Nos travaux de thèse portent sur la modélisation et la simulation à base d'agents de systèmes complexes, appliquées au phénomène de propagation de la Schistosomose. Plus particulièrement, nous nous sommes intéressés aux aspects spatiaux et sociaux de la propagation de cette maladie, en utilisant une approche de couplage de modèles à base d'agents. En effet, nous avons initialement étudié la modélisation mathématique de la Schistosomose et la complexité du phénomène de sa propagation. Ce qui nous a permis d'identifier deux dynamiques épidémiologiques (dynamiques spatiale et sociale) sous-jacentes à la propagation de la Schistosomose pour lesquelles, les modèles mathématiques présentent des limites. Cette problématique nous a poussés à étudier isolément ces deux dynamiques et à proposer un modèle multi-agents pour chacune d'elles. Ces deux modèles à base d'agents, représentant deux dynamiques complémentaires d'un même système, ont été implémentés selon des formalismes et des plateformes différentes : un modèle dans GAMA, une plateforme de simulation à base d'agents ; et un autre dans JASON, une plateforme de programmation d'agents BDI (Belief, Desire, Intention). Le modèle GAMA implémente l'aspect comportemental (pour la dynamique spatiale) qui se penche sur la réactivité des individus face à l'environnement physique et le suivi de l'infection. Le modèle JASON implémente l'aspect décisionnel (pour la dynamique sociale) qui introduit la dimension cognitive et mentale des individus en assurant leur capacité de décision et de sélection qui sont déterminées par leur environnement social, culturel, économique, etc. Pour assurer la composition des deux modèles, nous avons proposé une solution de couplage (par Co-simulations) des deux plateformes GAMA et JASON. Nous avons finalement expérimenté le modèle avec un cas de dynamique de propagation de la maladie à Niamey (au Niger) pour lequel les données étaient accessibles. / Our thesis work focuses on agent-based modeling and simulation of complex systems, applied to the spread of schistosomiasis. Specially, we were interested in the spatial and social aspects of the spread of the disease, using an agent-based coupling approach of models.Indeed, we initially studied the mathematical modeling of schistosomiasis and the complexity of its propagation, which allowed us to identify two epidemiological dynamics (spatial and social dynamics) underlying the spread of schistosomiasis for which mathematical models have limits. This problematic led us to study separately these two dynamics and propose an agent-based model for each. These two agent-based models, representing two complementary dynamics of a system, were implemented according different formalisms and different platforms: one model on GAMA (an agent-based simulation platform); and another on JASON (a programming platform of BDI agents). The GAMA model implements the behavioral aspect (for the spatial dynamic) that focuses on individuals reactivity with regards to the physical environment, and the monitoring of the infection. The JASON model implements the decisional aspect (for the social dynamic) that introduces the cognitive and mental dimension of individuals, ensuring their decision and selection capacities which are determined by their social, cultural and economic environment. To ensure the composition of the two models, we proposed an agent-based coupling solution (co-simulation) of the two platforms (GAMA and JASON). We finally experienced the model with a case of dynamic spread of the disease in Niamey (Niger) for which data were available.

L'objet de cette thèse (bi-disciplinaire, en informatique et sciences politiques) est l'étude de phénomènes d'influence dans des situations de prise de décision collective, impliquant plusieurs sujets interdépendants, ce qui amène à considérer des domaines dits combinatoires. L'importance de ces phénomènes d'influence est observée depuis de nombreuses années dans différents domaines (dont les sciences politiques), mais leur modélisation reste peu développée jusqu'à présent. En se basant sur un modèle existant intégrant la prise en compte de l'influence à un langage de représentation des préférences ordinal, le premier travail de cette thèse a été d'identifier des schémas d'influences pouvant survenir, entre sujets et/ou agents différents. Une deuxième contribution de cette thèse est la prise en compte de domaines partiels (permettant de représenter contraintes exogènes et abstentions, par exemple), une nécessité dans les situations envisagées. De même, différents modèles visant à capturer l'influence simultanée de plusieurs agents sont présentés et discutés. Dans un deuxième temps, l'exemple des votes au conseil de sécurité del'ONU est utilisé: l'occurence de ces schémas est envisagée à l'aide d'une analyse qualitative de différentes séquences de votes (sciences politiques), et de la recherche d'indices de schémas similaires dans les données de vote accessibles. Enfin, le modèle est mobilisé dans le cadre d'une simulation multi-agents (réalisée en Netlogo), et visant à tester différentes réformes envisagées du conseil de sécurité. / Influence study in combinatorial and collective decision-making, is an interdisciplinary research area combining computer science and social science, especially artificial intelligence and collective decision-making. Influence has long been studied, for instance in political science, but in the context of combinatorial and collective decision-making, this calls for a study of how influences works among multi-agents and multi-issues, how influences and decision-making are interleaved, and how the structures of influence among agents and issues produce an effect. In the thesis, we mainly performed three aspects of work:Firstly, build complex models of influence based on preference representation languages and social influence models, proposed a series of new patterns of influence to better describe the complex influences in real-world situation, and discussed a series of theoretical problems of influencing and influenced structure, influence from more than one origins, and influence with abstentions and constraints. We then test the models of influence from an exemplary perspective for interdisciplinary study, from both social science and computer science paradigms, by both qualitative case studies approach and quantitative matching algorithms approach, to provide an evaluation for the models of influence.Finally, we use the models of influence to perform agent-based simulations, by the example UN Security Council voting. We design those experiments from both social and computer science perspectives, implement it in Netlogo, and discuss the interleaved effects between new cases of influence and different SC reform schemes.

La comparaison, à différents niveaux (systèmes de villes, villes, quartiers), de l'organisation spatiale et hiérarchique des systèmes urbains dans le monde fait apparaître des propriétés universelles (loi rang-taille, structure centre-périphérie des villes, etc.) mais également une grande variété de formes (notamment en termes de répartition des populations, densités, prix, activités). Si la théorie évolutionnaire urbaine et celles d'économie spatiale offrent des schémas explicatifs de cette émergence de formes, les modèles qui en sont issus se sont jusqu'à présent focalisé sur un seul niveau d'organisation spatiale, qu'il soit intra- ou inter-urbain. Dans une optique d'aménagement durable, il est important de disposer de modèles permettant de raisonner sur les inter-dépendances qu'entretiennent ces niveaux d'organisation du peuplement. Cette thèse présente une famille de modèles entités-centrés et d'outils dédiés à l'étude de cette problématique par la simulation à base d'agents. Ils s'inscrivent dans le projet Simpop et sont mis en oeuvre sur la comparaison des morphogenèses urbaines en Europe et aux Etats-Unis, sur la période 1800-2000. Ils incluent notamment le simulateur simpopNano, accompagné d'un environnement modulaire construit autour d'un SIG pour une exploitation systématique, intelligente et collective de modèles spatiaux. Ensemble, ils confortent l'idée que la seule différence des maillages des réseaux viaires des villes suffit à exprimer des répartitions spatiales plus diffuses sur les grilles américaines que sur les plans radioconcentriques européens. Ce modèle intra-urbain est ensuite articulé avec le modèle de systèmes de villes Simpop2 dans un modèle multi-niveaux, inter et intra-urbain. Il est le point d'ancrage d'une comparaison d'approches dédiées à l'intégration de modèles dynamiques associés à différents niveaux d'abstraction.