Table des matières - Gilles Daniel

Sciences sociales computationnelles : simulation sociale multi-agents. 131
[DAV 04]). Dans cette section, nous illustrerons ces axes en se référant à quelques
simulations sociales typiques.
Abstrait vs Descriptif
Artificiel vs Réaliste
Positif vs Normatif
Spatialisé vs en Réseau
Agents complexes vs Agents simples
Figure 5.2. Quelques dimensions opposant les modèles multi-agents.
5.6.1. Abstrait vs Descriptif
Les modèles peuvent varier en fonction du niveau de détail auquel ils essayent
d'incorporer des objets cibles particuliers. Le travail de Dean et al. [DEA 99] sur la
Long House Valley, au Nord de l’Arizona, près de Monument Valley est un exemple
de modèle dont le but est de donner une représentation détaillée d'un emplacement
spécifique et de son évolution. Ce modèle couvre une période qui s’étale d’environ
400 à 1400 après J.C. et se compose d’agents-ménages qui habitent une version
numérisée du paysage de la Long House Valley. Les agents ont des règles qui
déterminent leurs pratiques agricoles et leurs emplacements résidentiels, ainsi que leur
reproduction et leur mortalité. Chaque exécution du modèle produit une histoire
unique de l’évolution de la population, les données agricoles de sortie, et les formes
d’installations qui peuvent être comparées aux données archéologique sur la vallée.
A l’opposé, une série d'articles [CON 95], [CAS 98], [SAA 99], [STA 01], [FLE 01],
[HAL 02], [YOU 04] explore les relations entre normes et inégalité sociale en utilisant
un « jeu » très simple dans lequel les agents contrôlés par des normes (des règles
comportementales) recherchent sur une grille régulière de la nourriture, qu’ils
consomment pour maintenir leur niveau d’énergie ou « force ». Ces auteurs ont effectué
des expériences pour étudier la moyenne et la variance de la distribution de la force sous
différents arrangements normatifs. Deux exemples normatifs sont « l’agression aveugle »,
où les agents attaquent d'autres agents pour se saisir de leur nourriture, sans prendre en
compte le fait que l'agent attaqué est plus fort qu'ils ne le sont, et les « trouveurs-gardiens »,
qui respectent les droits de propriété et n'attaquent pas d'autres agents pour leur
nourriture. Les expériences ont prouvé que, sous certaines conditions (par exemple
lorsque les agents sont initialisés avec des niveaux de force plus ou moins égaux), la
norme trouveur-gardien réduit l'inégalité, mais si les agents commencent avec une
distribution inégale, avoir la même norme peut augmenter le degré d'inégalité. Ces