Table des matières - Gilles Daniel

314 Modélisation et simulation multi-agents pour Sciences de l'Homme et de la Société.
Pour répondre à ces questions, on présente dans un premier temps les
caractéristiques générales du modèle d’émergence de classes d’Axtell, Epstein et
Young [AXT 01], puis on discute des apports spécifiques à la modélisation multiagents
par rapport au travail initial de Young [YOU 93]. Enfin on discute de la
question de la nature de l’émergence à partir de travaux complémentaires de
Dessalles, Phan, [DES 05], et Dessalles, Galam, Phan [DES 06].
14.4.1. Le modèle d’émergence de classe de d’Axtell, Epstein et Young [AXT 01]
Le modèle d’Axtell, Epstein et Young [AXT 01] – qui sera désigné par AEY
permet d’abord d’étudier les déterminants « génératifs » [EPS 99], [EPS 06]) ou
« émergents » de la formation de groupes ou de « classes » au sein d’une population de
joueurs au sens des « jeux de population » [BLU 97]. Il permet aussi d’évaluer la
pérennité de tels groupes dans le temps (« équilibres ponctués » [SOM 89]). Il
souligne enfin le rôle des signes extérieurs (« tags »)dans le processus d’émergence
d’états sociaux stables [HOL 93], [RIO 97], [HAL 01], [HAL 02], [HAL 03]. Il s’agit
d’un jeu de population de type « random pairwise ». Au cours du jeu, tous les agents
sont appariés aléatoirement et sans redondance à chaque pas de temps et jouent un jeu
« one-shot » (unique) avec leur partenaire du moment. Les agents choisissent la
stratégie qui correspond à leur « meilleure réponse » contre une distribution des
stratégies disponibles (une « stratégie mixte ») construite à partir de leur croyance
initiale, actualisée par l’histoire (bornée) de leurs rencontres passées. Nous
considèrerons cette distribution stratégique comme la « croyance » des agents relative
à ce jeu (ici une forme très simple de « représentation du monde »). A chaque tour, les
joueurs changent de partenaires et l’actualisation de leurs croyances dépend donc de
l’histoire de leurs rencontres. Comme précédemment, le modèle peut être « bruité » et
les agents peuvent aussi « explorer » (volontairement ou non) d’autres stratégies que
leur meilleure réponse. Le contexte formel est alors stochastique et la notion de
stabilité utilisée par les auteurs est celle qui a été proposée par Foster, Young [FOS 90]
pour les jeux évolutionnaires stochastiques [MAI 93], [BOY 94b]. Dans un premier
temps, les joueurs sont indifférenciés, mais dans un second temps, ils sont dotés d’un
signe extérieur qui permet de les identifier, un « tag », initialement « dépourvu de
sens » (meaningless). C’est dans ce cadre que les agents vont avoir la possibilité
d’identifier des comportements distincts en fonction du groupe d’appartenance, et
donc d’agir de manière différenciée selon le « tag » du partenaire.
14.4.1.1. Le « marchandage » : un jeu de partage
La négociation « one-shot » entre paires d’agents porte sur la répartition d’un gâteau
de « taille » 100. Chaque joueur annonce une stratégie S i : « haut » (H), « égalitaire » (M),
« faible » (L). Les gains peuvent être interprétés comme un pourcentage revendiqué
sur le gâteau (que l’on établira à 70%, 50%, 30% pour se fixer les idées). Seuls les