Dans cette recherche doctorale, une enquête approfondie et une revue de la littérature concernant la collaboration de la chaîne d'approvisionnement ont été menées. Plusieurs paradigmes et stratégies émergents de collaboration dans la chaîne d'approvisionnement ont été identifiés, ce qui a fourni une base théorique et une direction de recherche pour mes recherches ultérieures. En conséquence, trois modèles innovants de chaîne d'approvisionnement avec des stratégies d'optimisation correspondantes ont été développés: (1) un nouveau mécanisme de partage des ressources pour optimiser la fabrication des vêtements dans la chaîne d'approvisionnement textile; (2) un système central de traitement des commandes pour l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement textile axée sur la demande, et (3) une plate-forme collaborative de services cloud pour l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement textile da la fabrication à la commande. Stratégies de collaboration identifiées pour la chaîne d'approvisionnement, à savoir, le partage des ressources, le partage de l'information, la prise de décision conjointe, le partage des bénéfices, ont été utilisés pour développer les trois modèles de collaboration. Des heuristiques d'optimisation ont également été conçues pour différents objectifs dans trois modèles respectivement. Les trois stratégies collaboratives de la chaîne d'approvisionnement proposées ont été réalisées dans trois modèles de simulation en utilisant la technologie de simulation à événements discrets ou la technologie de simulation multi-agents. Plusieurs expériences ont été menées pour démontrer les avantages d'une telle structure collaborative dans différentes conditions. / In this PhD research, a thorough investigation and literature review regarding supply chain collaboration was conducted. Several emerging supply chain collaboration paradigms and strategies were identified, which provided a theoretical foundation and research direction for my subsequent research. Consequently, three innovative supply chain models with corresponding optimization strategies were developed: (1) a novel resource sharing mechanism for optimizing garment manufacturing echelon in textile supply chain, (2) a central order processing system for optimizing demand-driven textile supply chain, and (3) a collaborative cloud service platform for optimizing make-to-order textile supply chain. Identified supply chain collaboration strategies, viz. resource sharing, information sharing, joint decision-making, profit sharing, were employed for developing the three collaborative models. Optimization heuristics were also designed for different objectives in three models respectively. The three proposed supply chain collaboration strategies were realized in three simulation models by employing discrete-event simulation technology or multi-agent simulation technology. Several experiments were conducted to demonstrate the advantages of such collaborative structure under different conditions.

La conception d'outils de simulation capables de reproduire la dynamique et l'évolution de phénomènes complexes réels est une tâche difficile. La modélisation de ces phénomènes par des approches analytiques est souvent impossible, obligeant le concepteur à s'orienter vers des approches comportementales. Dans ce contexte, les simulations multi-agents représentent aujourd'hui une alternative crédible aux simulations classiques. Elles restent cependant délicates à mettre en œuvre. En effet, le concepteur de la simulation doit être capable de transcrire en comportement d'agents la dynamique du phénomène qu'il observe. Cette étape requiert généralement les compétences d'un spécialiste possédant une certaine expertise du phénomène à simuler. Dans cette thèse, nous proposons une manière originale de traiter l'observation de comportements réels à simuler, sans avoir recours à l'aide d'un expert.Il s'agit de s'appuyer sur des techniques d'apprentissage non supervisé pour identifier et extraire des comportements et ainsi faciliter l'agentification de la simulation. Notre approche constitue, de ce fait, un pas vers la conception automatique de simulations multi-agents reproduisant des phénomènes observables. Cette approche est motivée par un cadre applicatif visant la simulation de comportements de clients à l'intérieur d'un espace de vente. / The design of simulation tools, which are able to reproduce the dynamics and evolution of complex real phenomena, is hard. Modeling these phenomena by analytical approaches is often unsuitable, forcing the designer to turn towards behavioral approaches. In this context, multi-agent simulations are now a credible alternative to the classical simulations. However, they remain difficult to implement. In fact, the designer of the simulation must be able to transcribe the dynamic of the phenomenon being observed in agents behavior. This step usually requires the skills of a specialist with some expertise in the phenomenon to be simulated. In this thesis, we propose a novel way to treat observing real behaviors to simulate, without resorting to the help of an expert.It is relying on unsupervised learning techniques to identify and extract behavior and facilitate the agentification. Our approach is, therefore, a step towards the automatic design of multi-agent simulations reproducing observable phenomena. This approach is motivated by an application context aiming the simulation of customers’ behavior within a retail space.

La diffusion dans l'espace géographique est l'expression d'une grande variété de logiques en interactions : logiques spatiales, logiques sociales et logiques économiques. Celles-ci coexistent et s'exercent à partir d'individus qui interagissent de manière répétitive. La simulation multi-agents permet la modélisation de ces processus dynamiques et offre alors la possibilité d'explorer de manière déductive les conséquences de nos théories et de tester la validité de nos hypothèses. L'intérêt d'une telle approche pour l'explication en géographie est argumenté d'un point de vue théorique, par l'exposé du corpus théorique de ces nouvelles méthodes et des bénéfices de leur transfert en sciences humaines et sociales, et d'un point de vue empirique, par l'étude de la diffusion des subventions à l'herbage en Suède du sud.

Par l'utilisation de l'approche individus-centrée, en particulier pour la modélisation de systèmes sociaux, le modélisateur est souvent confronté au sein même de son modèle, à une des complexités majeures du système réel qu'il cherche à comprendre, à savoir la relation entre comportements individuels et comportements collectifs, qui présente dans le système réel se retrouve, par cette approche, présente également dans son modèle. Dès lors il se retrouve face à un modèle dont il ne peut que difficilement comprendre le fonctionnement même s'il en connaît les règles de fonctionnement au niveau individuel. Nous proposons ici le recours à une démarche expérimentale pour la compréhension de modèles de simulation sociale individus-centrés. De manière à cerner l'objet de cette démarche, nous exposons tout d'abord un cadre formel pour l'expression de modèles individus-centrés, qui nous permettra d'englober plusieurs grands types de modèles (automates cellulaires, microsimulation, simulation multi-agents notamment). Nous présenterons ensuite les modèles individus-centrés de l'influence sociale rencontrés dans la littérature en utilisant ce formalisme comme grille de lecture pour tenter de représenter le spectre des comportements possibles que l'on peut introduire dans le modèle. Dans une deuxième partie, nous nous intéresserons à la démarche expérimentale comme accompagnement pour la compréhension du modèle. Nous présenterons tout d'abord les différents points de vue sur le modèle que peut prendre le modélisateur (individuel, collectif, population de simulations notamment) et nous argumenterons sur la nécessaire complémentarité entre ces points de vue dans le but de comprendre le fonctionnement du modèle. Nous proposerons ensuite un environnement dédié à la gestion des plans d'expérience sur des modèles de simulation destiné à accompagner l'exploration systématique de l'espace des paramètres d'un modèle. Nous présenterons enfin une méthodologie incrémentale de construction des modèles pour nous permettre d'obtenir une compréhension construite et croissante du fonctionnement de modèles complexes envisagés comme une collection de modèles de complexité croissante. Dans une dernière partie, nous mettrons en pratique les éléments abordés précédemment en présentant une série de modèles de dynamiques d'opinions dont la compréhension est enrichie en étudiant tout d'abord des modèles très simples puis en complexifiant progressivement les modèles étudiés. Nous aborderons ainsi successivement un modèle d'interaction conditionnel en population homogène, nous ferons ensuite évoluer la dynamique des agents de ce modèle, puis nous introduirons de l'hétérogénéité dans le modèle pour finir par étudier son comportement lorsque l'on introduit un réseau social.

Le constat d'un volume de déchets en augmentation constante en France et dans le monde appelle des études permettant de comprendre les comportements de tri des ménages. Cette thèse s'inscrit dans cette perspective et a pour ambition de comprendre comment modifier le comportement des consommateurs afin que ces derniers réduisent leurs déchets. Nous présentons d'abord une revue de la littérature analysant les différentes politiques publiques en matière de gestion des déchets. L'approche traditionelle consistant à dire que les individus répondent avant tout à un comportement rationnel, la recherche de gain, a ses limites. Nous soutenons l'idée que des politiques spécifiques prenant en compte les facteurs comportementaux sont nécessaires dans l'élaboration des politiques publiques en faveur du recyclage. Dans un second temps, nous nous intéressons aux déterminants du tri sélectif à partir de données issues d'une enquête originale auprès de 694 habitants de la région PACA. Nous estimons avec un modèle Probit la probabilité d'adopter un comportement de tri sélectif. Ce modèle teste les hypothèses étudiées jusqu'ici principalement par les sociologues et psychologues. Notre analyse empirique démontre que l'influence sociale impacte négativement le recyclage. Enfin, nous complétons cette étude avec un modèle mutli-agent qui cherche à expliquer le tri des déchets et l'impact des politiques publiques. Notre modèle considère des ménages hétérogènes choisissant de recycler selon quatre caractéristiques: leurs préférences environnementales, le coût d'opportunité de la taxe, le coût du tri et leur image de soi. Trois politiques sont testées : l'information, la taxe, et les "nudges". / The observation of a positive trend in the amount of waste in France and in the world has called for studies explaining household sorting behavior. This thesis lies in this perspective and aims at determining how to lead consumers to reduce their waste. We first present a review of the literature analyzing the portfolio of waste management public policies. We discuss the limits of the traditional approach stating that individuals adopt a rational behavior, seeking utility gains. Instead we support the idea that addressing behavioral factors is required for public policies supporting recycling behavior to succeed. In a second step, we investigate the the determinants of sorting behavior by building an original survey on 694 individuals in the PACA region. Our study combines and tests hypotheses first developed by sociologists and psychologists with concepts from behavioral economics. We use a probit model to estimate the probability to adopt a selective sorting behavior. Our empirical analysis shows that social influence negatively impacts recycling. Finally, we complete this study with an agent-based model which seeks to explain the sorting of waste as well as how such behavior is impacted by public policies. Our model considers heterogeneous households whose recycling decision is affected by four elements: individual environmental preferences and self-image, the opportunity cost of a tax on sorting, and the cost of sorting. Three public policies are tested: information, tax and "nudges".

Ce projet utilise l’analyse de réseaux et la modélisation à base d’agents pour examiner des sujets classiquement traités mais qui peuvent maintenant être abordés, grâce aux riches données rencontrées dans le sud-ouest du Colorado et en France méridionale : comment les Gaules et les marchands méditerranéens établissaient leurs partenariats économiques, comment la violence a pu façonner le développement de niveaux divers de leadership, et comment les premiers agriculteurs interagissaient avec leur environnement. Pour écrire cette thèse composée de trois études de cas différents, deux dans le Sud-Ouest des États-Unis et un en France méridionale, nous utilisons des outils élaborés par les sciences de la complexité pour mieux aborder comment les individus de la préhistoire surmontaient les défis liés à l’acquisition de ressources. La modélisation à base d’agents et l’analyse de réseaux (sociaux et trophiques) nous permettront de décrire les processus décisionnels et d’analyser comment le partage de stratégies au sein du groupe peut entraîner une plus grande aptitude des individus à agir au sein du groupe. / This project utilizes network analysis and agent-based modeling to examine long-standing questions that can only now be asked with the rich data provided in southwestern Coloradoand southern France: how Gauls and colonists established economic partnerships, how violence may have shaped the development of multiple levels of leadership, and how earlyf armers interacted with their environments. Writing a dissertation composed of three distinct case studies, two from the U.S. Southwest and one from the south of France, I use tools developed in complexity science to better address how people in the past dealt with challenges related to resource acquisition. Agent-based modeling and network analysis (both social network analysis and trophic network analysis) will allow me to characterize human decision making processes and discuss how sharing of strategies within a group can lead to greater fitness of those in the in-group.

Bien souvent segmentées, les approches visant à évaluer le risque tsunami se contentent tantôt d'évaluer l'aléa, tantôt d'estimer les enjeux et leurs vulnérabilités, ce bien souvent de manière disciplinaire. Les différents spécialistes des composantes du risque (géophysiciens, modélisateurs, géographes, économistes, sociologues, etc.) travaillent à des échelles différentes, parlent un langage qui leur est propre. Les opérationnels de la sécurité civile tentent tant bien que mal d'y puiser des solutions de gestion de crise. La démarche proposée dans cette thèse consiste à fédérer l'ensemble de ces composantes pour une évaluation intégrée du risque tsunami. Elle présente des méthodes relatives à l'évaluation : (1) de l'historique de l'aléa et sa modélisation selon différents scénarios probables, (2) des enjeux humains et structurelles suivant les dynamiques spatio-temporelles de la fréquentation humaine des lieux exposés à l'aléa (scénarios d'enjeux), et (3) des capacités de réponse des institutions en charge de la sécurité civile. La confrontation des scénarios d'enjeux et de gestion de crise aux scénarios d'aléas permet une évaluation des dommages potentiels dans des conjonctures spécifiques. La démarche, appliquée à trois sites exposés à forts enjeux, en métropole (Antibes) comme en Outre-mer (La Réunion et Mayotte), apporte ainsi une méthode d'évaluation complète du risque tsunami. Elle fournit aux opérationnels des outils et des solutions de gestion de crise (sélection de zones refuge, modélisation des temps d'évacuation etc.), et des recommandations pour limiter les impacts de futurs événements (préparation et information des populations). Elle fait le lien entre sciences dures, sciences sociales et gestionnaires du risque à travers une approche intégrée et appliquée de l'évaluation du risque.

La thèse défendue dans ce manuscrit s'intéresse à la simulation multi-agents appliquée à la simulation d'individus dans des bâtiments 3D virtuels.Pour ce faire, nos travaux proposent de capitaliser l'expérience acquise dans le domaine du web sémantique sur les ontologies et les moteurs d'inférence associés pour faciliter la conception et le développement de comportements intelligents pour des agents évoluant dans des univers virtuels.L'objectif est de fournir aux agents une approche générique pour gérer leur représentation du monde et raisonner sur cette représentation.Pour cela, la problématique centrale repose sur la définition d'une ontologie décidable modélisant l'ensemble des connaissances contenues dans l'environnement virtuel 3D pour enrichir sémantiquement l'environnement d'une simulation multi-agents.Cette ontologie décidable a pour but d'offrir la possibilité d'intégrer les moteurs d'inférence sémantique au c\oe{}ur de la modélisation de comportements d'agents mobiles dans un environnement virtuel. / This thesis focuses on multi-agent simulation applied to the simulation of individuals in virtual 3D buildings. To do this, our work suggests to capitalize on the experience gained in the field of semantic web ontologies and inference engines to facilitate the design and development of intelligent behavior for agents operating in virtual worlds. The goal is to provide to agents a generic approach to managing their representation of the world and reason about this representation. For this, the central problem is based on the definition of a decidable ontology modeling all of the knowledge contained in the virtual 3D environment to enrich semantically the environment of a multi-agent simulation. This decidable ontology aims to provide an opportunity to integrate semantic inference engine at the heart of modeling behavior of mobile agents in a virtual environment.

Les travaux conduits dans le cadre de cette thèse ont pour but d'étendre le champ de validité des simulations de trafic en milieu urbain et péri-urbain, avec notamment une meilleure prise en compte du contexte de conduite, de l'hétérogénéité des véhicules (deux-roues motorisés, véhicule léger, poids lourd, etc.) et des comportements des conducteurs en termes d'occupation de l'espace au sol. Le but est de produire en simulation des comportements observés en situation réelle tels que les phénomènes de faufilement (deux-roues, véhicules d'urgence, cas des intersections). Nous abordons, la simulation du trafic routier en considérant une approche comportementale fondée sur les systèmes multi-agents. Des travaux précédents ont proposé des solutions non génériques, notamment pour le cas particulier des deux-roues motorisés. Nous proposons un nouveau modèle d'agent permettant de mieux prendre en compte le contexte de conduite et les comportements des conducteurs en termes d'occupation de l'espace. Nous dotons l'agent d'une représentation ego-centrée de l'environnement fondée sur le concept d'affordance. Nous utilisons ainsi les affordances pour identifier les actions possibles, en termes d'occupation de l'espace, offertes par l'environnement. Nous les utilisons en- suite pour construire une représentation ego-centrée de la situation. Le modèle d'agent proposé a été implémenté avec Archisim. Cette implémentation a permis de reproduire une situation de trafic réelle et de comparer les données simulées avec celles recueillies sur le terrain. Différentes expérimentations ont été menées afin d'évaluer la qualité de la solution proposée.

La problématique générale de cette thèse, qui s'inscrit dans le contexte du projet européen InTraDE (Intelligent Transportation for Dynamic Environment), concerne la modélisation de systèmes de systèmes (SdS). Un SdS est un système composé d'une hiérarchie de systèmes autonomes présents à différents niveaux de représentation. Cette thèse répond au besoin d'outils de modélisation généralistes respectant les caractéristiques fondamentales des SdS, en proposant un formalisme multi-agents mullti-niveaux et les algorithmes qui assurent le respect de ces caractéristiques. L'utilisation d'un modèle multi-agents permet de profiter de l'autonomie naturelle des agents et l'aspect multi-niveaux de notre modèle permet aux entités modélisées de raisonner à propos de l'organisation hiérarchique du système en leur offrant la notion explicite de niveau. En plus de la modélisation des systèmes complexes, cette thèse aborde les problèmatique liées à leur simulation, en particulier, le fait que les ressources informatiques (mémoire et microprocesseur utilisés) nécessaires pour simuler avec précision de tels systèmes sont particulièrement importantes. Nous proposons ainsi une méthodologie pour tirer partie de la capacité des simulations multi-niveaux à produire un compromis entre la précision de la simulation et les ressources informatiques utilisées. / The main problematic of this thesis, which takes place in the context of the european project InTraDE (Intelligent Transportation for Dynamic Environment), deals with the modeling of systems of systems (SoS). A SoS is a system composed of a hierarchy of autonomous systems present in several representation levels. This thesis answers the need of generic modeling tools respecting the fundamental characteristics of SoS, proposing a multi-level multi-agent formalism and algorithms wich insure their respect. The use of a multi-agent model allows to take advantage of the natural autonomy of agents and the multi-level aspect of our model permits to modeled entities to reason about the organisational hierarchy of the system, carrying the explicit notion of level. Besides the modeling of complex systems, this thesis also deals with the problematic related to their simulations, particularly, the fact that computer resources (used memory and microchips) needed to simulate with precision such systems are truly important. We propose a methodology to benefit from the muli-level simulations capacity to produce compromise between the simulation precision and the used computer resources.