Table des matières - Gilles Daniel

Chapitre 14
Influence sociale, jeux de population
et émergence
dans les modèles multi-agents
14.1. Introduction
Dans ce chapitre, nous introduisons dans des modèles d’agents en interaction de
l’agitation stochastique (rationalité « bruitée » et / ou rencontres aléatoires) et une forme
d’apprentissage très stylisée. D’un point de vue économique et social, il s’agit de voir
comment des équilibres de coordination socialement souhaitables, d’un point de vue
individuel comme collectif, peuvent être déstabilisés ou mis hors d’atteinte par
l’introduction d’une dimension aléatoire [BLU 03] comme par la prise en compte de
phénomènes d’influence. Mais on peut aussi montrer que ce même type de
mécanismes peut permettre de sortir dans certaines conditions de situations non
souhaitables. Du point de vue de l’implémentation de modèles multi-agents,
l’introduction de ces nouvelles dimensions pose des problèmes nouveaux, tout en
restant compatible avec les principes classiques des automates à états finis [Chapitre 11].
Un pas qualitatif important vers des agents cognitifs est proposé dans la dernière partie
de ce chapitre, à travers une discussion des différentes dimensions de l’émergence
dans les modèles multi-agents. Il s’agit alors d’étudier la prise de conscience par les
agents d’un phénomène émergent, et de sa traduction dans une causalité « top
down » (ou « downward ») plutôt que « bottom up » à travers des phénomènes
d’émergence forte (aussi qualifiés « d’immergents » par Nigel Gilbert [Chapitre 5]).
Chapitre rédigé par Denis PHAN