Table des matières - Gilles Daniel

Modélisation multi-agents comme compléments des formalismes classiques. 231
Santa Fe Institute au Nouveau Mexique est l’exemple paradigmatique du lieu où se
retrouvent des chercheurs de toutes disciplines concernés par ces systèmes complexes
adaptatifs 40 .
Modélisation et simulation multi-agents comme compléments des formalismes
classiques dans une approche par abstraction décroissante
Pour étudier ce type de système, la parcimonie des hypothèses retenues au
niveau des agents permet de mieux comprendre en quoi la complexité naît des
interactions, même avec des comportements individuels très simples. Dans une
approche où la modélisation et la simulation multi-agents sont considérées comme
un complément des formalismes analytiques [AXT 00] [PHA 04a], un principe
d’abstraction décroissante [LIN 92] [AMB 01] permet de relâcher progressivement
les hypothèses simplistes du modèle de base pour se rapprocher autant que possible
du phénomène que l’on cherche à expliquer. A son plus haut niveau d’abstraction,
on peut considérer également que cette démarche est cohérente avec le principe de
simplicité revendiqué par Axelrod : KISS 41 [AXE 97]. On commence donc par
l’étude d’un cas simple, pour lequel on peut trouver une solution analytique. Des
simulations classiques permettent ensuite d’explorer les dynamiques lorsque des
solutions analytiques exactes ne peuvent être obtenues, par exemple lorsque la
population d’agents est de taille finie, ou lorsque les agents sont liés par des
configurations résiliaires locales spécifiques. A ce niveau élevé d’abstraction, il
n’est généralement pas nécessaire de recourir à un modèle multi-agents proprement
dit et le modèle peut être implémenté sous forme d’un réseau d’automates par un
langage procédural classique (par exemple en C), ou par tout autre moyen, comme
on peut le voir dans le [chapitre 17] qui propose trois implémentations différentes du
modèle de Schelling, sous StarLogo, Excel et SpaCelle. Mais rien n’empêche non
plus d’utiliser un modèle multi-agents à ce niveau d’abstraction 42 . Des résultats
importants peuvent déjà être obtenus par ce moyen, car de nombreux principes des
systèmes complexes adaptatifs sont applicables aussi bien aux populations naturelles
40 Cf. [ART 97] et [TES 97] pour l’économie. Sur le climat intellectuel qui entoure ce débat,
on peut consulter [LEW 92], [WAL 93] et de manière complémentaire, [BAK 96]
41 L’acronyme provient du slogan militaire : “Keep It Simple, Stupid !”. Axelrod le considère comme
« vital » en raison des caractéristiques de la communauté des chercheurs : limitation des
capacités cognitives, confiance dans le modèle lorsque les résultats sont surprenants ou
contre-intuitifs, et finalement “Simplicity is also helpful in giving others researchers a
realistic chance of replicating one’s model, and extending the work in new directions”.
42 Moduleco-MadKit propose également une version du modèle de Schelling au moyen de la
programmation orientée agents. Des agents « mobiles » se déplacent sur un damier composé
d’agents « place », dont les seules fonctions sont de recevoir au plus un agent mobile et de renvoyer
à la demande un état d’occupation (occupation par un agent d’un type donné ou non occupé). En ce
sens, les « places » sont des « objets » non réactifs plus que des agents au sens du chapitres 1.