KIMONO, a descriptive agent-based modelling method for the exploration of complex systems: an application to epidemiology.

Résumé : Depuis plusieurs années, on peut observer une tendance, dans de nombreux domaines (Sociologie, Ecologie, Economie, etc.), à construire des modèles vers l'exploration des systèmes qu'ils représentent que vers la prédiction ou l'explication. S'inscrivant dans le paradigme des "systèmes complexes", ces modèles exploratoires utilisent généralement une représentation explicite et détaillée des composants du système étudié. Ils offrent aussi aux utilisateurs finaux (chercheurs, décideurs, parties prenantes) une grande liberté d'adaptation en termes de paramètres et de structure du modèle. Ces modèles servent de support à des expériences "as-if" en permettant, au travers de ces ajustements, la formulation d'hypothèses détaillées et ce à différents niveaux de descriptions du système. A partir de ces hypothèses, des scénarios sont construits, dont les résultats sont explorés et analysés grâce à des simulations répétées. L'épidémiologie est exemplaire de cette situation. Elle a une longue histoire de modélisation qui peut être caractérisée comme la recherche de modèles essentiellement prédictifs. Cependant, certaines situations, comme l'émergence de foyers épidémiques de grippe aviaire en Asie du Sud Est, montre la limite d'une telle approche: sans une prise en compte adéquate des interactions entre les dynamiques sociales, écologiques et biologiques, l'utilisation de modèles prédictifs est sans fondement. De plus, dès lors que l'on tente de prendre en compte ces dynamiques, les modèles deviennent dépendants de données incomplètes ou qualitatives (le processus de décision des acteurs sociaux ou bien le comportement des oiseaux, par exemple). En conséquence, on assiste actuellement à un changement d'orientation de la communauté épidémiologique vers la conception de modèles plus exploratoires, mieux adaptés à la génération et à l'étude d'hypothèses variées, et mieux à même d'aider à mesurer, par rapport à ces hypothèses, l'impact des politiques locales et globales de lutte contre les épidémies dans le cadre de scénarios complexes. Cependant, concevoir et utiliser de tels modèles souligne les sérieux problèmes méthodologiques auxquels ne peuvent réellement répondre les méthodologies de modélisation et simulation existantes. Et quand celles-ci ont été adaptées pour prendre ces spécificités en compte, il en résulte des solutions ad hoc qui ne peuvent être réutilisées ni dans le domaine en général, ni dans d'autres domaines. L'objectif de cette thèse est de proposer une méthodologie (KIMONO) qui, sans être spécifique à un domaine particulier, facilite la conception et l'utilisation de ces modèles exploratoires. En partant d'une série d'exemples tirés de différents domaines (trafic routier, ségrégation sociale, dynamique du sol, mais aussi, et de façon plus extensive, épidémiologie), je commence par une caractérisation des besoins de conception (prise en compte d'hypothèses contradictoires et évolutives lors du processus de modélisation, génération de modèles extrêmement modulaires, rendant possible un cycle de modélisation itératif, permettant la collaboration entre différents experts et la combinaison de différents formalismes, etc.) pour aboutir à une proposition concrète impliquant un outil informatique dédié et un formalisme commun et accessible, orienté aussi bien vers la facilitation de la collaboration, la communication et l'implémentation de "modèles monde" (le nom donné dans ce document à ces modèles exploratoires ouverts). La méthodologie que je propose se concentre sur deux éléments: l'implication des experts et la représentation détaillée du système. Les experts sont au coeur de processus de modélisation. Celui-ci s'appuie sur une description étendue de leurs connaissances, potentiellement exprimées dans leurs propres formalismes, description qui est ensuite amendée de façon itérative (soit pour la complexifier, soit pour la simplifier) dans un dialogue continu avec les modélisateurs et en utilisant le modèle pour support. Ce processus itératif s'arrête quand les experts estiment qu'ils ont obtenu suffisamment de précisions sur le système ou lorsque la poursuite de ces itérations nécessite des expériences ou données de terrain. Concernant les types de représentations qui soient adaptées à un tel processus, je propose une combinaison modulaire et adaptable de deux systèmes d'implémentation: les modèles à base d'agent (MBA) et les Systèmes d'Information Géo-référencées (SIG). Je montre que cette combinaison offre une très grande souplesse de description des composants d'un système (réel), qu'elle permet de représenter de façon équivalente les 5 DRAFT 26/09/11 connaissances qualitatives et quantitatives des experts, et qu'elle supporte un haut niveau d'évolution des hypothèses au cours du processus de modélisation. Les protocoles d'interaction proposés entre modélisateurs et experts se basent sur deux abstractions de cette implémentation: ODD (Overview, Design concepts, Details, un protocole de communication de modèle) et GAML (un langage de modélisation pour la programmation collaborative du modèle). La méthodologie proposée a été appliquée et validée dans le contexte d'une étude détaillée située en Asie du Sud Est (essentiellement au Nord Vietnam) par des épidémiologistes et des vétérinaires. Ceux-ci voulaient pouvoir évaluer, en l'absence de données de terrain ou de résultats d'expérimentation, l'effet de différentes hypothèses expliquant la réapparition récurrente de foyers épidémiques de grippe aviaire parmi la population domestique de volailles. Au cours de cette coopération interdisciplinaire, qui a duré quatre ans, plusieurs "modèles monde" ont été co-conçus et implémentés au sein de la plate-forme GAMA, et utilisés comme "laboratoires virtuels" par les experts. Cette collaboration, et ces résultats, ont permis de tester un large champ d'hypothèses (en particulier sur les conditions locales de persistance), d'avoir une meilleure compréhension du rôle de l'environnement spatial, des facteurs écologiques et sociaux dans la survie et la propagation du virus et ont également permis de réorienter certaines des études de terrains.
Type de document :
Thèse
Modeling and Simulation. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2011. English
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Contributeur : Edouard Amouroux <>
Soumis le : lundi 5 décembre 2011 - 15:54:55
Dernière modification le : mardi 22 mars 2016 - 01:24:47
Document(s) archivé(s) le : vendredi 16 novembre 2012 - 14:20:10

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Edouard Amouroux. KIMONO, a descriptive agent-based modelling method for the exploration of complex systems: an application to epidemiology.. Modeling and Simulation. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2011. English. <tel-00630779>

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