Speaker: Franck Sfiligoi-Taillandier

Date: Thursday 11th of January 2024, 1:15pm.

Abstract:

Les modèles Agent (ou modèles multi-agents), issus du domaine de l’Intelligence Artificielle, sont particulièrement intéressants pour la modélisation et la simulation des systèmes sociaux et sociaux-techniques. Contrairement aux approches par apprentissage (Deep learning, Machine learning…), ils passent par une modélisation et une simulation explicite et naturelle des entités constitutives des systèmes et de leurs interactions, ce qui permet de faciliter la compréhension du système et de l’explorer. Ce côté intuitif et ouvert (par opposition aux boites noires), rend ces modèles particulièrement adaptés aux approches de modélisation et de simulation participatives. La modélisation participative est une approche dans laquelle les parties prenantes sont directement impliquées dans la construction du modèle. La simulation participative renvoie à une simulation interactive dans laquelle l’utilisateur peut modifier le cours de la simulation ; cette approche est beaucoup utilisée dans le cadre des jeux sérieux. Dans cette présentation, je reviendrai sur ces différents éléments en me basant sur des applications liées à la gestion des territoires, et en essayant de vous convaincre de l’intérêt de ces approches dans un dispositif d’aide à la décision ainsi que de leur valeur scientifique.