vaisseau tombera en panne le prochain — les défaillances sont invisibles, comme la matière noire. Leur accumulation mène au désordre, à l'entropie. Il est crucial de devancer le chaos.

La méthode habituelle — le modèle standard de la maintenance planifiée — ne tient pas compte des aléas. Le nouvel algorithme fait en sorte que chaque vaisseau calcule les étapes de ses voisins et choisisse lui-même le moment de se réparer. La flotte se passe de capitaine : la décision naît de l'interaction. Les tests ont montré que pour une escadre de 70 vaisseaux, les coûts sont réduits d'un quart par rapport aux anciennes approches.

Résumé original

tel que rédigé par les auteurs, en anglais arXiv:2607.11187

We study recovery control in replicated computing systems. Such systems consist of replicas that collectively provide a service to a client population. This redundancy enables the system to withstand failures provided that failed replicas are recovered faster than new failures occur. We show that the problem of deciding when to initiate recovery of selected replicas can be formulated as a partially observable Markov decision problem (POMDP) with a multiagent structure. We exploit this structure to apply a multiagent rollout method for approximating optimal control policies. Our method uses precomputed signaling information that reduces the need for replica coordination and facilitates parallel computations. Experiments show that our method scales to systems with up to 70 replicas and reduces costs compared to the recovery policies currently used in practice.