Table des matières - Gilles Daniel

Evaluation et validation de modèles multi-agents. 97
que peu d'utilité. Cette capacité à discriminer une entrée donnée du modèle doit
cependant être relativisée au regard de la variable de sortie retenue, cette variable étant
souvent un indicateur construit par le modélisateur. Le fait d'observer un bruit
important sur cette variable en sortie peut remettre en cause certes le modèle luimême,
mais également l'indicateur retenu. L'analyse de sensibilité, si elle peut
s'appliquer pour tester la robustesse des résultats d'un modèle, peut également être utilisée
pour tester la robustesse de la structure du modèle. En modifiant les hypothèses réalisées
dans le modèle, par exemple en modifiant les structures organisationnelles, le
modélisateur obtient des indices relatifs à la stabilité de son modèle et de ses hypothèses.
Ces indices lui permettent précisément de jauger l'importance du choix d’une hypothèse
et l’influence de son remplacement par une autre sur un aspect particulier du modèle.
Une autre propriété importante qu'il s'agit d'étudier au cours de cette étape de
validation interne concerne les classes de comportements produites par le modèle. Les
simulations multi-agents produisent ce qui est assez communément appelé des
comportements émergents [Chapitres 14, 16, 17], c'est-à-dire des comportements qui
ne sont pas exprimables en utilisant uniquement les hypothèses réalisées sur les
comportements individuels. Si l'on prend pour exemple le modèle de dynamique
d'opinion de [DEF 02], les trois classes qualitatives en présence d'extrémistes de ce
modèle sont la convergence centrale (le fait que tous les individus convergent au
centre de la distribution d'opinion), la convergence vers les deux extrêmes de la
distribution d'opinions et la convergence vers un seul des deux extrêmes.
L'identification de ces classes résulte bien évidemment d'un certain nombre
d'expérimentations réalisées sur le modèle. Nous verrons dans la partie suivante
comment l'identification de ces classes de comportements à des faits stylisés est un
type de validation externe très utilisé pour les simulations multi-agents.
Une fois l'identification des classes de comportements réalisée, un dernier point à
soulever concerne l'identification de leurs conditions de survenance ; à savoir essayer
d'identifier sous quelles conditions et pour quelles valeurs de paramètres telle ou telle
forme émergente tend à apparaître. Cette étape, ajoutée à l'étude plus poussée des
mécanismes générateurs des formes émergentes (« qu'est-ce qui fait dans le programme
qu'en choisissant telle valeur de paramètre en entrée j'obtienne telle autre en sortie »)
est sans aucun doute une des étapes les plus difficiles à mettre en place concernant les
modèles multi-agents. Mais c'est une étape indispensable car contrôler son modèle,
c'est pouvoir expliquer les raisons de chaque phénomène révélé par la simulation.
Plusieurs tentatives, pour rendre cette étape opérationnelle, ont été proposées et sont en
cours d'élaboration soit sous forme d'outils et de méthodes assistant cette recherche
[AMB 03a], [AMB 03b] soit sous forme d'outils permettant une détection automatique
des règles de production de comportements émergents identifiés [YAH 05].
Parmi toutes ces données sur la robustesse du système, un ensemble important doit
être fourni avec la description du système, afin que la contre-vérification puisse être