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Par ailleurs, il est important de comprendre que mˆeme lorsque l’impl´ementation des sp´e- cifications d’un mod`ele est sans ambigu¨ıt´e, la validit´e d’un simulateur n’est pas donn´ee a priori car certains points du mod`ele restent toujours implicites. Par exemple, lorsqu’un mo- d`ele contient des processus stochastiques, les nombres al´eatoires utilis´es sont suppos´es produits par un g´en´erateur parfait qui n’est g´en´eralement pas sp´ecifi´e dans le mod`ele. Il convient alors de v´erifier la qualit´e du g´en´erateur al´eatoire utilis´e dans le simulateur pour pouvoir ˆetre sˆur de sa validit´e.

De fa¸con duale, l’impl´ementation d’un mod`ele dans des structures informatiques concr`etes implique de consid´erer les contraintes qui sont li´ees `a cet outil : on ne passe pas impun´ement du mod`ele sur papier `a du code machine et il est n´ecessaire d’´etudier les effets de bord qui peuvent ˆetre li´es `a la structure des programmes et `a la nature digitale de l’ordinateur. Un mˆeme mod`ele peut donner des r´esultats diff´erents suivant la taille m´emoire utilis´ee pour stocker les r´eels : le nombre de chiffres apr`es la virgule peut avoir son importance. Dans ce cas de figure, il est important que les sp´ecifications du mod`ele int`egrent ce genre de param`etres.

Il est ainsi tout `a fait fondamental d’´elaborer des sp´ecifications en gardant `a l’esprit qu’elles vont ˆetre impl´ement´ees dans un programme informatique. Comme nous le verrons, cette re- marque constitue le deuxi`eme aspect de la probl´ematique que nous souhaitons aborder en ce qui concerne les simulations de syst`eme multi-agents. Trop souvent, les mod`eles qui sont propos´es n’int`egrent pas les probl`emes qui sont pos´es par leur impl´ementation. Autrement dit, les sp´ecifications relatives `a un mod`ele multi-agents comportent souvent un grand nombre d’ambigu¨ıt´es quant `a la mani`ere dont elles doivent ˆetre impl´ement´ees. La cons´equence directe est qu’une mˆeme sp´ecification peut ˆetre impl´ement´ee de plusieurs fa¸cons et conduire ainsi `a des r´esultats exp´erimentaux diff´erents. Ce qui remet en cause la validit´e de l’exp´erience. Dans le chapitre4, nous identifierons cette probl´ematique en illustrant par ce que nous appellerons des ph´enom`enes de divergence impl´ementatoire et nous montrerons pourquoi de nombreux mod`eles multi-agents sont sujets `a ce probl`eme.

R´ecapitulatif

Dans cette section nous avons vu les entit´es de base de la M&S et les deux relations fonda- mentales qui existent entre elles. La figure2.9r´esume de mani`ere sch´ematique ces diff´erentes notions.

Par ailleurs, cette figure montre que la probl´ematique nous souhaitons aborder dans cette th`ese se situe au niveau des deux relations fondamentales qui ont ´et´e d´efinies : la relation de mod´elisation et la relation de simulation. Ainsi, comme nous l’avons sugg´er´e dans le chapitre introductif, nous aborderons la question de la validit´e des mod`eles qui sont propos´es dans les simulations multi-agents (relation de mod´elisation) et les probl`emes li´es `a leurs impl´ementa- tions (relation de simulation).

2.9

R´esum´e du chapitre

Dans ce chapitre vou´e `a la pr´esentation de la simulation informatique des syst`emes dyna- miques, nous avons tout d’abord pr´esent´e une vision globale de la nature des objectifs de ce processus exp´erimental. Nous avons donn´e une repr´esentation g´en´erique des syst`emes dyna- miques (la boˆıte noire) et les principales probl´ematiques li´ees `a leur ´etude. Nous avons ensuite expos´e les principales cat´egories de mod`ele employ´es pour la repr´esentation du temps et nous

Modèle Système source Simulateur Cadre expérimental Relation de modélisation Relation de simulation cohérence paradigmatique divergence implémentatoire problématique de la thèse

Fig. 2.9 – Les entit´es de base de la M&S et leurs relations.

avons succinctement abord´e les principes d’impl´ementation qui leur correspondent. Nous avons aussi consacr´e une large part de ce chapitre `a pr´esenter quelques-unes des notions pr´esentes dans la th´eorie de la M&S de Zeigler. Ce qui nous a permis de positionner informellement la probl´ematique de notre th`ese dans le cadre de cette th´eorie. Le chapitre suivant est consacr´e `

Chapitre 3

Les syst`emes multi-agents et la

simulation

D

ans ce chapitre nous allons tout d’abord pr´esenter le contexte du domaine de recherche dans lequel cette th`ese se situe : celui des syst`emes multi-agents. Nous verrons ensuite quelles sont les motivations qui se cachent derri`ere la mod´elisation et la simulation de ces syst`emes. Apr`es cela, nous donnerons des exemples de plates-formes `a travers une description succincte de quelques domaines o`u le paradigme agent est utilis´e. Dans les sections 3.4 et 3.5, nous exposerons les principales questions soulev´ees par l’impl´ementation d’un simulateur multi-agents. Notre but sera d’attirer l’attention du lecteur sur les nombreux param`etres qui participent `a la complexit´e de ce type de logiciels.