La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

ACMO : A PPROCHE C OMPORTEMENTALE M ULTI -O BJECTIF POUR LES S YSTÈMES COMPLEXES MC. Lamjed Ben Said Université de Tunis Institut Supérieur de Gestion.

Présentations similaires


Présentation au sujet: "ACMO : A PPROCHE C OMPORTEMENTALE M ULTI -O BJECTIF POUR LES S YSTÈMES COMPLEXES MC. Lamjed Ben Said Université de Tunis Institut Supérieur de Gestion."— Transcription de la présentation:

1 ACMO : A PPROCHE C OMPORTEMENTALE M ULTI -O BJECTIF POUR LES S YSTÈMES COMPLEXES MC. Lamjed Ben Said Université de Tunis Institut Supérieur de Gestion Laboratoire de recherche SOIE Équipe MoS 1

2 2 Vision Rationnelle Anxiété / Méfiance Excès de confiance CréativitéMimétismeLeadershipVision comportementale

3 Q UELQUES NOTIONS DE BASE Psychologie : étude scientifique des comportements observables et des attitudes comportementales agissants sur les processus mentaux Comportement : action ou réaction des humains, des animaux et des systèmes qui est observable Attitude : une prédisposition à agir / ensemble de jugements, de tendance, un état désprit qui poussent à certains comportements 3

4 N OTION D ATTITUDE 4 Attitude Eléments intrinsèques (psychologique) Personnalité Émotions Traits Eléments intrinsèques (psychologique) Personnalité Émotions Traits Eléments extrinsèques (socioculturel) Position sociale Appartenance Influence sociale Apprentissage Eléments extrinsèques (socioculturel) Position sociale Appartenance Influence sociale Apprentissage Cognitive (ce que l'on sait) Affective (ce que l'on sent) Conative (ce que l'on fait) Attitude Valeurs Croyances, Opinions Convictions Valeurs Croyances, Opinions Convictions Sentiments Émotions État dâme Sentiments Émotions État dâme Intention et prédisposition pour agir

5 A TTITUDE VS. C OMPORTEMENT Attitude et le comportement sont deux notions différentes. Si lindividu est cohérent alors son attitude (stimulus) et son comportement (réponse) se situent dans une relation de cause à effet direct que lon peut prévoir Sinon lindividu se trouve dans un état de dissonance cognitive (Festinger, 1957) Rétablir la consonance : lindividu a tendance de modifier implicitement ses attitudes pour les mettre en conformité a posteriori avec ses comportements 5

6 RELATION ATTITUDE - COMPORTEMENT « Lattitude est essentiellement employée dans le sens dun état mental et neurophysiologique déterminé par l'expérience et qui exerce une influence dynamique sur l'individu en le préparant à agir d'une manière particulière à un certain nombre d'objets ou d'événements » (Allport, 1935). 6

7 RELATION ATTITUDE - COMPORTEMENT o La théorie de l'action raisonnée (Fishbein & Ajzen, 1975) o Lattitude dérive des croyances et de linformation disponible. o Le comportement est volontaire : Il dépend uniquement dun choix qui dépend de la bonne ou de la mauvaise évaluation des conséquences relative à la réalisation de laction. 7

8 RELATION ATTITUDE - COMPORTEMENT 8 o La théorie du comportement planifié (Ajzen, 1987) o Le comportement humain, pour être effectif, doit dabord être décidé/planifié o Désirabilité du comportement + Opinion entourage

9 RELATION ATTITUDE - COMPORTEMENT Autres visions (Krosnick et al., 1993, 1995, 1997). La probabilité de production dun comportement dépend de la prégnance de lattitude. L'attitude doit posséder une structure suffisamment stable et solide pour pouvoir observer la réalisation du comportement consistant avec celle-ci. Plusieurs dimensions : lextrémité, lintensité, la certitude, limportance, lintérêt, la connaissance, laccessibilité, une consistance structurelle, etc. 9

10 M ODÉLISATION COMPUTATIONNELLE DES AC US Patent N° 2003/ (Ben Said et al. 2003) Behavioural Primitives (BP) : Generic and functional Reacts to positive and negative external stimuli ( Ex_St +, Ex_St - ) as a function of inhibitor and triggering thresholds ( Inh_Thr sup, Inh_thr inf, Trig_Thr ) 10 Intensity Rejection scope of negative stimuli Acceptation scope Triggering threshold Inhibitor thresholds Rejection scope of positive stimuli Intensity

11 P LAN Contexte général Attitude comportementale Présentation dACMO Motivations Sources dinspiration Méthodologie Systèmes complexes abordés Problématiques Objectifs Principaux résultats Conclusion 11

12 Omniprésence des systèmes complexes dans notre environnement M OTIVATIONS 12 Activité de celui qui, prenant appui sur des modèles clairement explicités mais non nécessairement complètement formalisés, aide à obtenir des éléments de réponse aux questions que se pose un acteur dans un processus de décision, éléments concourant à éclairer la décision … Aider à décider, c'est tout d'abord aider à clarifier la formulation, la transformation et l'argumentation des préférences. A ce niveau, le concept clé est celui du critère. Définition de la prise de décision daprès B. Roy (2000) Notre définition dun système complexe Un système est dit complexe lorsqu'il est composé d'un grand nombre de composants autonomes différenciés qui interagissent entre eux de manière non triviale. Un système complexe se caractérise également par l'émergence au niveau global de propriétés nouvelles, non observables au niveau des composants du système et par une dynamique du fonctionnement global difficilement prédictible à partir de l'observation des constituants et de leurs interactions élémentaires. Notre définition dun système complexe Un système est dit complexe lorsqu'il est composé d'un grand nombre de composants autonomes différenciés qui interagissent entre eux de manière non triviale. Un système complexe se caractérise également par l'émergence au niveau global de propriétés nouvelles, non observables au niveau des composants du système et par une dynamique du fonctionnement global difficilement prédictible à partir de l'observation des constituants et de leurs interactions élémentaires. Activité de celui qui, prenant appui sur des modèles clairement explicités mais non nécessairement complètement formalisés, aide à obtenir des éléments de réponse aux questions que se pose un acteur dans un processus de décision, éléments concourant à éclairer la décision … Aider à décider, c'est tout d'abord aider à clarifier la formulation, la transformation et l'argumentation des préférences. A ce niveau, le concept clé est celui du critère. Définition de la prise de décision daprès B. Roy (2000) Systèmes complexes socio-économiques à aspect décisionnel Caractérisés par : Distribution Imprévisibilité Dynamique dinteraction Hétérogénéité Émergence L'aide à la décision nécessite : Compréhension et modélisation du phénomène Définition d'un ou de plusieurs critères d'évaluation Intégration des préférences

13 P ROBLÉMATIQUE SCIENTIFIQUE ABORDÉE 13 Une complexité qui rend difficile la prise de décision relative à la résolution des problèmes qui sont intrinsèquement liés aux systèmes complexes socio-économiques Une complexité qui rend difficile la prise de décision relative à la résolution des problèmes qui sont intrinsèquement liés aux systèmes complexes socio-économiques Étude, modélisation et simulation des systèmes complexes de type socio- économique à aspect décisionnel en proposant une nouvelle approche Résolution de problèmes Outils daide à la décision

14 ACMO : SOURCES D INSPIRATION ACMO Considération de la nature des interactions Considération des effets des interactions Approche ascendante Approche descendante Approche mono-disciplinaire Modifier une variable à la fois Ne place pas les objectifs au cœur de la démarche Isole les éléments du système Conduit à une action par objectifs Modification dun ensemble de variables à la fois Approche pluridisciplinaire Caractéristiques de lapproche analytique Caractéristiques de lapproche systémique 14

15 Environnement du système complexe ACMO - P HASE I : P RÉ - ANALYSE 15 Cadre théorique intégratif Discipline N Discipline 1 Discipline 2 Discipline 3 Discipline 4 Système complexe étendu Décideur Préférences Objectifs Système complexe Prise en compte du décideur ou du groupe de décideurs dans le système étudié. Vision pluridisciplinaire qui intègre les concepts nécessaires pour l'analyse et la modélisation d'un système complexe étendu

16 ACMO - P HASE II : A NALYSE ET MODÉLISATION 16 Analyse Structurale Analyse Comportementale Analyse Multi-Objective BUT : fournir des modèles les plus fidèles possible à la réalité du système complexe étudié. Identifier un modèle organisationnel du système complexe étendu étudié Identifier l'ensemble des critères qui permettent d'étudier l'amélioration ou la détérioration de la performance globale ou partielle du système étudié Identifier les attitudes et les réactions observables des composants du système complexe étendu étudié Modèles Représentation d'un système en regroupant des concepts décrivant son organisation et sa dynamique

17 A C T I O N S Décisions Système complexe étendu Simulation & Optimisation ACMO - P HASE III : V ALIDATION 17 Logique Floue Méta- heuristiques Systèmes Multi-Agents Résultats émergents & Observations Résolution de problèmes Valide Outils daide à la décision Solutions Prospectifs Prédictifs Explicatifs Oui Décideur Non Phase I Phase II Prise en compte de l'incertitude Adéquation Intégration Problèmes doptimisation

18 P LAN Contexte général Attitude comportementale Présentation dACMO Motivations Sources dinspiration Méthodologie Systèmes complexes abordés Problématiques Objectifs Principaux résultats Conclusion 18

19 MoDemS MoDeMS : M ulti- o bjective De cision M aking S imulation Modélisation et intégration des préférences du décideur en OEMO FuzTranS FuzTranS : Fuz zy Tran sshipment S imulation Gestion collaborative de stock dans un environnement incertain EMoTranS EMoTranS : Evolutionary Multi- objective Transshipment Simulation Transshipment multi-objectif SiSMar SiSMar : Si mulation S tock Mar ket Étude des comportements de l'investisseur dans un marché boursier CUBES CUBES : CU stomer BE havior S imulation Étude des comportements du consommateur dans un marché concurrentiel S YSTÈMES COMPLEXES ABORDÉS 19 ACMO

20 S YSTÈMES COMPLEXES ABORDÉS CUBES FuzTranS EMoTranS MoDemS SiSMar ACMO Problématique Montrer qu'à partir de la conception d'un modèle comportemental adéquat du consommateur, une simulation multi-agent peut contribuer à l'étude du comportement de consommation Principaux objectifs : 1.Découvrir des explications de phénomènes émergents observés dans un marché concurrentiel 2.Construire un modèle comportemental générique du consommateur, calibrer ses paramètres et valider les modèles de comportements d'individus qu'on croit pouvoir être à l'origine de phénomènes émergents 3.Analyser via la simulation les effets de décisions marketing, de conjonctures et des rumeurs sur les attitudes comportementales des consommateurs. UPMC Paris 6 LIP6 / FTR&D 20

21 Principaux résultats Simulateur CUBES S YSTÈMES COMPLEXES ABORDÉS NON Résultats de simulations OUI FIN Résultats de simulation correspondent aux résultats théoriques Résultats issus détudes en économie, marketing, sociologie… Approche de calibrage des simulations MA 21 Un procédé de simulation comportementaleUn nouveau modèle comportemental du consommateur CUBES FuzTranS EMoTranS MoDemS SiSMar ACMO UPMC Paris 6 LIP6 / FTR&D

22 S YSTÈMES COMPLEXES ABORDÉS 22 Problématique Étude des phénomènes observés dans un marché boursier en tenant compte des comportements complexes des investisseurs et de l'influence des attitudes sur la prise de décision Principaux objectifs : 1.Proposer un modèle qui se base sur les aspects psychologique et socio-cognitif 2.Étudier les relations micro/macro au sein du marché boursier en tenant compte des facteurs externes qui le perturbent 3.Étudier des phénomènes liés à la Bourse en simulant les interactions entre les acteurs afin de fournir un cadre expérimental pour observer les conséquences des comportements des investisseurs CUBES FuzTranS EMoTranS MoDemS SiSMar ACMO Thèse Mlle Zahra Kodia : ENSI

23 Principaux résultats Observations de phénomènes émergents Volatilité des prix et présence d'un processus multiplicatif Fat tails (queues épaisses) Clustering de la volatilité S YSTÈMES COMPLEXES ABORDÉS 23 CUBES FuzTranS EMoTranS MoDemS SiSMar ACMO Simulateur SiSMar Un nouveau modèle comportemental de linvestisseur Thèse Mlle Zahra Kodia : ENSI

24 S YSTÈMES COMPLEXES ABORDÉS 24 Problématique Incorporation des préférences du décideur dans les algorithmes évolutionnaires multi-objectifs afin de guider la recherche vers la région dintérêt Pareto optimale. Principaux objectifs : 1.Incorporer les préférences implicites et explicites du décideur dans les algorithmes évolutionnaires multi- objectifs 2.Concevoir de nouveaux algorithmes évolutionnaires multi-objectifs interactifs qui prennent en considération les préférences parfaites et floues des décideurs 3.Proposer un modèle à base dagents pour la prise de décision dans le cas dun groupe de décideurs en prenant en compte leurs préférences CUBES FuzTranS EMoTranS MoDemS SiSMar ACMO Thèse M. Slim Bechikh : ISGT

25 S YSTÈMES COMPLEXES ABORDÉS 25 CUBES FuzTranS EMoTranS MoDemS SiSMar ACMO Thèse M. Slim Bechikh : ISGT Principaux résultats Prototype dun outil daide à la gestion des préférences dans un groupe de décideurs Estimer le vecteur nadir en utilisant des points de référence mobiles Guider plus efficacement la recherche vers les meilleurs compromis en découvrant les régions knee Nadir point et Knee regionr-dominance : une nouvelle relation de dominance Guider plus efficacement la recherche vers la RI indépendamment de la faisabilité du point de référence Traiter plusieurs points de référence simultanément

26 S YSTÈMES COMPLEXES ABORDÉS 26 CUBES FuzTranS EMoTran S MoDemS SiSMar ACMO Problématique Proposition de nouvelles approches hybrides pour l' optimisation EMO en les appliquant sur des problèmes multi-objectifs liés à la gestion collaborative de stock dans une chaine logistique. Principaux objectifs : 1. Proposer de nouvelles variantes multi-objectifs pour le problème du Trasshipment plus proches de la réalité 2.Proposition de nouvelles méthodes hybrides et les appliquer sur les variantes du problème proposées 3.Développer un outil de simulation permettant d'aider les responsables de la gestion de stocks dans une chaine logistique lors de leurs décisions au quotidien. Thèse M. Nabil Belgasmi : ENSI

27 S YSTÈMES COMPLEXES ABORDÉS 27 Principaux résultats Prototype doutil daide à la décision Transshipment multi-objectif avec contraintes sur la capacité de stockage Transshipment avec capacités de stockage limitées CUBES FuzTranS EMoTran S MoDemS SiSMar ACMO Thèse M. Nabil Belgasmi : ENSI

28 S YSTÈMES COMPLEXES ABORDÉS 28 Problématique : Étude d'un réseau de distribution à un étage comportant N sites qui collaborent pour minimiser le coût de stockage global et assurer un bonne QoS en prenant en considération des facteurs dincertitude Principaux objectifs : 1.Proposer une formalisation de facteurs incertains pour déterminer leurs influences sur la gestion de stock 2.Identifier de nouvelles stratégies de collaboration qui permettent la réduction des risques liés à l'incertitude 3.Développer un outil daide à la décision qui prend en considération les paramètres incertains dans le cadre de la gestion collaborative de stock qui permet l' optimisation des mesures de performance CUBES FuzTranS EMoTran S MoDemS SiSMar ACMO Thèse M. Mohamed Hmiden: ENSI

29 Stratégie de Transshipment à deux étapes Optimisation hybride basée sur les AG et la simulation floue Impact de l'incertitude des demandes clients sur coût de stockage et quantité dapprovisionnement S YSTÈMES COMPLEXES ABORDÉS 29 CUBES FuzTranS EMoTran S MoDemS SiSMar ACMO Principaux résultats Thèse M. Mohamed Hmiden: ENSI Stratégie de Transshipment à deux étapes Proposition de stratégies de gestion collaborative de stock en fonction du profil comportemental du décideur Attitude du preneur de décision Stratégie de Transshipment max-min Averse au risque Pessimiste Neutre au risque Preneur de risque Optimiste Stratégie de Transshipment mixte Stratégie de Transshipment max profit Identification des facteurs dincertitude liés au problème du transshipment

30 P LAN Contexte général Attitude comportementale Présentation dACMO Motivations Sources dinspiration Méthodologie Systèmes complexes abordés Problématiques Objectifs Principaux résultats Conclusion 30

31 C ONCLUSION Apports méthodo -logiques Proposition dune approche d'étude des systèmes complexes socio-économiques à aspect décisionnel : ACMO Approfondissement de la démarche méthodologique de conception de systèmes multi-agents Proposition dune approche de calibrage et de validation des modèles de simulation à base de systèmes multi- agents Proposition de cadres théoriques intégratifs comme cadre formel pour l'étude des systèmes complexes Proposition dune épistémologie pratique relative à la définition d'une méthode expérimentale pour expliquer et prédire 31

32 C ONCLUSION Apports tech- niques Apports tech- niques Proposition de nouveaux algorithmes mimétiques par hybridation d'algorithmes évolutionnaires avec des heuristiques de recherche locale Application et adaptation de techniques d'optimisation multi- objectif à des instances de problèmes réels Proposition et amélioration d'algorithmes évolutionnaires multi- objectif Introduction de mécanismes de représentation des attitudes comportementales Hybridation et application de la simulation floue avec les algorithmes génétiques 32

33 33 " Longtemps, la complexité fut entendue comme un mur... plutôt que de chercher à abattre ou à contourner ou à fuir le mur de la Complexité, pourquoi pas' nous attacher à 'faire avec' (à tous les sens de l'expression, et d'abord son sens anglais : 'to deal with') ? ". (J.L. Lemoigne et P. Viveret, 2008) Finissons par une note philosophique / épistémologique …


Télécharger ppt "ACMO : A PPROCHE C OMPORTEMENTALE M ULTI -O BJECTIF POUR LES S YSTÈMES COMPLEXES MC. Lamjed Ben Said Université de Tunis Institut Supérieur de Gestion."

Présentations similaires


Annonces Google