Le travail présenté se situe dans le champ des systèmes complexes. Certains problèmes complexes ne possèdent pas de solution analytique ou ont une solution trop compliquée pour être mise en œuvre facilement. Les méthodes analytiques traditionnelles se posent soit d'un point de vue global (holiste) soit découpent la complexité en éléments distincts pour représenter le comportement du système par une seule entité (réductionniste). Elles sous-estiment ainsi la complexité des différents niveaux d'organisation du système et leur imbrication. De fait, il est quasiment impossible de prévoir l'évolution de tels systèmes à cause du trop grand nombre d'entités et de leurs interactions.<br />Une autre approche se base sur la modélisation du comportement de chaque élément participant à cette évolution ainsi que celle de ses interactions avec les autres éléments et avec l'environnement. Lors de ces interactions, différents types de données peuvent être échangés (information, argent, nourriture, virus, etc...). Ces échanges peuvent être vus comme un flux. Le principe est de mettre en relation des entités ayant des caractéristiques simples qui leur permettront d'interagir les unes avec les autres dans un environnement spécifique afin d'obtenir un comportement global de plus haut niveau. Comme nous pouvons l'observer dans certaines sociétés d'animaux dits sociaux, la performance collective émerge des interactions directes ou indirectes entre les individus et l'environnement : elle est le résultat d'un processus d'auto-organisation au cours duquel l'environnement et la collectivité se structurent mutuellement. L'imprévisibilité de l'évolution des systèmes complexes ne permet pas de les caractériser complètement. Par conséquent, pour modéliser et comprendre la circulation de flux dans de tels systèmes, il est nécessaire de se tourner vers la simulation. <br />Afin de tenir compte des différentes spécifications des systèmes complexes dans leur modélisation, les Systèmes MultiAgents (SMA) représentent une méthode particulièrement appropriée. Il est alors possible de représenter des phénomènes environnementaux comme la conséquence d'interactions d'agents agissant en parallèle, chaque agent étant une entité réactive et autonome. <br />Notre travail est centré sur l'étude de la gestion des flux dans les systèmes complexes par l'élaboration de Simulation Orientée Agents (SOA). En particulier, nous appliquons cette démarche à l'étude de la circulation d'un parasite (Cryptosporidium parvum) dans un écosystème. L'objectif est de mieux comprendre les différents épisodes d'infection auprès de population d'hôtes (animale ou humaine) sous des contraintes spécifiques. Étant donné que ce parasite est particulièrement résistant aux méthodes de désinfection traditionnelles, il est nécessaire de saisir les facteurs prédominants agissant dans la contamination et la propagation du parasite. <br />A cet effet, les données, recueillies auprès de biologistes, nous ont permis de concevoir un outil d'expérimentation en épidémiologie. Cette SOA permet une exploration des comportements possibles du système où circule Cryptosporidium spp.. Ainsi, un ensemble de scenarii a pu être simulé. Les résultats permettent d'évaluer la fiabilité de la modélisation, puis, d'émettre de nouvelles hypothèses concernant la dissémination du parasite.<br />Dans l'objectif d'apporter aux biologistes un outil d'aide à la décision autonome, nous avons développé un système de niveau supérieur (méta-système) capable de réaliser le monitoring d'une SOA. Ce méta-système, basé sur le concept de métaheuristique, cherche à optimiser le comportement du système en fonction d'une problématique précise en évaluant l'impact de facteurs prédéfinis sur l'évolution de la SOA. Ainsi, il est à même d'interpréter les résultats des simulations pour permettre de faire émerger, par l'auto-génération de scenarii, les causes qui influent sur la propagation du parasite.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00259941 |
| Date | 29 November 2007 |
| Creators | Weber, Alexandre |
| Publisher | Ecole Centrale de Lille |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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