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Table des matières - Gilles Daniel

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Comparaison de trois implémentations du modèle de Schelling. 409<br />

La dernière colonne incorpore les zones 2 et 3. Dans la zone 3, le modèle<br />

converge en produisant <strong>des</strong> agrégats d’autant plus important que la tolérance est<br />

faible. En deçà d’un seuil de 2 étrangers, on se situe dans la zone 2, la probabilité de<br />

convergence du modèle est extrêmement faible, le nombre de places libres est trop<br />

limité pour permettre la formation de petites poches de stabilité qui pourraient<br />

s’amplifier. On est ici en présence d’un point de bifurcation, avec un premier type de<br />

comportement pour <strong>des</strong> seuils de tolérance supérieurs ou égaux à 25%, pour lequel<br />

le modèle produit <strong>des</strong> agrégats de plus en plus importants, et un second type pour<br />

<strong>des</strong> seuils inférieurs où le modèle ne produit plus du tout d’agrégat.<br />

17.7. Conclusion<br />

L’objectif de ce chapitre a été de montrer les différentes étapes d’élaboration<br />

d’un modèle de simulation, à travers l’exemple du modèle de Schelling.<br />

L’élaboration théorique du modèle, sa construction schématique de type UML, son<br />

implémentation informatique sous différentes plates-formes, la simulation et<br />

l’exploration de son comportement dans l’espace <strong>des</strong> paramètres ont ainsi été<br />

présentées.<br />

Cet exercice nous a permis d’étudier une variante du modèle de Schelling basée<br />

sur l’influence de la densité de population dans la construction de zones ségrégées.<br />

Ce travail nous a fait découvrir un comportement très variable du modèle selon la<br />

zone choisie de l’espace <strong>des</strong> paramètres. Il nous a montré que le domaine dans<br />

lequel il a été utilisé pour servir une cause pédagogique - la ségrégation sociale ne<br />

provient pas forcément d’un manque de tolérance <strong>des</strong> individus - est très étroit et<br />

cache en fait une variété d’autres comportements assez étonnants, pour un système<br />

qui est à la fois très simple par ses règles, mais dont la complexité combinatoire est<br />

gigantesque. L’explication mathématique de cette diversité comportementale pour<br />

<strong>des</strong> valeurs très voisines <strong>des</strong> paramètres reste à établir.<br />

17.8. Bibliographie<br />

[PAN 03] PANCS R., VRIEND N. J. “Schelling’s Spatial Proximity Model of Segregation<br />

Revisited”, Working Paper n° 487, Dept. of Economics Queen Mary, University of<br />

London, 2003.<br />

[SCH 69] SCHELLING T.S. “Models of Segregation”, American Economic Review, 59-2,<br />

p.488-493, 1969.<br />

[SCH 71] SCHELLING T.S. “Dynamic Models of Segregation”, Journal of Mathematical<br />

Sociology, 1, p.143-186, 1971.<br />

[SCH 78] SCHELLING T.S. Micromotives and Macrobehavior N.Y Norton and Co, 1978, traduction<br />

française: La tyrannie <strong>des</strong> petites décisions; Paris, Presses Universitaires de France,1980.

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