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EMERGENCE MODELISATION / SIMULATION REDUCTIONISME / HOLISME SYSTEMES COMPLEXES ADATATIFS TERMES DES PHENOMENES NON-LINEAIRES
Le modèle d’un système est une représentation abstraite qui peut être utilisée pour analyser, comprendre, étudier et prévoir le comportement de ce système. Un modèle est exploité par des simulations
Il y a plusieurs types de modèles, caractérisés par leurs méthodes de création et leurs méthodes de formulation.
Les méthodes de création des modèles peuvent être :
Théoriques : basées sur des lois, des concepts, des hypothèses. Par exemple un modèle économique peut être basé sur l’hypothèse que les agent humains sont parfaitement rationnels et prennent les meilleures décisions
Empiriques : basées sur l’observation des systèmes, des analyses statistiques
Souvent mixtes, combinant les deux démarches théoriques et empiriques dont les frontières sont souvent floues. Cependant les modèles ont généralement une approche dominante
Les méthodes de formulation des modèles peuvent être :
Mathématiques, souvent au moyen d’équations différentielles résultant d’une théorie ;
Algorithmiques: un ensemble de relations logiques entre les composants d’un système (les agents) complétés par des mécanismes de récurrence temporelle
Visuelles : par exemple un graphe des relations entre les composants ou agents d’un système
Matérielles : par exemple une carte, une maquette ou un modèle réduit
Simulation
La simulation d’un système est l’exploitation d’un d’un modèle par des outils appropriés
Une simulation permet de comprendre le fonctionnement d’un système, d’analyser et de prévoir son comportement, d’étudier les moyens de modifier son comportement pour le faire évoluer dans le sens souhaité
Les progrès de l’informatique ont considérablement renforcé la puissance des simulations. Elles ont permis de développer les méthodes de simulation basées sur des agents et qui sont bien adaptées à l’étude des systèmes complexes. On peut considérer ces simulations comme des « expérimentations numériques »
Les simulations informatiques sont souvent basées sur des méthodes itératives de calcul de l’état détaillé de l’ensemble d’un système à l’instant « t + 1 » en fonction de son état à l’instant « t ». Elles sont holistiques parce qu’elles permettent de tenir compte simultanément des nombreuses propriétés d’un système
Simulation multi agents
Les modélisations et simulations basées sur agents sont bien adaptées à l’études des systèmes complexes parce qu’elles permettent de simuler, d’analyser les émergences, les phénomènes d’auto organisation engendrés par les relations entre agents
Elles tiennent compte des propriétés individuelles et de la diversité des agents : leurs règles de comportement, leur irrationalité
Elles permettent notamment d’étudier l’impact du comportement des agents sur la comportement global d’un système, la caractère aléatoire des évolutions des systèmes
Grâce à la puissance informatique d’aujourd’hui, la modélisation et la simulation s’appliquent à tous les domaines de l’activité humaine, sciences, industrie, économie, etc.
Armement nucléaire : les simulations remplacent les tirs réels
Météo, transports
Conception industrielle (aéronautique, automobile, etc.)
Biologie
Sociologie, économie
Heuristique, lissage, corrélation, recherche opérationnelle, méthode de Monte-Carlo, SMA (simulation multi agents)
Epstein, Joshua M (1996). Growing Artificial Societies: Social Science From the Bottom Up MIT/Brookings Institution. pp. 224. ISBN 978-0-262-55025-3.
Autre expert : Robert Axelrod
Site inria : http://interstices.info/jcms/c_8842/modelisation-numerique-des-phenomenes-physiques#refresh-4
La modélisation est une démarche destinée à analyser, et éventuellement prédire des phénomènes, même en l’absence de de théorie explicative ;
Cette modélisation est en général destinée à être exploitée par une simulation informatique
La SMA (simulation multi agents) est particulièrement adaptée aux systèmes complexes et à la mise en évidence d’émergences
"Dark Energy Universe simulation" Paris Diderot et CEA Simulation d'étalement urbain