Table des matières - Gilles Daniel
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194 Modélisation et simulation multi-agents pour Sciences de l'Homme et de la Société. croire que la simulation nous a permis de remonter d’un niveau, qu’elle explique les phénomènes sociaux de manière plus approfondie que ne le font les scénarios sociaux. Mais comme les compensations peuvent se faire de différentes manières sur notre cube des similarités, nous sommes dans une situation multi-critères, et il existe évidemment plusieurs manières de définir un tel gradient. Nous pouvons enfin nous demander si l’épistémologie de la simulation que nous avons esquissée en prenant comme référence les sciences sociales peut se généraliser à tous les usages de la simulation. Suffirait-il de renommer les pôles des axes de similarités C’est possible, et nous avons même tendance à penser que c’est plausible, mais seules des études plus précises dans chaque domaine de simulation permettraient d’affirmer cette thèse, que nous mettrons donc pour l’instant en simple suspension, puisque nous n’avons pas procédé encore à suffisamment de variations pour la mettre à l’épreuve. 8.7. Bibliographie [DAV 57] DAVIDSON D., SUPPES P., SIEGEL S., Decision Making an Experimental Approach, Stanford University Press, 1957 réédité par University of Chicago Press, 1977. [DAV 80] DAVIDSON D., Essays on Actions and Events, Oxford University Press, 1980, traduction française et préface de P. Engel, Actions et événements, Paris, PUF, 1993. [KIR 91] KIRMAN A., VIGNES A., “Price dispersion. Theoretical considerations and empirical evidence from the Marseille fish market”, in Arrow K.J. (ed.), Issues in Contemporary Economics, Macmillan, London, 1991. [MET 03] METZINGER T., Being No One. The Self-Model Theory of Subjectivity, Cambridge, MA, MIT Press, 2003. Cf. Symposium on T. Metzinger Being no One, PSYCHE, vol.11, n°6, October 2005 : http://psyche.cs.monash.edu.au/ [POP 45] POPPER K., The Open Society and its Enemies, Routledge & Kegan, Londres, traduction française abrégée sur 12° édition, 1977 : La Société ouverte et ses ennemis, Seuil, 1979. [VAR 93] VARELA F., THOMSON E., ROSCH E., L'inscription corporelle de l'esprit, Paris, Seuil, 1993. [WEI 97] WEISBUCH G., KIRMAN A., HERREINER D., “Market Organisation”, in Conte R., Hegeslmann R., Terna P. (eds.) Simulating Social Phenomena, Berlin, Springer Verlag, p. 221-240, 1997. [WEI 00] WEISBUCH G., KIRMAN A., HERREINER D., “Market organization and trading relationships”, The Economic Journal, Vol.110, n°463, p. 411-436, 2000.
Chapitre 9 Modéliser avec et pour les acteurs de terrain 9.1. Introduction Dans ce chapitre, nous proposons d’introduire et de discuter des méthodes pratiques d’utilisation des modèles et systèmes multi-agents en interaction directe avec des acteurs de terrain. Cela inclut les recherches pragmatiques en sciences sociales et différents processus d’intervention à visée d’analyse et d’aide à la décision. La condition de pertinence de cette partie est donc la volonté du concepteur des modèles de les rendre accessibles, de les co-construire et de les utiliser directement avec les acteurs. De plus, nous dépassons cette perspective participative en discutant la finalité de la modélisation et des modèles et en questionnant l’identité du (groupe) client : pour qui la modélisation est-elle conçue A qui le processus sert-il Comment construire les conditions procédurales initiales et ultérieures pour éclairer ces questions Si la modélisation et la simulation multi-agents ont été conçues par des informaticiens, ce sont des approches et outils qui ont rencontré précocement les sciences sociales, à la fois comme source d’inspiration pour les modèles et les processus mis en œuvre [FER 96], mais aussi comme thème d’application, qu’il s’agisse de l’analyse ou de la représentation des processus sociaux, de l’archéologie ou de la linguistique. Cependant, l’échange peut apparaître plutôt déséquilibré dans la mesure où l’appropriation finale dans les démarches classiques - à fondement empirique - de sciences sociales n’est pas manifeste. Chapitre rédigé par Nils FERRAND
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Chapitre 9<br />
Modéliser avec et pour les acteurs de terrain<br />
9.1. Introduction<br />
Dans ce chapitre, nous proposons d’introduire et de discuter <strong>des</strong> métho<strong>des</strong><br />
pratiques d’utilisation <strong>des</strong> modèles et systèmes multi-agents en interaction directe<br />
avec <strong>des</strong> acteurs de terrain. Cela inclut les recherches pragmatiques en sciences<br />
sociales et différents processus d’intervention à visée d’analyse et d’aide à la<br />
décision. La condition de pertinence de cette partie est donc la volonté du<br />
concepteur <strong>des</strong> modèles de les rendre accessibles, de les co-construire et de les<br />
utiliser directement avec les acteurs. De plus, nous dépassons cette perspective<br />
participative en discutant la finalité de la modélisation et <strong>des</strong> modèles et en<br />
questionnant l’identité du (groupe) client : pour qui la modélisation est-elle conçue <br />
A qui le processus sert-il Comment construire les conditions procédurales initiales<br />
et ultérieures pour éclairer ces questions <br />
Si la modélisation et la simulation multi-agents ont été conçues par <strong>des</strong><br />
informaticiens, ce sont <strong>des</strong> approches et outils qui ont rencontré précocement les<br />
sciences sociales, à la fois comme source d’inspiration pour les modèles et les<br />
processus mis en œuvre [FER 96], mais aussi comme thème d’application, qu’il<br />
s’agisse de l’analyse ou de la représentation <strong>des</strong> processus sociaux, de l’archéologie<br />
ou de la linguistique. Cependant, l’échange peut apparaître plutôt déséquilibré dans<br />
la mesure où l’appropriation finale dans les démarches classiques - à fondement<br />
empirique - de sciences sociales n’est pas manifeste.<br />
Chapitre rédigé par Nils FERRAND