Taillandier, Patrick (2019) Vers une meilleure intégration des dimensions spatiales, comportementales et participatives en simulation à base d'agents. [Accreditation to supervise research (HDR)]

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Abstract

Mes travaux de recherche s’intéressent à la modélisation à base d’agents des systèmes complexes. Cette approche, qui connaît aujourd’hui un succès de plus en plus important, consiste à modéliser le système étudié sous la forme d’une collection d’entités informatiques autonomes interagissant, appelées agents. Mes travaux, qui ont plus particulièrement porté sur le développement de méthodes et outils visant à faciliter l’accès à cette approche de modélisation pour le plus grand nombre, se structurent autour de 3 principaux axes de recherche : l’intégration de la dimension spatiale dans les modèles, la modélisation de comportements d’acteurs complexes et les outils pour la modélisation et simulation participative. L’intégration de la composante spatiale dans les modèles constitue l’une de mes plus importantes contributions lors de ces dernières années. L’objectif de ces travaux était de permettre à des utilisateurs non informaticiens de pouvoir intégrer de façon naturelle dans leurs modèles des données spatiales et de leur associer des comportements. Cette recherche à la fois théorique et opérationnelle a nécessité la définition d’un méta-modèle permettant de gérer différents types de topologies spatiales (grille, graphe, espace continu) et de proposer un langage permettant de manipuler celui-ci. Ces recherches sur la dimension spatiale des modèles m’ont également amené à proposer des méthodes et outils permettant de définir simplement des actions de déplacements complexes pour les agents, en particulier dans un contexte de simulation de trafic routier. J’ai enfin travaillé sur la problématique de la spatialisation de populations synthétiques pour initialiser des simulations. Un second axe de recherche a concerné la modélisation de la cognition des acteurs. Mes travaux dans le domaine m’ont amené à proposer deux architectures d’agents. La première, qui a été développée dans le cadre du projet MAELIA, propose d’utiliser la théorie des fonctions de croyance pour modéliser la prise de décision des acteurs. La seconde, qui a été au cœur du projet ANR ACTEUR, dont je suis le porteur, est basée sur le paradigme BDI (Belief-Desire-Intention) et permet de prendre en compte des aspects cognitifs, émotionnels, sociaux et normatifs dans les comportements des agents. Ce second travail a été en grande partie réalisé dans le cadre de la thèse de Mathieu Bourgais que j’ai
co-encadré entre 2015 et 2018. Un dernier axe de mes recherches a concerné la modélisation et la simulation participative. S’il existe de longue date des outils adaptés à ce type de démarche pour des modèles simples (KISS), arriver à fournir des méthodes et outils permettant de faire de même pour des modèles plus complexes (KIDS) est un vrai challenge, surtout si l’on souhaite rendre ces outils facilement accessibles. J’ai dans ce cadre travaillé sur un langage de modélisation graphique utilisable en modélisation participative ainsi que sur des outils dédiés à la conception de jeux sérieux. Enfin, en partant de méthodes développées durant ma thèse, j’ai travaillé sur l’apprentissage de comportements d’agents par la simulation participative. Après la présentation de ces axes de recherche, ce mémoire se conclut en donnant ma vision des avancées attendues pour la modélisation à l’horizon 2030 et en présentant mes perspectives de recherche. Ces dernières, qui se situent en grande partie dans la continuité de mes travaux actuels, s’intègrent dans deux de mes trois axes de recherche. Ainsi, un premier axe de mes perspectives, en lien avec la dimension comportementale, vise à une meilleure modélisation de la décision individuelle et à la prise en compte de processus d’argumentation entre agents. Le second axe de mes perspectives, prolongeant les travaux sur la dimension participative, concerne le développement de simulations interactives intégrant des interfaces tangibles et une physicalisation des résultats de simulation. Enfin, une dernière perspective s’intéresse à la place de la simulation à base d’agents dans les démarches de prospective.