Table des matières - Gilles Daniel

130 Modélisation et simulation multi-agents pour Sciences de l'Homme et de la Société.
ils sont construits sont stochastiques, c'est-à-dire qu’ils sont construits en partie sur des
aspects aléatoires. Par exemple, dans un modèle de ségrégation, la simulation
initialisera l’environnement en distribuant les agents aléatoirement. Au cours de
l’exécution de la simulation, les agents se déplacent en fonction de leurs préférences
aux emplacements où ils sont plus satisfaits de leur voisinage. Leur emplacement final
dépend très indirectement de leur emplacement de départ et de celui des autres agents.
La forme précise des regroupements dépend de l'agencement des agents à l'initialisation ;
une nouvelle exécution de la simulation avec une nouvelle configuration aléatoire de
départ conduit à des regroupements différents. Le point important concernant ce modèle
en particulier et les modèles similaires n'est pas qu'ils conduisent à une forme particulière
de regroupement ou une autre, mais que dans chaque cas, pour un ensemble spécifique
de paramètres, des regroupements émergent systématiquement. Les caractéristiques de
ces regroupements peuvent être évaluées en utilisant des mesures telles que la densité
moyenne des regroupements (moyennée sur un grand nombre d’exécutions, chacune
avec une distribution initiale différente), et la variance de la taille des regroupements.
Ce sont ces « signatures statistiques » qui doivent être comparées à la ségrégation
résidentielle observée, qui, elle-même peut être considérée comme un des résultats
possibles d'un processus stochastique. Malheureusement, les méthodes statistiques
nécessaires pour réaliser les comparaisons appropriées, ne sont pas suffisamment
développées, au moins en sciences sociales, étant donné que les distributions des
mesures de probabilité sont inconnues et bien souvent loin d’une distribution normale.
La deuxième difficulté concerne le fait que beaucoup de modèles différents
peuvent conduire aux mêmes formes émergentes. Par conséquent, la correspondance
entre ce que l'on voit émerger du modèle et ce que l’on observe du monde social est
seulement une condition nécessaire, mais pas suffisante pour conclure que le modèle
est correct. Il y a beaucoup de processus différents qui peuvent conduire à des
regroupements ; ainsi, le fait que les ménages soient souvent ethniquement séparés
et le fait que le modèle de Schelling produise des regroupements ne prouve pas que
le processus proposé par Schelling soit le processus suivi par les ménages lorsqu’ils
décident de déménager [GIL 02] [Chapitre 4, annexe]. Tout ce que l’on peut faire,
c’est augmenter progressivement notre confiance dans un modèle en le confrontant
aux observations de manière sans cesse différente. À cet égard, la méthodologie de
la simulation n'est pas différente des autres approches en science sociale.
5.6. Exemples de modèles agents
Des centaines de modèles de simulation sociale multi-agents ont maintenant été
conçus et implémentés, pour examiner un éventail très large de phénomènes
sociaux. Il n'est pas possible de passer en revue l’ensemble de ceux-ci, et en décrire
un échantillon représentatif serait un exercice difficile. Cependant, nous pouvons
classer ces modèles suivant plusieurs dimensions (cf. Figure 5.2, [HAR 04], [PAR 01],