Concepts

4.1.4.1. Principes de base

OBRESOC-BEAN est un modèle complexe, qui est basé sur plusieurs principes. Il consiste dans l'adaptation du modèle OBRESOC et est destiné à simuler l'expansion d'une société agricole préhistorique. OBRESOC est un modèle complètement inédit, qui ne se base pas sur d'autres modèles déjà réalisés dans le passé. Ce modèle s'insère dans le courant de modélisation des sociétés agricoles préhistoriques, comme celles de la culture Anasazi (Janssen 2009, Axtell et al. 2002) et des populations de la Mesa Verte (Kohler et Varien 2012). Cependant, OBRESOC est construit d'une façon différente et totalement indépendante, qui représente de facto une nouvelle approche dans le cadre de la modélisation de type multi- agents.

De nombreux concepts généraux du modèle viennent de l'archéologie : le modèle est construit sur plusieurs inférences archéologiques. La famille nucléaire, les plantes cultivées, les troupeaux d'animaux, sont modélisés à partir des traces trouvées dans les vestiges. D'autres éléments qui ne laissent pas de traces directes en archéologie sont modélisés grâce à de sources ethnographiques et anthropologiques ; par exemple le fonctionnement du système agricole et les mécanismes de scission, ainsi que l'estimation de nombreux paramètres. La fertilité des sols et la météorologie sont injectées dans le modèle à partir d'observations et d'estimations paléo-environnementales.

4.1.4.2 Emergence

Le modèle prévoit l'émergence du Big Man : il s'agit d'une personnalité influente qui peut émerger dans des hameaux-pixels qui dépassent un certain seuil de densité locale. Le Big Man a des privilèges de stockage qui lui permettent d’entretenir une « clientèle » dans le besoin. Ce leader permet de réduire la tension sociale due à l'accroissement de la population dans le hameau au niveau local, et d’attirer d’autres individus au niveau supra-local. Par conséquent, la population dans le hameau pourra croître, et la densité au supercarré pourra augmenter également.

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Le modèle ne prévoit pas d'autres éléments qui peuvent émerger à partir du comportement des individus. Les agents n'auront pas des comportements imprévisibles même en changeant les paramètres ; leurs actions sont toujours déterminées par la recherche des zones d'optimum agricole, finalisée à leur survie. La raison est que dans OBRESOC on ne modélise pas des individus : il s'agit d'un modèle mécanique, de type probabiliste, où de nombreux éléments sont déterminés par des tirages aléatoires, sans en connaître la cause ; cette modélisation n'est pas de type psychosociologique. Des patrons géographiques peuvent émerger dans OBRESOC, mais pas des comportement des individus.

4.1.4.3. Adaptation

Les agents suivent des règles précises : lors de la colonisation, ils essaient toujours à s'installer dans la meilleure zone possible pour l'agriculture, selon ce qui est déterminé par la carte de

best patch. Leur choix sera toujours déterminé par les critères d'optimum agricole ; quand

certaines zones ne peuvent plus accueillir d'autres agents, ceux-ci iront vers les meilleurs pixels parmi ceux qui sont disponibles.

En général, les agents ne se trouvent pas dans la situation de choisir pour accroitre leurs possibilités de succès ; ils suivent strictement les règles imposées par le modèle. Une situation où les agents seraient obligés de suivre des comportements adaptatifs, c'est-à-dire de changer leur comportement en réponse à des changements dans l'environnement, serait le cas de crises météorologiques qui produisent des famines ou des disettes. Dans ce cas là, les agents réduiront d'abord les consommations, et ensuite chercheront de l'aide chez les voisins et les apparentés qui n'ont pas été touchés par la crise.

4.1.4.4. Objectifs

L'objectif principal des agents est leur survie et leur reproduction. Pour survivre, les agents ont besoin d'une certaine quantité de kilocalories, qui dépend de la taille et de la composition du foyer domestique. Ces kilocalories sont obtenues grâce à l'activité économique : il s'agit principalement de l'agriculture et de l'élevage, avec l'apport complémentaire de la chasse et de la cueillette. Afin d'assurer ce montant de kilocalories, les agents ont besoin d'une production agricole suffisante : pour cette raison, il choisissent de préférence de coloniser les meilleurs

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pixels parmi ceux qui sont disponibles. En cas de crise ou disette, les agents chercheront leur kilocalories ailleurs, soit en intensifiant la chasse et la cueillette, soit avec l'aide de voisins et apparentés, avant de recourir aux comportements adaptatifs décrits plus haut. Il n'y a pas d'autres comportements particuliers qui peuvent être adoptés pour augmenter les probabilités d'atteindre l'objectif. L'expansion géographique et la colonisation de la région n'est pas un objectif des agents, mais une conséquence de la saturation des zones déjà occupées.

4.1.4.5. Apprentissage

Dans ce modèle, un apprentissage comme conséquence de l'expérience des agents n'est pas implémenté. Le comportement des agents reste le même le long de toute la durée de la simulation, indépendamment de l'expérience acquise.

4.1.4.6. Prédiction

La prédiction est fondamentale pour prendre de bonnes décisions. Avant de coloniser, les agents connaissent la valeur de best patch du pixel, et ils savent donc si ce pixel est favorable ou non à l'agriculture. En outre, les agents savent combien de semences sont nécessaires pour obtenir une récolte qui soit suffisante pour nourrir tout le foyer domestique, et combien de temps ils doivent dédier à l'activité économique. Par contre, ils ne peuvent pas prévoir les événements météorologiques.

4.1.4.7. Perception

En ce qui concerne les variables environnementales, les agents ont une perception de la valeur de best patch ; ils savent donc quels sont les meilleurs pixels à coloniser. Il existe une limite, appelée rayon de perception, à l'intérieur de laquelle les agents peuvent chercher les meilleurs pixels disponibles. Les agents n'ont la perception que des pixels compris à l'intérieur de ce rayon, et ne pourront pas partir coloniser plus loin.

Les agents ont aussi une perception des autres agents. Ils peuvent se placer sur un pixel où sont déjà d'autres agents, en joignant leur hameau ; ils peuvent en outre se déplacer vers les voisins et les apparentés en cas de disettes et de famines. Un mariage se fait entre deux

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individus appartenant à deux foyers domestiques différents : un rayon de mariage existe, et un individu ne peut se fiancer avec un mariable qu'à l'intérieur de ce rayon.

4.1.4.8. Interactions

Dans le modèle OBRESOC-BEAN, les interactions n'impliquent pas une compétition. Une interaction est représentée par le mariage, qui concerne deux individus faisant partie de deux foyers domestiques différents. Cela comporte une mise à jour dans les variables d'état des deux agents, avec la sortie des individus mariés de leur ancien foyer, et la création d'un nouvel agent composé par le couple. Le mécanisme de colonisation, décrit au paragraphe 4.2.2, impose au foyer domestique des parents, soit du mari soit de la femme, de suivre le nouveau couple dans le processus de colonisation ; il y a donc des interactions importantes entre le foyer domestique des parents et celui des enfants. Une autre interaction est représentée par les adoptions : les enfants peuvent être adoptés en cas de crise ou de mort des parents. Toutes ces interactions ne génèrent pas des tensions ou des compétitions, et ne concernent pas une communication entre les agents, mais sont déterminées par les mécanismes du modèle.

4.1.4.9. Stochasticité

Comme nous l'avons expliqué dans l'introduction de cette thèse, ce modèle est peu stochastique. L'expansion des agents n'est pas aléatoire, car leur choix sera toujours de coloniser les meilleurs pixels disponibles. La démographie est déterminée par des tirages aléatoires (mortalité, natalité, mariage, scission) basés sur des tables démographiques des populations préindustrielles. En simulant une expansion sur la longue durée de l'histoire, qui concerne des centaines de milliers d'individus, l'effet stochastique de ces tirages est très faible. L'élément le plus stochastique du modèle est la météorologie. Elle suit une trace historique estimée à partir des données polliniques, mais est simulée pour chaque saison en prenant en compte aussi l'écart-type local, et peut donc avoir des variations importantes. La météorologie a une grande influence sur l'expansion des premiers agriculteurs, car elle peut provoquer des famines ou des disettes qui ralentissent la colonisation. Pour cette raison, dans le modèle il existe la possibilité de bloquer le "random seed" lié à la météorologie, en permettant d'avoir des simulations avec les tirages météorologiques constants, réduisant ainsi la stochasticité globale du modèle.

97 4.1.4.10. Collectivités

Plusieurs agents situés sur le même pixel constituent un hameau. Les hameaux peuvent accueillir d'autres colonisateurs tant que leur capacité maximale, en termes de foyers domestiques, n'est pas atteinte. En cas de présence d'un Big Man, le nombre maximal d'agents qui peuvent se trouver dans le hameau-pixel s'accroit.

4.1.4.11. Observation

Les données produites par le modèle sont stockées pour être explorées, manipulées et analysées. Plusieurs sorties du modèle sont exportées en format CSV et TXT, et peuvent être ouvertes avec différents logiciels comme Excel ou des outils de gestion SQL ; les sorties géo- référencées peuvent être chargées dans des Systèmes d'Information Géographique. Les sorties sont très détaillées (une simulation d'OBRESOC-BEAN produit en moyenne cinq ou six Giga-octets de données) et concernent plusieurs types d'informations géographiques, démographiques et économiques qui peuvent être utilisés pour la validation du modèle et pour l'exploration de la structure de la société agricole du Néolithique.

Les états de lieu de tous les foyers domestiques, vivants et morts, sont stockés chaque année (à la fin de l'été). Chaque année, pour chaque agent vivant, sa position géographique (coordonnées X et Y) est connue, ainsi que le nombre d'individus présents dans le foyer domestique (divisés par classes d'âge), et plusieurs informations au niveau social (identité du foyer scissionniste, nombre d'individus adoptés ou qui ont quitté le foyer) et économique (taille et composition du troupeau, production agricole, kilocalories issues de la chasse et de la cueillette, quantité de céréales stockées). Pour les foyers morts, la saison pendant laquelle le foyer s'est éteint est connue, ainsi que son emplacement. Toutes ces données permettent une exploration détaillée de la distribution des agents et de leur structure économique et démographique à des diverses échelles géographiques et temporelles.

Au niveau global du modèle, pour chaque année, des informations relatives à la démographie (nombre total d'individus, classes d'âge, nombre de morts, etc.) et à l'économie (nombre d'animaux, rendement du système agricole, chasse et cueillette, etc.) sont stockées. Grâce à ces données on peut suivre l'évolution globale du modèle, pour chaque année. D'autres données au niveau global sont produites : il s'agit des cartes de crises, qui indiquent où et quand les crises météorologiques se sont produites, ainsi que leur typologie et leur intensité.

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