Résumé Thèse Frédéric Amblard


Par l'utilisation de l'approche individus-centrée, en particulier pour la modélisation de systèmes sociaux, le modélisateur est souvent confronté au sein même de son modèle, à une des complexités majeures du système réel qu'il cherche à comprendre, à savoir la relation entre comportements individuels et comportements collectifs, qui présente dans le système réel se retrouve, par cette approche, présente également dans son modèle. Dès lors il se retrouve face à un modèle dont il ne peut que difficilement comprendre le fonctionnement même s'il en connaît les règles de fonctionnement au niveau individuel. Nous proposons ici le recours à une démarche expérimentale pour la compréhension de modèles de simulation sociale individus-centrés. De manière à cerner l'objet de cette démarche, nous exposons tout d'abord un cadre formel pour l'expression de modèles individus-centrés, qui nous permettra d'englober plusieurs grands types de modèles (automates cellulaires, microsimulation, simulation multi-agents notamment). Nous présenterons ensuite les modèles individus-centrés de l'influence sociale rencontrés dans la littérature en utilisant ce formalisme comme grille de lecture pour tenter de représenter le spectre des comportements possibles que l'on peut introduire dans le modèle. Dans une deuxième partie, nous nous intéresserons à la démarche expérimentale comme accompagnement pour la compréhension du modèle. Nous présenterons tout d'abord les différents points de vue sur le modèle que peut prendre le modélisateur (individuel, collectif, population de simulations notamment) et nous argumenterons sur la nécessaire complémentarité entre ces points de vue dans le but de comprendre le fonctionnement du modèle. Nous proposerons ensuite un environnement dédié à la gestion des plans d'expérience sur des modèles de simulation destiné à accompagner l'exploration systématique de l'espace des paramètres d'un modèle. Nous présenterons enfin une méthodologie incrémentale de construction des modèles pour nous permettre d'obtenir une compréhension construite et croissante du fonctionnement de modèles complexes envisagés comme une collection de modèles de complexité croissante. Dans une dernière partie, nous mettrons en pratique les éléments abordés précédemment en présentant une série de modèles de dynamiques d'opinions dont la compréhension est enrichie en étudiant tout d'abord des modèles très simples puis en complexifiant progressivement les modèles étudiés. Nous aborderons ainsi successivement un modèle d'interaction conditionnel en population homogène, nous ferons ensuite évoluer la dynamique des agents de ce modèle, puis nous introduirons de l'hétérogénéité dans le modèle pour finir par étudier son comportement lorsque l'on introduit un réseau social.