Understanding complex systems through computational modeling and simulation

par Xuan Tuan Le

Thèse de doctorat en Systèmes intégrés, environnement et biodiversité

Sous la direction de Marc Bui.

Soutenue le 18-01-2017

à Paris Sciences et Lettres , dans le cadre de École doctorale de l'École pratique des hautes études (Paris) , en partenariat avec École pratique des hautes études (Paris) (Établissement de préparation de la thèse) et de Cognition humaine et artificielle (Paris) (équipe de recherche) .

Le président du jury était Ivan Lavallée.

Le jury était composé de Marc Bui, Ivan Lavallée, Olivier Flauzac, Dritan Nace, Soufian Ben Amor, Nadia Kabachi.

Les rapporteurs étaient Olivier Flauzac, Dritan Nace.

  • Titre traduit

    Comprendre les systèmes complexes par la modélisation et la simulation computationnelles


  • Résumé

    Les approches de simulation classiques ne sont en général pas adaptées pour traiter les aspects de complexité que présentent les systèmes complexes tels que l'émergence ou l'adaptation. Dans cette thèse, l'auteur s'appuie sur ses travaux menés dans le cadre d'un projet de simulation sur l’épidémie de grippe en France associée à des interventions sur une population en considérant le phénomène étudié comme un processus diffusif sur un réseau complexe d'individus, l'originalité réside dans le fait que la population y est considérée comme un système réactif. La modélisation de tels systèmes nécessite de spécifier explicitement le comportement des individus et les réactions de ceux-cis tout en produisant un modèle informatique qui doit être à la fois flexible et réutilisable. Les diagrammes d'états sont proposés comme une approche de programmation reposant sur une modélisation validée par l'expertise. Ils correspondent également à une spécification du code informatique désormais disponibles dans les outils logiciels de programmation agent. L'approche agent de type bottom-up permet d'obtenir des simulations de scénario "what-if" où le déroulement des actions peut nécessiter que les agents s'adaptent aux changements de contexte. Cette thèse propose également l'apprentissage pour un agent par l'emploi d'arbre de décision afin d'apporter flexibilité et lisibilité pour la définition du modèle de comportement des agents et une prise de décision adaptée au cours de la simulation. Notre approche de modélisation computationnelle est complémentaire aux approches traditionnelles et peut se révéler indispensable pour garantir une approche pluridisciplinaire validable par l'expertise.


  • Résumé

    Traditional approaches are not sufficient, and sometimes impossible in dealing with complexity issues such as emergence, self-organization, evolution and adaptation of complex systems. As illustrated in this thesis by the practical work of the author in a real-life project, the spreading of infectious disease as well as interventions could be considered as difusion processes on complex networks of heterogeneous individuals in a society which is considered as a reactive system. Modeling of this system requires explicitly specifying of each individual’s behaviors and (re)actions, and transforming them into computational model which has to be flexible, reusable, and ease of coding. Statechart, typical for model-based programming, is a good solution that the thesis proposes. Bottom-up agent based simulation finds emergence episodes in what-if scenarios that change rules governing agent’s behaviors that requires agents to learn to adapt with these changes. Decision tree learning is proposed to bring more flexibility and legibility in modeling of agent’s autonomous decision making during simulation runtime. Our proposition for computational models such as agent based models are complementary to traditional ones, and in some case they are unique solutions due to legal, ethical issues.


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