Modèles formels pour la reproduction des simulations à base d’agents

Résumé

Du fait de la dimension expérimentale des résultats obtenus par simulation informatique, la validation de ces résultats nécessite qu’ils puissent être reproduits. Cela suppose que le dispositif concret à partir desquels ils sont obtenus, à savoir le logiciel dont les exécutions fournissent les sorties qui sont observées, puisse donner lieu à de nouvelles implantations. Bien qu’elle soit indispensable à maints égards, il s’avère que cette “réplication” des modèles de simulation est le plus souvent problématique; cet article propose de présenter ces modèles sous la forme de systèmes afin d’en faciliter de nouvelles implantations.

Mots-clefs:

• simulation sociale,
• agents,
• expérimentation,
• reproduction des résultats,
• système,
• modèle formel,
• théorie

Abstract

Since the results obtained by means of computer-based simulations have an experimental character, their validation requests their reproduction. These results are obtained by observing the outputs of the runs of a software entity, which is the concrete device of the experimentation; thus, it is this software simulation model that must support a new implementation. Although the replication of a model brings many advantages, in many cases it is problematic. This paper proposes to present simulation models as systems, to ease their replication.

Key-words:

• social simulation,
• agents,
• experimentation,
• replication,
• system,
• formal model,
• theory

Notes

• [1] Remerciements. Cet article doit beaucoup à de très nombreuses discussions avec tous les participants du projet SocLab, et plus particulièrement Françoise Adreit, Pascal Roggero et Claude Vautier, ainsi qu’à des échanges très enrichissants dans le cadre du projet ANR COSMAGENS, notamment avec Denis Phan.
• [2] Robert Axelrod, « Advancing the Art of Simulation in the Social Sciences », dans Rosaria Conte, Rainer Hegselmann et Pietro Terna (dir.), Simulating Social Phenomena, Berlin, Springer-Verlag, 1997, p. 21-40.
• [3] Jean-Louis Dessalles, Jean-Pierre Müller et Denis Phan, « Emergence in Multi-Agent Systems: Conceptual and Methodological Issues », dans Denis Phan et Frédéric Amblard (dir.), Agent-Based Modelling and Simulation in the Social and Human Sciences, Oxford, The Bardwell Press, 2007, p. 327-356.
• [4] Bruce Edmonds et David Hales, « Replication, Replication and Replication: Some Hard Lessons from Model Alignment, Journal of Artificial Societies and Social Simulation, vol. 6, n^o 4, 2003, En ligne : http://www.jasss.soc.surrey.ac.uk/6/4/11.html (le 17 avril 2010).
• [5] Alexi Drogoul, Diane Vanbergue et Thomas Meurisse, « Multi-Agent Based Simulation: Where Are the Agents? », dans Jaime Sichman, François Bousquet et Paul Davidsson (dir.), Proceedings of MABS 2002 Multi-Agent-Based Simulation, Lecture Notes in Computer Science 2581, Berlin, Springer-Verlag, 2003, p. 1-15.
• [6] Frédéric Amblard, Juliette Rouchier et Pierre Bommel, « Évaluation et validation de modèles multi-agents », dans Frédéric Amblard et Denis Phan (dir.), Modélisation et simulation multi-agents, applications pour les sciences de l’Homme et de la société, Londres, Hermes-Sciences & Lavoisier, 2006, p. 103-120.
• [7] Uri Wilensky et William Rand, « Making Models Match: Replicating an Agent-Based Model », Journal of Artificial Societies and Social Simulation, vol. 10, n^o 4, 2007, En ligne : http://www.jasss.soc.surrey.ac.uk/10/4/2.html (le 17 avril 2010).
• [8] Les êtres animés ont vocation à être des acteurs et les objets à être des ressources, mais pas nécessairement. Dans un modèle de ruissellement, par exemple, les gouttes d’eau qui consomment de l’énergie potentielle pour se déplacer seront modélisées comme des acteurs, à moins qu’elles ne soient agies par un processeur « gravitation » qui exerce l’ensemble des forces d’attraction; réciproquement, un humain sans aucune initiative et intégralement instrumenté par d’autres aura le statut de ressource.
• [9] Thomas S. Schelling, Micromotives and Macrobehaviour, New York, Norton and Co., 1978.
• [10] Plus précisément une classe d’objets mathématiques.
• [11] Si l’on a affaire à un système continu, non discret, l’état du système doit aussi prendre en compte l’état interne des occurrences de transitions qui sont en cours.
• [12] Michel Grossetti et Christophe Sibertin-Blanc, « Un méta-modèle des configurations de la sociologie de l’imprévisible », dans Denis Phan (dir.), Ontologies pour la modélisation multi-agents en sciences humaines et sociales, à paraître en 2010.
• [13] Les acteurs correspondant à des choses (voir note 8), sont généralement déterministes, alors que ceux correspondant à des êtres animés sont le plus souvent dotés d’une certaine autonomie, ils choisissent leur prochain acte parmi un ensemble d’alternatives.
• [14] On peut remarquer cependant que selon les théories sociologiques de l’action qui mettent en avant les choix rationnels des acteurs sociaux (par exemple, Coleman, Crozier et Friedberg, Boudon, Touraine, Bourdieu pour partie), les interactions entre les acteurs sont médiatisées par des ressources, notamment celles cognitives, dont ils partagent l’accès. Dans ce cas, la décision de réaliser conjointement une action est elle-même une action, de niveau méta, que chacun réalise pour sa part, et on est ramené au cas où seuls les cycles des acteurs sont alors à synchroniser, les acteurs se coordonnant par l’intermédiaire des ressources.
• [15] Eric Winsberg, « Sanctioning Models: The Epistemology of Simulation », Science in Context, vol. 12, 1999, p. 275-292.
• [16] José Manuel Galán et al., « Errors and Artefacts in Agent-Based Modelling », Journal of Artificial Societies and Social Simulation, vol. 12, n^o 1, 2009, En ligne : http://www.jasss.soc.surrey.ac.uk/12/1/1.html (le 17 avril 2010).
• [17] Denis Phan, communication privée.