Les Syst`emes Multi-Agents (SMA) sont des applications informatiques o`u des entit´es auto- nomes, les agents, ´evoluent dans un environnement. Cet environnement est constitu´e des objets et ressources accessibles aux entit´es et peut prendre la forme d’une grille spatiale. Les agents per¸coivent leur environnement et les autres agents, et s’en construisent des repr´esentations plus
ou moins ´evolu´ees. Utilisant des capacit´es de raisonnement elles aussi plus ou moins ´evolu´ees, ils s’expriment alors en agissant sur l’environnement ou en communicant avec les autres agents. Ainsi, la dynamique d’un SMA ´emerge des interactions entre ses agents. Les propri´et´es des SMA seront d´ecrites de mani`ere plus d´etaill´ee au chapitre suivant, qui aborde les aspects techniques de la probl´ematique. On se concentre dans ce chapitre sur l’usage des SMA en tant que support de mod´elisation pour la gestion des ressources naturelles. On illustrera notre propos en d´ecrivant des exemples mod`eles multi-agents appliqu´es `a la grn, puis on exposera les atouts et les d´efauts du support de mod´elisation SMA.
1.2.1 Mod`eles multi-agents pour la gestion de ressources
D´efinitions
Les analogies propos´ees par les syst`emes multi-agents pour d´ecrire un syst`eme r´eel sont pratiques mais portent le danger de mˆeler monde r´eel et monde virtuel. Nous pr´ecisons ici le sens des mots afin d’´eviter les confusions (d’apr`es [Ferrand and Deffluant, 1998])
– les individus ou groupes pris dans le processus social (r´ealit´e) seront appel´es acteurs – leurs alter-ego dans les mod`eles seront appel´es agents
– le terme agent ayant une consonance sociale, nous appellerons plus g´en´eralement entit´es les ´el´ements, physiques ou sociaux, des mod`eles. Une entit´e d’un mod`ele multi-agent peut repr´esenter un individu aussi bien qu’un groupe, un objet ´el´ementaire aussi bien qu’un ensemble d’objets.
[Bousquet, 2001] identifie 3 modes d’interaction autour des ressources, modes que les mod`eles multi-agents sont `a mˆeme d’int´egrer :
– interactions agents-ressource : actions individuelles des agents sur la ressource, comme cons´equences des repr´esentations que les agents ont de la ressource, et des r`egles de d´eci- sions qu’ils suivent. Ce mode d’interaction correspond `a une coordination par l’environ- nement quand la ressource est commune `a plusieurs agents (dynamique de la ressource, relations amont-aval. . .).
– interactions directes agents-agents : communications entre agents au sein de r´eseaux d’accointances. Ce mode d’interaction correspond `a une coordination par l’information. – interactions agents-agents via les institutions : repr´esentation de la coordination via
des « objets m´ediateurs » , de « r´ef´erents commun » , mythes, lieux symboliques, march´es, institutions. Ce mode d’interaction correspond, entre autres, `a une coordination par des r`egles collectives.
Nous nous baserons sur cette classification pour organiser un bref survol, loin d’ˆetre exhaustif, de mod`eles multi-agents pour la gestion de ressource et des questions qu’ils permettent d’aborder.
Articulations entre usages et espace Certains mod`eles cherchent `a explorer plus sp´ecifi- quement une articulation entre les dynamiques d’usage et de gestion d’une ressource et l’espace physique dans lequel elles s’ins`erent.
Un premier type de mod`ele repr´esente des agents qui mettent en œuvre des strat´egies d’usage d’une ou plusieurs ressources dans une grille qui porte les composantes spatiales de la dynamique des ressources. Les agents n’y interagissent pas directement mais sont soumis `a une pression s´elec- tive (ceux qui ´echouent dans leur usage de la ressource font faillite et disparaissent du syst`eme). Ces mod`eles cherchent `a identifier des strat´egies de gestion p´erennes dans un espace donn´e. C’est le cas de Fearlus [Izquierdo et al., 2003] qui s’int´eresse `a l’occupation des sols, de
[Walker and Janssen, 2002] qui s’int´eressent `a la gestion de pˆaturages, et de [Feuillette, 2001] qui s’int´eresse `a la gestion d’une nappe d’eau.
D’autres mod`eles incluent des facteurs d´emographiques et ´economiques et mettent l’accent sur les r`egles globales de la ressource plutˆot que sur les r`egles individuelles de gestion et d’usage. Ces mod`eles s’interrogent sur l’´evolution des usages dans un territoire soumis `a des mesures de r´egulation ´economiques ou institutionnelles. C’est le cas de [Ducrot et al., 2004] qui s’int´eresse `a la qualit´e de l’eau dans le bassin de Sao Paulo au Br´esil, ou du mod`ele s’int´eressant `
a la consommation d’eau `a Barcelone dans le projet FIRMA [Sauri, 2003].
Enfin, certains mod`eles s’int´eressent plus sp´ecifiquement `a l’impact de configurations spa- tiales sur la dynamique d’une ressource `a travers les r´eseaux de voisinage qu’elles induisent. C’est le cas de [Berger, 2001] qui s’int´eresse `a la propagation d’innovations dans l’occupation des sols et de ses cons´equences sur l’irrigation, de Fearlus-W [Izquierdo et al., 2003] qui rajoute `a Fearlus des dynamiques hydrauliques et une pression sociale vis `a vis de la pollu- tion, et de [Lansing and Kremer, 1994] qui ´etudie l’influence d’´echelles de coordination sur des pratiques culturales.
Articulations entre usages et organisation sociale D’autres mod`eles s’int´eressent plus sp´ecifiquement `a l’articulation entre les dynamiques d’usage et de gestion d’une res- source et « l’espace social » dans lequel elles s’ins`erent. C’est le cas de [Deadman, 1999] qui ´etudie l’articulation entre imitation et strat´egies autour d’un jeu de gestion des com- muns, ou de [Barreteau, 1998] qui ´etudie l’articulation entre divers modes de coordination sur la gestion de p´erim`etres irrigu´es. [Rouchier et al., 2001] s’int´eressent aux articulations entre les ´
echanges, marchands ou pas, au sein d’un groupe, et sa structure sociale.On peut aussi citer
[Kohler and Gumerman, 2000] qui pr´esentent dans leur ouvrage des mod`eles anthropologiques,
qui permettent de tester des th´eories sur l’organisation et l’´evolution de soci´et´es disparues en simulant l’effet de r`egles sociales sur cette organisation.
Articulations entre diff´erents niveaux d’usage Un dernier type de mod`ele s’int´eresse plus sp´ecifiquement `a l’articulation entre diff´erents niveaux d’usage et de gestion d’une ressource. Ainsi, [Doran, 2001] simule l’effet d’interventions de gestion sur un syst`eme repr´e- sentant des usages multiples de l’eau dans un bassin. Chacun des usages y est repr´esent´e `a travers une hi´erarchie de d´ecision d’appliquant `a une sph`ere d’action. Les diff´erentes hi´erarchies de d´ecision y interagissent, quand leurs sph`eres d’action se rencontrent. [Courdier et al., 2002] s’int´eressent `a l’efficacit´e de diff´erents modes de coordination entre les acteurs qui interviennent dans les diff´erents niveaux d’une chaˆıne d’´echange d’effluents d’´elevage. Enfin, [Barreteau et al., 2001,Franchesquin et al., 2003,Le Bars, 2003,Becu et al., 2003,Barreteau et al., 2003] s’int´e- ressent `a la mise en œuvre de r`egles collectives de gestion de l’eau au niveau individuel. Nous reviendrons plus longuement sur ces mod`eles par la suite.
Enfin, on peut pr´eciser qu’il est tout `a fait envisageable d’associer les SMA `a d’autres outils : restitution / validation par des jeux de rˆoles [Barreteau et al., 2001], utilisation conjointe de SIG [Bonin and Le Page, 2000], ou avec d’autres mod`eles ([Guerrin, 2000] couple des syst`emes dynamiques Vensim repr´esentant les flux de mati`eres organiques `a l’int´erieur d’une ferme avec un SMA repr´esentant les interactions entre fermes).
multi-agent appliqu´ee `a la gestion de l’environnement. En France, plusieurs ´equipes travaillent autour de ce th`eme : Green au Cirad3, Geodes `a l’IRD4, le LISC et l’´equipe Usages au Cemagref5, l’´equipe MESC du Laboratoire d’Informatique du Littoral6. [Bakam Tchiakam, 2003], [Le Bars,
2003], [Feuillette, 2001],[Franchesquin, 2001], [Souli´e, 2001], [Mathevet, 2000], [Rouchier, 2000], [Barreteau, 1998] font partie des th`eses francophones portant sur les SMA et la gestion de res- sources produites ces derni`eres ann´ees. A l’´etranger, on citera le Center for Policy Modelling7 de Manchester, l’´equipe multi-agent de l’universit´e d’Essex8, le d´epartement de sociologie de l’environnement de l’universit´e de Surrey9, le groupe de recherche simulation et mod´elisation de l’universit´e de Koblenz10, la division intelligence artificielle de l’Institut des technologies et des sciences cognitives de Rome11, le Agent-Based Modelling Working Group du CSIRO (CABM) en Australie12, ou le Center for the Study of Complex Systems de l’universit´e du Michigan13. Le projet europ´een FIRMA14, consacr´e `a l’utilisation des SMA pour la gestion de l’eau t´emoigne d’une reconnaissance de l’approche. Enfin la mod´elisation multi-agent est l’objet exclusif des conf´erences internationales ABS15 et MABS16, o`u figurent toujours des sessions consacr´ees aux applications `a la gestion de l’environnement. Des sessions consacr´es aux SMA et `a la gestion de l’environnement sont aussi tenues dans les conf´erences MODSIM17, ou dans les conf´erences de l’ESSA18.
1.2.2 Propri´et´es des SMA en temps que support de mod´elisation
[Vanbergue, 2003] fait remarquer que dans leurs applications de mod´elisation multi-agent, si les propri´et´es des SMA (autonomie, cognicit´e, organisation) sont largement utilis´es `a un niveau conceptuel comme des supports de description et de formalisation, elles s’expriment rarement au niveau op´erationnel, dans les simulations. Il faut en d´eduire que malgr´e cette sous-utilisation de leurs propri´et´es informatiques, c’est leur puissance descriptive qui rend les SMA si populaires pour l’appui `a la grn, dans un domaine o`u le besoin de disposer d’outils supportant un dialogue `
a la fois entre les disciplines et entre les chercheurs et les usagers est fort.
Les qualit´es accord´ees aux SMA en tant que support de mod´elisation pour la grn sont ´enu- m´er´ees dans de nombreux travaux, parmi lesquels [Bousquet and Le Page, 2004,Haradji et al., 2004, Izquierdo et al., 2003, Pahl-Wostl, 2002,Doran, 2001]. Nous classons ces propri´et´es en 3 cat´egories : 3 http://cormas.cirad.fr/ 4 http://www.bondy.ird.fr/geodes/ 5 http://www.montpellier.cemagref.fr/irrigation/getirri/tr-getirri.htm et http://wwwlisc. clermont.cemagref.fr/ 6http://www-lil.univ-littoral.fr/FR/ 7 http://cfpm.org/ 8http://cswww.essex.ac.uk/Research/abmas/ 9 http://www.soc.surrey.ac.uk/environment.htm 10 http://www.uni-koblenz.de/FB4/Institutes/IWVI/AGTroitzsch 11 http://www.istc.cnr.it/ 12 http://www.cse.csiro.au/research/cabm/ 13http://www.pscs.umich.edu/research/projects/sluce/ 14 http://firma.cfpm.org/
15Agent-Based Simulation,http://www.scs-europe.org/conf/index.html 16
Multi-Agent Systems and Agent-Based Simulation, http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/ mabs/
17
http://www.cse.csiro.au/modsim05/
18
– propri´et´es li´ees `a la manipulation du support de mod´elisation SMA : les SMA sont souvent mis en œuvre comme des extensions des syst`emes `a objet. Ils en h´eritent donc les qualit´es de modularit´e (chacun des ´el´ements du syst`eme peut ˆetre modifi´e, enlev´e, ajout´e ou r´eutilis´e ind´ependamment des autres) et de flexibilit´e (cons´equence de la modularit´e : le syst`eme peut ´evoluer facilement par ajout de nouveaux ´el´ements ou modification de seulement une partie de ses ´el´ements).
Nous verrons cependant que le seul concept d’agent est limitant pour formaliser des ´el´e- ments g´en´erique pour la grn ;
– propri´et´es li´ees au contenu des mod`eles : on d´efinit l’expressivit´e d’une m´ethode de mod´elisation comme sa capacit´e `a offrir un formalisme pour repr´esenter des ´el´ements et des points de vue h´et´erog`enes sur un syst`eme. On revient plus en d´etail sur l’expressivit´e des SMA au paragraphe suivant ;
– propri´et´es li´ees `a l’utilisation du mod`ele : on a d´ej`a abord´e les perspectives d’utili- sation explicative ou m´ediatrice des mod`eles dans la grn. Cette utilisation est rendue possible par une propri´et´e essentielle des SMA qui est l’´emergence : les interactions, souvent non-lin´eaires, entre ses ´el´ements sont la source de la complexit´e d’un syst`eme et mˆeme des comportements individuels tr`es simples peuvent produire des comportements collectifs complexes et impr´evisibles [Drogoul, 1993].
L’´emergence est une propri´et´e des syst`emes complexes en g´en´eral. Les SMA, dont la dynamique repose sur les interactions entre agents sont eux-mˆeme des syst`emes com- plexes et sont donc particuli`erement bien adapt´es `a la simulation de ces syst`emes [Ferber, 1995,Bradbury, 2002].
En offrant un formalisme pour expliciter des comportements et des interactions `a un cer- tain niveau et en observer les effets `a un niveau sup´erieur, les SMA permettent d’´eclairer des rouages et des chaˆınes de cause `a effet du syst`eme mod´elis´e.
De plus, en offrant la possibilit´e d’intervenir sur les entit´es et les interactions d’un sys- t`eme, ils permettent une approche v´eritablement exp´erimentale des simulations : les SMA comme « laboratoires virtuels » [Vanbergue and Drogoul, 2002].
Ce travail m`ene une r´eflexion sur la prise en compte de la complexit´e des syst`emes dans les SMA. Il se concentre donc sur les propri´et´es de modularit´e et d’expressivit´e du support de mod´elisation SMA.
Expressivit´e des SMA On d´ecline les capacit´es des SMA `a repr´esenter des ´el´ements vari´es d’un syst`eme suivant 3 axes selon lesquels s’exprime la complexit´e d’un syst`eme [Pahl-Wostl, 2002] :
– complexit´e individuelle : la capacit´e des SMA `a repr´esenter des comportements indivi- duels ´evolu´es provient de diff´erentes propri´et´es :
– l’int´egration du qualitatif : si les mod`eles de type num´erique ne permettent de manipuler que des donn´ees quantitatives, les mod`eles `a base d’entit´es programmables permettent d’int´egrer des r`egles de comportement et des donn´ees d’ordre qualitatif. Ceci permet aux disciplines proches des sciences sociales de s’ouvrir `a la simulation. Cela veut aussi dire que l’on peut exprimer dans un SMA des dynamiques sociales comme des dynamiques physiques ou des dynamiques spatiales ;
– la mod´elisation de l’action : les entit´es identifi´ees dans le syst`eme cible deviennent des agents dans le mod`ele, leurs actions ou dynamiques deviennent des r`egles de com- portement. C’est en cela que les concepts sous-tendant les SMA offrent un support m´etaphorique adapt´e aux th´ematiciens des diff´erentes disciplines impliqu´ees dans la grn
qui peuvent ainsi exprimer leurs hypoth`eses de mani`ere directe. Il devient alors possible de travailler directement sur des hypoth`eses de comportements ´el´ementaires [Doran, 2001], ce qui offre des possibilit´es de mod´elisation tr`es explicatives des syst`emes
Ces deux derni`eres propri´et´es illustrent les capacit´es des SMA `a favoriser une approche collaborative et interdisciplinaire de la mod´elisation ;
– mod´elisation d’une rationalit´e limit´ee : les d´ecisions des agents cognitifs sont bas´ees sur la repr´esentation que ceux-ci se font du syst`eme et sur leurs objectifs propres. En bˆatissant cette repr´esentation sur des croyances, des connaissances partielles, des com- munications imparfaites, il devient donc possible de repr´esenter des agents `a rationalit´e limit´ee, prenant leurs d´ecisions suivant leur propre syst`eme de repr´esentation ;
– h´et´erog´en´eit´e des entit´es et des fonctions du syst`eme. La capacit´e des SMA `a repr´esenter des comportements individuels vari´es se manifeste `a plusieurs niveaux :
– un agent peut faire preuve de capacit´es d’adaptation et ´evoluer au cours d’une simula- tion. Les entit´es d’un syst`eme peuvent donc se diff´erencier au cours d’une simulation, en construisant ´eventuellement leur propre syst`eme de repr´esentation ;
– on peut int´egrer dans un mod`ele plusieurs types d’entit´es. On peut notamment faire cohabiter des entit´es sociales, des entit´es biophysiques et des ´el´ements purement spatiaux comme les cellules d’une grille ;
– enfin, en allant encore plus loin, les entit´es d’un SMA peuvent repr´esenter des individus, des groupes d’individus, ou encore des unit´es spatiales. Il est donc possible d’y faire coexister plusieurs niveaux de repr´esentation : le comportement global du mod`ele r´e- sulte de d´ecisions et de comportements combin´es `a diff´erentes ´echelles. Ainsi, les SMA proposent un cadre unifi´e pour int´egrer diff´erents niveaux d’un syst`eme ;
– structuration des interactions entre les entit´es : Il est possible d’exprimer dans un SMA, en jouant sur les diff´erents niveaux de repr´esentation possibles dans le syst`eme et dans les agents, des concepts d’ordre organisationnels : r´eseaux sociaux comme structures spatiales.
Le th`eme de la spatialit´e apparaˆıt en filigrane dans ces diff´erentes propri´et´es des SMA. Les propri´et´es spatiales d’un syst`eme peuvent ˆetre prises en compte dans un SMA de diff´erentes mani`eres [Bousquet and Gautier, 1998] :
– les acteurs et les ressources du syst`eme peuvent ˆetre localis´es sur une grille spatiale. En utilisant les propri´et´es topologiques de la grille (voisinage, proximit´e), on fait de l’espace un support des interactions ;
– il est possible de d´efinir des entit´es spatiales comme des agr´egats de cellules et de les doter de propri´et´es (r´epulsion, attraction...) et de comportements spatiaux (d´eplacement, agr´egation ou d´esagr´egation, d´eformation...). On peut ainsi travailler de mani`ere directe sur l’organisation et les dynamiques spatiales du syst`eme. Le travail de [Lardon et al., 2000] ou la th`ese de [Servat, 2000] constituent de bons exemples des potentialit´es des SMA `
a traiter de dynamiques spatiales.
Bien que la prise en compte de l’espace soit importante dans la grn, on n’en traitera pas de mani`ere sp´ecifique.
La perspective d’une mod´elisation destin´ee `a appuyer la gestion concert´ee de ressources, im- plique que les mod`eles puissent ˆetre rapidement construits et modifi´es, tout en offrant la possibilit´e de repr´esenter une diversit´e de points de vue afin de s’adapter au mieux aux besoins des acteurs.
On consid`ere alors comme particuli`erement importantes les propri´et´es de modularit´e et d’ex- pressivit´e de la m´ethode de mod´elisation utilis´ee, la premi`ere parce qu’elle favorise la formali- sation d’´el´ements g´en´eriques ou r´eutilisables, et la seconde parce qu’elle mesure la capacit´e du formalisme `a repr´esenter des ´el´ements et des points de vue h´et´erog`enes.
On s’int´eressera particuli`erement `a la capacit´e des SMA `a formaliser des concepts d’ordre organisationnels, en consid´erant la structuration spatiale d’un syst`eme comme un mode d’or- ganisation des entit´es parmi d’autres. Dans cette optique, on souligne que dans un mˆeme mod`ele multi-agent, les agents peuvent formaliser plusieurs niveaux de repr´esentation, il peut en r´esulter une certaine confusion quant `a la lisibilit´e de ces diff´erents niveaux dans les mo- d`eles.
1.2.3 Questions soulev´ees par la mod´elisation multi-agent
Adapt´es `a la repr´esentation des syst`emes complexes, les SMA sont eux-mˆeme des syst`emes complexes. Leur utilisation en tant qu’outil de mod´elisation amplifie donc certaines des questions r´ecurrentes `a toute action de mod´elisation.
– contenu des mod`eles : `a quel(s) niveau(x) d’agr´egation se situer ? Cette question est bien propre `a tout travail de mod´elisation. Il faut cependant se m´efier du pouvoir descriptif des SMA et bien veiller `a garder un niveau de complexit´e raisonnable, le but n’´etant pas de reproduire la complexit´e du monde r´eel mais de mieux le comprendre !
D’autre part, mˆeme si contrairement `a des mod`eles math´ematiques les SMA permettent de mˆeler facilement niveaux d’analyse et pas de temps, la question du passage et des inter- actions entre ces niveaux n’en reste pas moins probl´ematique. Sans aborder la question du