Un agent est un élément qui décide une action. Par ce formalisme très général on peut aussi bien désigner deux enfants jouant à pierre-papier-ciseaux, des êtres humains choisissant des produits sur un marché, un logiciel de routage calculant un plus court chemin sur Internet pour transporter des informations sur des routes numériques encombrées, qu’une enchère combinatoire automatique pour vendre des liens commerciaux et rapportant des milliards à google. Les chercheurs en théorie de la décision algorithmique et en théorie des jeux algorithmique – des mathématiciens et informaticiens – aiment à penser que ces exemples concrets peuvent être modélisés au moyen de systèmes décisionnels rationnels, aussi complexe la réalité soit-elle. Les systèmes décisionnels modernes trouvent leur complexité dans plusieurs dimensions. D’une part, les préférences d’un agent peuvent être complexes à représenter avec de simples nombres réels, alors que de multiples objectifs conflictuels interviennent dans chaque décision. D’une autre part, les interactions entre agents font que les récompenses de chacun dépendent des actions de tous, rendant difficile la prédiction des actions individualistes résultantes. L’objet de cette thèse en théorie algorithmique des systèmes décisionnels interactifs (jeux) est de poursuivre des efforts de recherche menés sur ces deux sources de complexité, et in fine, de considérer les deux complexités dans un même modèle. / An agent is an entity that decides an action. By using this abstraction, it is possible to model two children playing rock-paper-scissors, a software computing a shortest path on the internet for packet-routing on congest numerical networks, as well as an automatic combinatorial auction that sells commercial links in order to make google earn billions. The researchers in algorithmic decision theory and algorithmic game theory (mathematicians and computer scientists) like to think that these real-life examples can be modelled by mean of agents in an interaction decision system, no matter how complex is reality. The modern interactive decision systems find their complexity in multiple aspects. Firstly, the preferences of an agent can be complex to model with real numbers when there are multiple conflicting objectives resulting from every decision. Secondly, the interactions between agents are such that the payoff of every individual depends of the actions of all, making difficult the prediction of the resulting action-profile. This thesis aims at pursuing research efforts lead on these two sources of complexity, in order to consider ultimately both aspects in the same model.

Quels sont les principes fondateurs de l'auto-organisation des sociétés humaines ? Produits d'une évolution culturelle rapide, qui a pris le pas sur l'évolution biologique, celles-ci réclament une approche par des formalismes radicalement différents de ceux utilisés généralement dans l'étude des autres sociétés animales.<br /><br /><br />Concrètement, la modélisation des rapports entre individus et collectif considère le plus souvent des agents qui peuvent être représentés sous la forme d'une hiérarchie de règles, chacune se plaçant en position méta par rapport aux règles du niveau inférieur. Celles-ci peuvent s'interpréter, selon les niveaux, comme des règles de comportement, des règles de décision, des règles de transmission culturelle ou génétique.<br /><br />L'émergence de régularités au niveau collectif peut alors s'interpréter comme la sélection d'une distribution particulière sur l'ensemble des règles et métarègles définissant les agents. Dès lors, le problème de l'auto-organisation dans les systèmes économiques et sociaux se reformule autour de la question suivante : « Peut-on endogénéiser les distributions des métarègles de comportement de manière à ce qu'elles soient le produit des dynamiques collectives qu'elles définissent ? ».<br /><br />Nous montrons dans cette thèse que la prise en compte, dans les modèles formels, de la spécificité de l'imitation humaine permet de répondre positivement à cette question, un point essentiel étant qu'une règle d'imitation peut être sa propre métarègle. Nous proposons ainsi un cadre formel pour l'étude de sociétés d'agents mimétiques auto-organisées, les jeux métamimétiques ; le concept d'équilibre correspondant est alors l'état contrefactuellement stable : aucun agent ne peut s'imaginer mieux qu'il n'est en se mettant contrefactuellement à la place de l'un de ses voisins. Nous étudions ensuite les propriétés de ces jeux en prenant comme champs d'application le problème de l'émergence de la coopération dans un dilemme de prisonnier spatialisé. Nous montrons au passage, que cette approche permet d'échapper au dilemme.<br /><br /><br />Plus généralement, nous nous plaçons dans le cadre de la théorie des jeux stochastiques et nous explicitons le rôle structurant des perturbations dans ce type de système dynamique, les structures spatio-temporelles émergentes étant le produit du couplage entre la dynamique endogène des systèmes métamimétiques et la structure interne des perturbations. En rupture avec l'approche traditionnelle, ceci nous amène à interpréter l'hétérogénéité auto-organisée des systèmes sociaux humains comme une différenciation par un processus de co-évolution d'une multiplicité de critères possibles, plutôt que par un processus d'optimisation global d'un critère unique.

Quels sont les principes fondateurs de l'auto-organisation des sociétés humaines ? Produits d'une évolution culturelle rapide, qui a pris le pas sur l'évolution biologique, celles-ci réclament une approche par des formalismes radicalement différents de ceux utilisés généralement dans l'étude des autres sociétés animales. Concrètement, la modélisation des rapports entre individus et collectif considère le plus souvent des agents qui peuvent être représentés sous la forme d'une hiérarchie de règles, chacune se plaçant en position méta par rapport aux règles du niveau inférieur. Celles-ci peuvent s'interpréter, selon les niveaux, comme des règles de comportement, des règles de décision, des règles de transmission culturelle ou génétique. L'émergence de régularités au niveau collectif peut alors s'interpréter comme la sélection d'une distribution particulière sur l'ensemble des règles et métarègles définissant les agents. Dès lors, le problème de l'auto-organisation dans les systèmes économiques et sociaux se reformule autour de la question suivante : « Peut-on endogénéiser les distributions des métarègles de comportement de manière à ce qu'elles soient le produit des dynamiques collectives qu'elles définissent ? ». Nous montrons dans cette thèse que la prise en compte, dans les modèles formels, de la spécificité de l'imitation humaine permet de répondre positivement à cette question, un point essentiel étant qu'une règle d'imitation peut être sa propre métarègle. Nous proposons ainsi un cadre formel pour l'étude de sociétés d'agents mimétiques auto-organisées, les jeux métamimétiques ; le concept d'équilibre correspondant est alors l'état contrefactuellement stable : aucun agent ne peut s'imaginer mieux qu'il n'est en se mettant contrefactuellement à la place de l'un de ses voisins. Nous étudions ensuite les propriétés de ces jeux en prenant comme champs d'application le problème de l'émergence de la coopération dans un dilemme de prisonnier spatialisé. Nous montrons au passage, que cette approche permet d'échapper au dilemme. Plus généralement, nous nous plaçons dans le cadre de la théorie des jeux stochastiques et nous explicitons le rôle structurant des perturbations dans ce type de système dynamique, les structures spatio-temporelles émergentes étant le produit du couplage entre la dynamique endogène des systèmes métamimétiques et la structure interne des perturbations. En rupture avec l'approche traditionnelle, ceci nous amène à interpréter l'hétérogénéité auto-organisée des systèmes sociaux humains comme une différenciation par un processus de co-évolution d'une multiplicité de critères possibles, plutôt que par un processus d'optimisation global d'un critère unique.