Nous proposons une approche basée sur la géosimulation multi-agent et un outil d’aide à la décision pour supporter l’analyse « What-if » durant la planification des suites d’actions (plans) dans un environnement géographique dynamique. Nous présentons les caractéristiques du raisonnement « What-if » en tant 1) que simulation mentale 2) suivant un processus en trois étapes et 3) basé sur du raisonnement causal qualitatif. Nous soulignons les limites de la cognition humaine pour appliquer ce raisonnement dans le cadre de la planification des suites d’actions dans un environnement géographique dynamique et nous identifions les motivations de notre recherche. Ensuite, nous présentons notre approche basée sur la géosimulation multi-agent et nous identifions ses caractéristiques. Nous traitons en particulier trois problématiques majeures. La première problématique concerne la modélisation des phénomènes géographiques dynamiques. Nous soulignons les limites des approches existantes et nous présentons notre modèle basé sur le concept de situation spatio-temporelle que nous représentons en utilisant le formalisme de graphes conceptuels. En particulier, nous présentons comment nous avons défini ce concept en nous basant sur les archétypes cognitifs du linguiste J-P. Desclés. La deuxième problématique concerne la transformation des résultats d’une géosimulation multi-agent en une représentation qualitative exprimée en termes de situations spatio-temporelles. Nous présentons les étapes de traitement de données nécessaires pour effectuer cette transformation. La troisième problématique concerne l’inférence des relations causales entre des situations spatio-temporelles. En nous basant sur divers travaux traitant du raisonnement causal et de ses caractéristiques, nous proposons une solution basée sur des contraintes causales spatio-temporelles et de causalité pour établir des relations de causation entre des situations spatio-temporelles. Finalement, nous présentons MAGS-COA, une preuve de concept que nous avons implémentée pour évaluer l’adéquation de notre approche comme support à la résolution de problèmes réels. Ainsi, les principales contributions de notre travail sont: 1- Une approche basée sur la géosimulation multi-agent pour supporter l’analyse « What-if » des suites d’actions dans des environnements géographiques virtuels. 2- L’application d’un modèle issu de recherches en linguistique à un problème d’intérêt pour la recherche en raisonnement spatial. 3- Un modèle qualitatif basé sur les archétypes cognitifs pour modéliser des situations dynamiques dans un environnement géographique virtuel. 4- MAGS-COA, une plateforme de simulation et d’analyse qualitative des situations spatio-temporelles. 5- Un algorithme pour l’identification des relations causales entre des situations spatio-temporelles. / We propose an approach and a tool based on multi-agent geosimulation techniques in order to support courses of action’s (COAs) “What if” analysis in the context of dynamic geographical environments. We present the characteristics of “What if” thinking as a three-step mental simulation process based on qualitative causal reasoning. We stress humans’ cognition limits of such a process in dynamic geographical contexts and we introduce our research motivations. Then we present our multi-agent geosimulation-based approach and we identify its characteristics. We address next three main problems. The first problem concerns modeling of dynamic geographical phenomena. We stress the limits of existing models and we present our model which is based on the concept of spatio-temporal situations. Particularly, we explain how we define our spatio-temporal situations based on the concept of cognitive archetypes proposed by the linguist J-P. Desclés. The second problem consists in transforming the results of multi-agent geosimulations into a qualitative representation expressed in terms of spatio-temporal situations and represented using the conceptual graphs formalism. We present the different steps required for such a transformation. The third problem concerns causal reasoning about spatio-temporal situations. In order to address this problem, we were inspired by works of causal reasoning research community to identify the constraints that must hold to identify causal relationships between spatio-temporal situations. These constraints are 1) knowledge about causality, 2) temporal causal constraints and 3) spatial causal constraints. These constraints are used to infer causal relationships among the results of multi-agent geosimulations. Finally, we present MAGS-COA, a proof on concept that we implemented in order to evaluate the suitability of our approach as a support to real problem solving. The main contributions of this thesis are: 1- An approach based on multi-agent geosimulation to support COA’s “What if” analysis in the context of virtual geographic environments. 2- The application of a model proposed in the linguistic research community to a problem of interest to spatial reasoning research community. 3- A qualitative model based on cognitive archetypes to model spatio-temporal situations. 4- MAGS-COA, a platform of simulation and qualitative analysis of spatio-temporal situations. 5- An algorithm to identify causal relationships between spatio-temporal situations.

Devrions-nous nous fier à notre inconscient pour l’achat de notre maison ou de notre prochaine voiture ?Dijksterhuis, Bos, Nordgren et van Baaren, (2006), répondent par l’affirmative à cette question. En effet, d’après ces chercheurs, effectuer une tâche de distraction, comme résoudre des anagrammes pendant quelques minutes, permettrait de « penser inconsciemment » et d’améliorer la qualité des décisions complexes. Avant de prendre une décision complexe, il faudrait donc s'abstenir de réfléchir à l'ensemble des avantages et inconvénients que présenterait chaque option. Etant donné les implications de ces résultats dans divers domaines tels que le management, la politique ou encore la justice, l’objet de cette thèse consistera à réexaminer et passer au crible la méthodologie des expériences relatives à la « théorie de la pensée inconsciente » (Diksterhuis & Nordgren, 2006). Les sept études menées suggèrent que l’apparente supériorité des décisions prises après une période de distraction n'est pas le fruit de la "pensée inconsciente" mais résulte en fait d'un effet néfaste de la <p>réflexion consciente pouvant survenir lorsqu’une première impression de bonne qualité a été formée au préalable. Les résultats indiquent également qu’en l’absence de première impression, la réflexion s’avère bénéfique. / Should we trust our unconscious when buying a house or a new car? That is exactly what Dijksterhuis, Bos, Nordgren and van Baaren, (2006) have been recommending. Indeed, according to these researchers, performing a distraction task such as solving anagrams would allow to think unconsciously and therefore enhance the quality of complex decisions. Before making a complex decision, we should thus avoid thinking consciously about the advantages and drawbacks of each alternative. Given the implications of these findings in various areas such as management, politics, or justice, this thesis will thoroughly reexamine the method of experiments relative to the unconscious thought theory (Diksterhuis & Nordgren, 2006). The seven experiments suggest that the apparent superiority of decisions made after distraction does not result from unconscious thought but rather from the fact that further conscious deliberation can deteriorate high quality first impressions. The results also suggest that thinking consciously enhances the quality of decisions in the absence of such prior first impressions.<p> / Doctorat en Sciences Psychologiques et de l'éducation / info:eu-repo/semantics/nonPublished