Les villes comme agents : simulation des futurs possibles du système urbain européen

Résumé

L’approche systémique pour modéliser la dynamique des systèmes de villes est ancienne. Le concept d’auto-organisation et le formalisme des équations différentielles ont donné lieu à de nombreuses applications dans les années 1980. La simulation agent ouvre de nouvelles perspectives dans ce champ. L’objectif de cet article est d’abord de discuter des registres et du niveau d’explication qui sont mobilisés pour rendre compte des différentiels de croissance des villes. Il s’agit ensuite de montrer l’intérêt d’une approche agent pour formaliser des hypothèses au niveau méso-géographique des villes. Après un bref état de l’art sur le concept de systèmes de villes et les modèles spatio-temporels associés, le modèle EuroSim formalisé avec un système multi-agents est présenté. Celui-ci permet de simuler l’évolution des villes européennes entre 1950 et 2050 en testant différents scénarios relatifs à l’ouverture des frontières vers l’immigration non européenne et à l’existence ou non de barrières économiques internes.

Mots-clefs:

• micro/macro,
• multi-échelle,
• auto-organisation,
• explication,
• système de villes,
• croissance urbaine,
• simulation agent,
• système multi-agents,
• modèle dynamique,
• réseau d’échanges

Abstract

The systemic approach has long since been used for modelling the dynamics of systems of cities. Self-organization principles and differential equations have been broadly applied in the 1980’s. Agent-based models open new ways for simulating cities’ evolution. This paper discusses different registers and levels of explanation when it comes to cities’ growth rates differences. It also shows the interest of the agent approach for formalizing hypotheses at the meso-geographical level of cities. A short state of the art on the concept of system of cities and on the associated spatio-temporal models is given. The EuroSim model, developed with a multi-agent system, is presented. The evolution of European cities is simulated between 1950 and 2050 giving different scenarios on the opening of European borders to outside immigration and on the existence of internal economical barriers.

Key-words:

• micro/macro,
• multi-scale,
• self-organization,
• explanation,
• system of cities,
• urban growth,
• agent-based simulation,
• multi-agent system,
• dynamic model,
• network of exchanges

Notes

• [1] Joshua M. Epstein, Generative Social Science: Studies in Agent-Based ComputationalModeling, Princeton, Princeton University Press, 2006; Timothy A. Kohler et George J. Gumerman (dir.), Dynamics in Human and Primate Societies. Agent-Based Modeling of Social and Spatial Processes, Oxford, Oxford University Press, 2000; Michael Batty, « Polynucleated Urban Landscapes », Urban Studies, vol. 38, n^o 4, 2001, p. 635-655; Frédéric Amblard et Denis Phan, Modélisation et simulation multi-agents : applications pour les sciences de l’homme et de la société, Paris, Hermes-Lavoisier, 2006; Juval Portugali, « Toward a Cognitive Approach to Urban Dynamics », Environment and Planning B: Planning and Design, vol. 31, n^o 4, 2004, p. 589-613.
• [2] Denise Pumain, « Settlement Systems in the Evolution », Geografiska Annaler, 82B, 2, 2000, p. 73-87.
• [3] Marianne Guerois et Fabien Paulus, « Commune centre, agglomération, aire urbaine : quelle pertinence pour l’étude des villes? », Cybergeo, n° 212, 2002, p. 1-18.
• [4] Anne Bretagnolle, Villes et réseaux de transport, des interactions dans la longue durée (France, Europe, États-Unis), Habilitation à Diriger des Recherches, Université Paris 1, 2009.
• [5] Peter Wagner et Michael Wegener, « Urban Land Use, Transport and Environment Models. Experiences with an Integrated Microscopic Approach », disP 170, 3, 2007, p. 45-56; Einar Holm, Urban Lindgren et Gunnar Malmberg, « Dynamic Microsimulation », dans Stewart Fotheringham et Mikael Wegener (dir.), Spatial Models and GIS: New Potential and New Models, GISDATA 7, Taylor & Francis, 2000, p. 143-165; Graham Clarke (dir.), Microsimulation for Urban and Regional Policy Analysis, London, Pion, 1996; Paul Waddell, « UrbanSim: Modeling Urban Development for Land Use, Transportation and Environmental Planning », Journal of the American Planning Association, vol. 68, n° 3, 2002, p. 297-314.
• [6] Dans cette figure, on considère les unités urbaines définies par l’Institut national de la statistique et des études économiques (INSEE) (privilégiant un principe de continuité du bâti) qui représentent des entités cohérentes pour une comparaison sur le temps long.
• [7] François Favory et al., « Sélection géographique, déterminisme et hasard », dans Archaeomedes (collectif de direction), Des oppida aux métropoles, Paris, Anthropos, coll. « Villes », 1998, p. 151-248.
• [8] Patrick Le Gales, Le retour des villes européennes. Sociétés urbaines, mondialisation, gouvernement et gouvernance, Paris, Presses de Sciences Po, 2003.
• [9] Marie-Claire Robic, « Cent ans avant Christaller… une théorie des lieux centraux », L’Espace géographique, n° 1, 1982, p. 5-12.
• [10] Elisée Reclus, « The Evolution of Cities », The Contemporary Review, vol. 67, n^o 2, 1895, p. 246-264.
• [11] Walter Christaller, « Die zentralen Örte in Süddeutschland: eine ökonomisch-geographische Untersuchung über die gesetz Massigkeit der Verbreitung und Entwicklung der Siedlungen mit städitschen Funktionen », Jena, Fischer Verlag, 1933.
• [12] George K. Zipf, Human Behavior and the Principles of Least Effort, Cambridge (MA), Addinson-Wesley Press, 1949.
• [13] Brian J. L. Berry, « Cities as Systems within Systems of Cities », Papers of the Regional Science Association, vol. 13, n^o 1, 1964, p. 146-163.
• [14] Peter Allen et Michèle Sanglier, « A Dynamic Model of Growth in a Central Place System », Geographical Analysis, 11, 1979, p. 256-272; Peter Allen, Cities and Regions as Self-Organizing Systems; Models of Complexity, Amsterdam, Gordon and Breach Science Publishers, 1997.
• [15] Peter Allen et Michèle Sanglier, op. cit.; Denise Pumain, Lena Sanders et Thérèse Saint-Julien, Villes et auto-organisation, Paris, Economica, 1989.
• [16] Herman Haken, AdvancedSynergetics, Instability Hierarchies on Self-Organizing Systems and Devices, Berlin, Springer Series in Synergetics, vol. 20, 1983; Wolfgang Weidlich et Günter Haag, Conceptsand Models of a Quantitative Sociology. The Dynamics of Interacting Populations, Berlin, Springer Series in Synergetics, vol. 14, 1983.
• [17] Günter Haag et al., « Interurban Migration and the Dynamics of a System of Cities », Environement and Planning, vol. 24, 1992, p. 181-198.
• [18] Günter Haag, Dynamic Decision Theory: Applications to Urban and Regional Topics, Dordrecht, Kluwer Acad. Pub., 1989; Lena Sanders, Systèmes de villes et synergétique, Paris, Anthropos, 1992.
• [19] Joshua M. Epstein, op. cit.; Gianluca Manzo, « Progrès et urgence de la modélisation en sociologie. Du concept de “modèle générateur” et de sa mise en oeuvre », L’Année sociologique, vol. 57, n° 1, 2007, p. 13-61.
• [20] Stéphane Bura et al., « Multi-Agents System and the Dynamics of a Settlement System », Geographical Analysis, vol. 28, n° 2, 1996, p. 161-178; Lena Sanders et al., « SIMPOP: A Multi-Agents System for the Study of Urbanism », Environment and Planning B, vol. 24, 1997, p. 287-305.
• [21] Si on représente les villes d’un pays en fonction de leur nombre d’habitants et de leur rang sur un schéma bilogarithmique, on obtient très régulièrement une courbe se rapprochant d’une droite de pente 1 (voir Michael Batty, 2001, et Denise Pumain, 2000).
• [22] Denise Pumain et al., « The Future of Urban Systems: Exploratory Models », dans David Lane et al. (dir.), Complexity Perspectives on Innovation and Social Change, Springer, Methodos Series, 2009, p. 331-360; Lena Sanders et al., « Intelligence artificielle et agents collectifs : le modèle EUROSIM », Cybergeo, n° 392, 2006, p. 1-14, http://www.cybergeo.eu.
• [23] Itzhak Benenson, Itzhak Omer et Erez Hatna, « Entity-Based Modelling of Urban Residential Dynamics: The Case of Yaffo, Tel Aviv », Environment and Planning B: Planning and Design, 29, 2002, p. 491-512; Yichun Xie, Mikael Batty et Kang Zhao, « Simulating Emergent Urban Form Using Agent-Based Modeling: Desakota in the Suzhou-Wuxian Region in China », Annals of the Association of American Geographers, vol. 97, 2007, p. 477-495.
• [24] Arnaud Banos et al., «Simulating the Swarming City: A MAS Approach», Proceedings of the 9^th International Conference on Computers in Urban Planning and Urban Management, London, June 29-30, 2005; Philippe Mathis, « Une micro simulation dynamique urbaine basée sur le programme d’activités: utilisation du graphe cellulaire pour une simulation multi-agents », Recherche Transports Sécurité, vol. 25/102, 2009, p. 23-45.
• [25] Nadine Cattan et al., Le Système des villes européennes, 2^e éd., Paris, Anthropos, coll. « Villes », 1999.
• [26] Le modèle EuroSim a été développé en collaboration avec Hélène Mathian et Benoît Glisse dans le cadre du programme européen TIGRESS dirigé par Nick Winder (rapport : http://www.parisgeo.cnrs.fr/lien/tigress_2006_WP4.pdf). Ce modèle a été élaboré à partir de la plate-forme générique SIMPOP2 mise au point à l’UMR Géographie-cités dans le cadre d’une collaboration entre géographes et informaticiens (http://www.simpop.parisgeo.cnrs.fr/).
• [27] Lena Sanders et Hélène Mathian, « Expérimenter sur le futur des villes européennes avec un modèle multi-agents », 15^e Journées de Rochebrune, Rencontres interdisciplinaires sur les systèmes complexes naturels et artificiels : expérimentation et systèmes complexes, ENST 2008 S 001, Paris, 2008.
• [28] La production est calculée de façon mécanique, en multipliant le nombre d’actifs dans un secteur d’activité (une spécialisation) par la productivité (avec des paramètres très généraux, différenciés par grands secteurs géographiques et par spécialisation, plus fort pour l’activité de technopole que pour l’activité industrielle, plus fort pour les activités financières que pour les spécialisations du tourisme).
• [29] Les scénarios ont été construits à partir de deux hypothèses extrêmes de l’International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA: www.iiasa.ac.at) sur les dynamiques démographiques européennes à l’horizon 2050.
• [30] Notons, cependant, que le modèle a un objectif d’expérimentation et non de prévision, et aucune conclusion ne doit être tirée sur ce que seront Londres et Budapest en l’an 2050.