P. Collard, PR

Systèmes complexes avancés

La recherche se trouve actuellement confrontée, dans différentes disciplines et domaines d’étude, à la notion de système complexe. Une problématique majeure dans l’étude de tels systèmes consiste à comprendre comment un ensemble d’objets interagissant selon des règles locales déterminées peut engendrer un comportement global complexe, difficile à comprendre au simple vu des règles locales.

S1 3 ECTS 24h OPT philippe.collard@unice.fr

Cet enseignement propose une approche pratique des systèmes complexes via des simulations computationnelles ; ainsi les participants pourront observer, analyser et comprendre les relations qui existent entre les comportements élémentaires programmés et le niveau émergent des structures globales. Ce cours, bien que pouvant être vu comme la suite naturelle du cours “Introduction aux Systèmes Complexes » proposé dès le L3, ne requiert aucun pré-requis et pourra être suivi par tout étudiant en première année de Master Informatique.

Thème

Intelligence Artificielle (modélisation/simulation multi-agent)

Description

Chacun a pu observer dans le monde réel ou dans son domaine d’expertise l’omniprésence de systèmes dits complexes constitués de nombreux éléments en interaction et dont les caractéristiques globales ne peuvent se réduire à celles des composants ; ce sont par exemple les molécules et les cellules du monde vivant, les éco-systèmes, les réseaux sociaux ou encore des productions humaines comme le réseau Internet. Une telle complexité résiste aux méthodes scientifiques cartésiennes de décomposition ; pour l’analyser, la comprendre et la maîtriser d’autres approches sont nécessaires, comme la modélisation et la simulation. Dorénavant nous ne pourrons plus ignorer ces systèmes car les progrès scientifiques et technologiques, en particulier ceux de l’informatique, permettent de relever le défi qui consiste à comprendre la complexité pour la contrôler et l’adapter. La grande variété des observations impose de mobiliser les compétences dans une approche transdisciplinaire et de sensibiliser chacun à ces problématiques. Durant cet enseignement seront en autres présentés des modèles de déplacement d’agents dans un espace physique. On s’intéressera plus particulièrement au déplacement de piétons et/ou véhicule dans un espace urbain ; l’espace physique considéré pourrait être une ville virtuelle idéalisée (type Manhattan) ou une ville de réelle ; dans ce dernier cas, il s’agira de coupler un Système d’Information Géographique (GIS) avec une plateforme de simulation multi-agents (type Netlogo).

Références

  • Systèmes complexes :
    • http://www.complex-systems.com
      • http://www.systemescomplexes.fr
  • Agent Based Model :
    • https://mitpress.mit.edu/books/introduction-agent-based-modeling
      • https://www.youtube.com/watch?v=A4Q5A2ZNpxk
  • Netlogo : https://ccl.northwestern.edu/netlogo/
  • GIS : https://gisgeography.com/what-gis-geographic-information-systems/
  • Openstreetmap : https://qgis.org/fr/site/ http://openstreetmap.org

Modalités de contrôle des connaissances