Analyse des résultats observés

Dans un premier temps, l’auto-organisation peut être analysée sans prendre en compte l’application (analyse en termes de processus). Dans un second temps, on peut évaluer la cohérence entre le produit du processus d’auto-organisation et les attentes pour l’application (analyse en termes de résultats).

· Analyse en termes de processus. D’une manière générale, pour qu’un processus d’auto-organisation soit intéressant et exploitable, il doit être à la fois stable, sensible et convergent. La stabilité d’un système fait référence à une constance de celle- ci dans le temps. Le système doit donc être stable afin de mettre en évidence des structures persistantes qui ne se modifieraient que sous l’influence de perturbations (internes ou externes).

La sensibilité du processus d’auto-organisation fait référence à sa capacité à faire évoluer une structure vers un état de reconnaissance (partiel ou total) selon que tous les critères retenus aient été satisfaits ou non. Il faut donc que le processus d’auto- organisation soit sensible afin qu’une remise en cause des structures qui émergent soit possible. La convergence d’un système reflète sa capacité à évoluer vers des structures connues. Le système doit donc être convergent afin que l’on aboutisse à de nouvelles structures.

· Analyse en termes de résultats. Comme nous l’avons vu précédemment, cette partie de l’analyse consiste à quantifier l’accord entre le processus d’auto- organisation conçu et les résultats espérés. Il faudra donc déterminer si le système est valide et/ou pertinent. Ces deux propriétés seront corrélées avec l’intérêt et la simplicité.

Le système est dit valide si le résultat produit par le processus auto-organisé est conforme avec ce que l’on attendait. L’intérêt est une grandeur qui estime la variation de cette validité en fonction de la complexité d’un raisonnement. Le système est dit pertinent si la structure peut être considérée comme simple pour ce qui est de la mise en œuvre et de la compréhension qu’en aurait un observateur. La simplicité, à l’image de l’intérêt, est une grandeur qui estime la variation de la pertinence en fonction de la complexité du raisonnement.

D’une manière générale il faut s’intéresser, lorsque l’on désire établir une bonne analyse, à différentes classes de perturbations. Injecter dans le système des événements perturbateurs crée des dysfonctionnements permettant de mesurer son degré d’auto- adaptation et d’auto-organisation. Cela permet de déterminer ses facultés à atteindre des états stables et ses performances.

· Eléments et mesures d’évaluation. [Serugendo et al., 2005] ont défini les éléments servant de base à l’évaluation en termes de résultats lorsque l’on s’intéresse à la conception de SMA auto-organisés:

· Une structure organisationnelle observée;

· Un processus qui produit et maintient cette structure;

· Une certaine fonction ou objectif global que le système cherche à réaliser en utilisant l’auto-organisation au maximum.

Les mesures concernant la structure du système, son processus ou sa fonction peuvent être prises en compte :

· Les mesures fondées sur la structure se concentrent sur la validation de la structure après sa stabilisation suivant une série de changements auto- organisationnels.

· Les mesures se concentrant sur le processus d’auto-organisation sont relatives à la dynamique du système et à son évolution à travers le temps.

· Les mesures se concentrant sur la fonction du système sont relatives au degré de réalisation du système de son objectif. Par conséquent, les mesures dans ce cas concernent les caractéristiques du problème que le système est dédié à résoudre et sont similaires à celles utilisées pour l’analyse de performances dans les systèmes classiques.

Des exemples de mesures typiques d’auto-organisation incluent :

· La capacité d’atteindre une organisation qui réalise les objectifs du système comme un tout (succès/échec/temps de calcul, convergence) ;

· La capacité d’atteindre une réorganisation après un événement perturbateur (succès/échec/temps nécessaire) ;

· Le degré de contrôle décentralisé (central/totalement décentralisé/hybride);

· La capacité de contenir les perturbations : stabilité/adaptabilité

Eventuellement, on s’intéresse dans un premier temps à l’observabilité du système puis, dans un second temps, à l’analyse de ces observations.

La notion « auto-organisation » s’applique dans un grand nombre de systèmes complexes où une différence est faite entre le niveau local et global. Elle est souvent rapprochée à un autre concept : celui de « l'émergence ».

2.4 Emergence

2.4.1 Définitions

L’émergence est une notion centrale de l’étude des systèmes complexes, qu’ils soient naturels ou artificiels, mais qui n’a pas de définition formelle adoptée par tous. Plusieurs auteurs avaient essayé de classifier ce terme ou au moins, cherchaient à en donner une meilleure interprétation. Dans ce qui suit, nous citerons les plus utilisées.

Un système exhibe de l’émergence quand il y a des émergents cohérent au niveau macro qui apparaissent dynamiquement des interactions entre les parties au niveau micro. De tels émergents sont nouveaux par rapport aux parties du système prises individuellement [De Wolf et al., 2004].

Cette définition utilise le concept d’« émergent » comme un terme général qui désigne le résultat du processus d’émergence : propriétés, comportements, structures, modèles, etc. Le niveau se rapporte au point de vue considéré. Le niveau macro considère le système dans son intégralité tandis que le niveau micro considère le système du point de vue des différentes entités qui le composent.

L’émergence a été aussi définie comme un phénomène observé dans un système à plusieurs niveaux : Il s’agit de l’identification par un observateur de nouvelles régularités associées à un processus qui ne peuvent être déduites à partir de la connaissance de seules propriétés des éléments constitutifs du système.

La définition plus formelle donnée par [Muller, 2002] souligne la nécessité d’un couplage du processus avec le niveau d’observation du processus. Un phénomène est émergent si :

· Il y a un ensemble d'agents en interaction entre eux et via l'environnement dont la dynamique n'est pas exprimée dans les termes du phénomène émergent à produire mais dans un vocabulaire ou une théorie « D »;

· La dynamique des agents en interaction produit un phénomène global qui peut être une structure stable, une trace d'exécution ou n'importe quel invariant statique ou dynamique;

· Ce phénomène global est observé soit par un observateur extérieur, soit par les agents eux-mêmes en des termes distincts de la dynamique sous-jacente, c'est à dire, avec un autre vocabulaire ou théorie « D ' ».

Plutôt que de prétendre donner une définition exacte et exhaustive de l'émergence, d’autres définitions sont données ci-dessous. Chacune d’elles se focalise sur une particularité plutôt que de donner une description précise.

2.4.1.1 Nouveauté

"D'une part, l'émergence présuppose qu'il y a apparition de nouveauté – propriétés, structures, formes ou fonctions –, et d'autre part, elle implique qu'il est impossible de décrire, d'expliquer ou de prédire ces nouveaux phénomènes en termes physiques à partir des conditions de base définies aux niveaux inférieurs" [Van de Vijver, 1997].

2.4.1.2 Auto-organisation

Goldstein définit l’émergence comme l’apparition de processus d’auto- organisation. "L'émergence fait référence à l'apparition durant le processus d'auto- organisation dans un système complexe de structures ou de schémas ("patterns") ou de propriétés nouvelles et cohérentes" [Goldstein, 1999].

2.4.1.3 Irréductibilité

"L'émergence est décrite en termes d'irréductibilité des propriétés associées à une théorie de haut niveau à des propriétés associées à des composants dans une théorie de plus bas niveau" [Ali et al., 1997]. D’où, l’irréductibilité des propriétés de macro-niveau aux propriétés de micro-niveau. Ceci implique l’impossibilité de déduire, à partir des propriétés de micro-niveau, les propriétés de macro-niveau.

2.4.1.4 Interdépendance des niveaux

"Des structures et/ou des fonctions apparaissent à un niveau macroscopique sans que la seule observation des propriétés des constituants permette de les prédire" [Langton, 1990].

Ainsi, l’émergence permet de fournir un outil de contrôle capable de s’adapter aux changements dynamiques du système.