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Simulation multi-agent de phénomènes collectifs : quelques questions dordre épistémologique Frédéric AMBLARD Institut de Recherche en Informatique de Toulouse.

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Présentation au sujet: "Simulation multi-agent de phénomènes collectifs : quelques questions dordre épistémologique Frédéric AMBLARD Institut de Recherche en Informatique de Toulouse."— Transcription de la présentation:

1 Simulation multi-agent de phénomènes collectifs : quelques questions dordre épistémologique Frédéric AMBLARD Institut de Recherche en Informatique de Toulouse Equipe Systèmes Multi-Agent Coopératifs Université Toulouse 1 Sciences Sociales) Séance Philosophie de la Simulation Groupe de travail Anne Fagot-Largeault Collège de France, 30 Avril 2009

2 Objectif de la présentation Donner une idée générale de ce quest lapproche de modélisation / simulation multi-agent Illustrer à laide dun exemple (simpliste ?) Poser des questions…

3 Modèle multi-agents Modèle de lenvironnement Modèle des règles dinteractions Phénomène collectif à étudier/comprendre Question de modélisation/Hypothèses Modèle de lorganisation et son évolution Hypothèses sur les conditions initiales Expérience de simulation Observables de la simulation Individuels ou agrégés Modèle(s) comportementaux au niveau individuel Comparaison avec les attendus / données / théories

4 La reconstruction comme source de compréhension Reconstruire les phénomènes pour les comprendre –Pappert (Logo), Resnick (NetLogo) Quels pourraient être les règles individuels qui produisent un phénomène (collectif) donné ? –Approche par expérimentation/modélisation essai/erreur –ex: Regroupement des morts chez les fourmis en dehors de la fourmilière

5 Principales caractéristiques des simulations multi-agents Approche individus-centrée –Individualisme méthodologique –Mécanismes générateurs des régularités macroscopiques Simulation –Abstraction (modèle) plongé dans le temps Formalisation algorithmique souple –Hypothèque numérique cependant

6 Principaux éléments dun modèle multi-agents Une question Un système Formalisé dans les SMAs –Les agents Attributs Règles de décision Comportements Communication entre agents –Organisation (ex.: réseau social) –Environnement –Facteurs exogènes –Gestion du temps –Lutilisateur ? Orientent labstraction

7 Exemple …

8 Interprétation(s) des résultats Différents niveaux dinterprétation des résultats: –Niveau du modèle : quest-ce qui dans la mécanique interne du modèle a produit les résultats observés ? –Niveau du système modélisé : quelle signification donner aux résultats obtenus compte tenu des hypothèses de modélisation retenues

9 Points faibles… Compréhension difficile de la production des résultats du modèle –Reproduction de la complexité du système modélisé Lien empirique –Niveau microscopique (trajectoires individuelles) –Niveau macroscopique (phénomène coll.) –Données nécessaires Données disponibles

10 Risques observés… Modéliser pour construire un modèle –sans question de modélisation clairement définie Réaliser des modèles trop simples –Producteurs de tautologies Réaliser des modèles trop complexes –Difficulté à comprendre les mécanismes de production des résultats Attache théorique –Nécessaire pour que le modèle soit autre chose que la représentation du seul modélisateur

11 Positionnement épistémologique Modèles comme formalisation dune théorie discursive Modèles comme substrat pour laide à la projection –Dhypothèses dynamiques –Portant sur un grand nombre dentités en interaction Processus de modélisation comme aide à la clarification/désambiguïsation conceptuelle Modèle comme accompagnement de la réflexion (i.e. le modèle na pas forcément de légitimité en dehors de ce contexte)

12 Applications existantes Artefact pour la réflexion –Par la formalisation –Par la comparaison des attendus et des résultats –Par la compréhension précise des mécanismes de production des résultats au niveau du modèle Test qualitatif dhypothèses –Aménagement du territoire –Gestion de leau Artefact pour la négociation Formation/entraînement Anticipation/Prédiction

13 Quelques questions…

14 Evolution du rôle / métier du modélisateur –De lanalyse à lexpérimentation … Approche méthodologique reste à proposer –Keep It Simple Stupid … –Keep It Descriptive Stupid … –Pourquoi se priver de modèles complexes…

15 Quelques questions … Positionnement délicat par rapport aux approches de modélisation/simulation classiques : Evaluation des modèles –De la vérification / calibration / validation –Vers une évaluation plus générale en terme datteinte des objectifs –Voire une évacuation de cet aspect (évaluation de la feuille de papier ?) Des propriétés classiques qui ne sont plus applicables –Robustesse des modèles –Critère décisif des données


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