Table des matières - Gilles Daniel

8 Modélisation et simulation multi-agents pour Sciences de l'Homme et de la Société.
pratiques de modélisation et de simulation. Le chapitre 3, rédigé par Vincent Ginot et
Hervé Monod, présente des méthodes statistiques d’analyse des données issues de
ces expérimentations « in silico » que sont les simulations multi-agents. Le chapitre 4,
rédigé par Frédéric Amblard, Pierre Bommel et Juliette Rouchier, traite de l’évaluation
et de la « validation » des modèles et des simulations multi-agents. A la suite des
discussions que nous avons eu à Porquerolles sur les questions de méthodologie et
d’épistémologie associées à notre domaine, comme des questions soulevées dans ce
chapitre, et dans de nombreuses autres parties de ce livre, il nous a semblé important de
compléter le chapitre 4 par une annexe rédigée par Denis Phan et Franck Varenne
intitulée « Concevoir et expérimenter : épistémologie dans une coquille de noix » 1 .
Dans le chapitre 5, Nigel Gilbert, sociologue et pionnier de la simulation dans les
sciences sociales [GIL 95], dresse un panorama des méthodes, des problèmes et des
résultats dans ce domaine, suivi, dans le chapitre 6, par un autre pionnier, Robert
Axtell, économiste et informaticien [EPS 96]. Pour ce dernier, la modélisation et la
simulation à base d’agents arrivent à la fin de leurs « débuts » et nous entrons dans une
nouvelle phase, par la conjonction des connaissances accumulées et de l’augmentation
de la puissance des systèmes et des langages informatique. Le chapitre 7, rédigé par
Lena Sanders est dédié à l’histoire de la modélisation et de la simulation en géographie
urbaine, mais soulève des questions qui au-delà même de la géographie, concernent
l’ensemble des sciences sociales. Le chapitre 8, rédigé par Pierre Livet, étend la réflexion
épistémologique en direction des sciences sociales, tout en posant la question du
statut cognitif et épistémique de la simulation. Les chapitres 9 et 10 rédigés
respectivement par Nils Ferrand et par le collectif ComMod (Companion Modelling)
présentent le point de vue de chercheurs qui dans le cadre d’une démarche
participative de type recherche-action, utilisent dans les modèles multi-agents à la
fois le processus de modélisation avec les acteurs mais également l’artefact qui
découle de cette modélisation pour intervenir sur des problèmes concrets de décision
collective, par exemple pour la gestion de ressources. Les seconde et troisième
parties du livre comportent des introductions spécifiques. Elles sont consacrées à (II)
la modélisation et simulation multi-agent en économie et sciences sociales vues
comme compléments aux formalismes classiques et (III) à la modélisation spatiale.
La modélisation multi-agents a des racines multiples : en informatique [FER 95]
[WOO 02], dans le cadre des systèmes complexes adaptatifs en physique ou en
biologie [HOL 75], [WEI 89], ou encore dans le domaine de la vie artificielle [LAN 89]
[HEU 98]. Elle a également été utilisée en écologie avec l’approche individus-centrée.
Cette démarche tire parti d’une propriété particulière des architectures multi-agents qui
1 Le volume de cette « coquille de noix » est trop limité pour qu’il ait été possible d’y développer
une argumentation détaillée sur les questions abordées. Le spécialiste n’y trouvera rien qui ne
soit déjà bien connu, sauf dans la seconde section, plus exploratoire. Pour le néophyte,
questions et références utiles pourront être complétées par une première introduction plus
conséquente avec [CHA 82], [BES 96] ou encore [JAR 92], et pour aller plus loin dans [SCH 98]
et [ULI 06] (en particulier pour ce qui concerne les modèles et la période la plus récente).