Intégration de modèles cognitifs de la prise de décision humaine dans les modèles à base d'agent : application à la planification de l'utilisation du sol dans le Delta du Mékong en tenant compte du changement climatique

Integrating cognitive models of human decision-making in agent-based models : an application to land use planning under climate change in the Mekong river delta

• Auteur / Autrice : Chi Quang Truong
• Direction : Alexis Drogoul, Minh Quang Vo
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 05/12/2016
• Etablissement(s) : Paris 6 en cotutelle avec Université de Cần Thơ (Vietnam)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Unité de modélisation mathématique et informatique des systèmes complexes (Bondy, Seine-Saint-Denis ; 2009?-....)
• Jury : Président / Présidente : Amal El Fallah Seghrouchni
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Frédéric Rousseaux
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Dominique Longin, Jean-Christophe Castella

Mots clés

Mots clés contrôlés

Prise de décision

Simulation par ordinateur

Changements climatiques

Sols -- Aménagement

Mékong, Delta du

Aménagement du territoire

Mots clés libres

Aménagement du territoire

Modélisation à base d'agent

BDI

Modélisation avec agents cognitifs

Décision humaine

Modélisation des changements d'usage des sols

Land use change modeling

Human decision

BDI

Résumé

L'objectif initial de cette thèse est d'apporter une solution à ce problème en proposant, premièrement, une approche cognitive basée sur le paradigme appelé Belief-Desire-Intention (BDI) pour représenter les processus de prise de décision des acteurs humains, et deuxièmement, une validation de cette approche dans le contexte d'un modèle complet de changement d'usage des sols dans lequel la plupart des facteurs cités ci-dessus sont également simulés. Le résultat de ce travail est une approche générique qui a été validée sur un modèle intégrant le changement d'usage des sols d'une région située dans le Delta du Mékong au Vietnam. Nos contributions principales sont les suivantes : Intégration d’une architecture BDI au sein d'une plateforme de modélisation à base d'agents (GAMA) ;Conception d’un cadre générique baptisé « Multi-Agent Based Land-Use Change » (MAB-LUC) permettant de modéliser et de simuler les changements d’usage des sols en prenant en compte les décisions des agriculteurs ;Proposition d’une solution permettant d’intégrer et d’évaluer les facteurs socio-économiques et environnementaux dans le cadre de la planification agraire et d’intégrer MAB-LUC dans le processus existant proposé par la FAO.Ce travail, au-delà du cas d’étude concernant le Delta du Mékong, a enfin été conçu de façon générique afin que la méthodologie utilisée puisse être généralisée à la modélisation de systèmes socio-écologiques où les facteurs humains doivent être représentés avec précision.

The initial goal of this thesis has been then to address this problem by proposing, on one hand, a cognitive approach based on the Belief-Desire-Intention (BDI) paradigm to represent the decision-making processes of human actors in agent-based models and, on the second hand, a validation of this approach in a complete land-use change model in which most of the factors cited above have also been simulated.The outcome of this work is a generic approach, which has been validated in a complex integrated land-use change model of a small region of the Vietnamese Mekong Delta. Our main contributions have been:The integration of the BDI architecture within an agent-based modeling platform (GAMA); The design of the Multi-Agent Based Land-Use Change (MAB-LUC) framework that can take into account the farmers’ decision-making in the land-use change processes;The proposal of a solution to assess the socio-economic and environmental factors in land-use planning and to integrate the MAB-LUC framework into the land-use planning process of. I conclude by showing that this work, designed in a generic fashion, can be reused and generalized for the modeling of complex socio-ecological systems where individual human factors need to be represented accurately.