Table des matières - Gilles Daniel

12 Modélisation et simulation multi-agents pour Sciences de l'Homme et de la Société.
La notion d’objet en génie logiciel apportait tout un ensemble de concepts, de
technologies et de méthodologies. Il est apparu alors que dans bon nombre de cas, les
enjeux initiaux des objets, et notamment ici aussi le concept d’autonomie, n’avaient
pas vraiment trouvé de réelles solutions technologiques. Les langages objets dont on
dispose aujourd’hui ne sont que des pâles reflets des idées initiales qui avaient habité
les pionniers du domaine, à savoir Alan Kay avec Smalltalk et Carl Hewitt avec
Plasma [HEW 77]. Un des concepts clés de ce type de programmation résidait dans le
fait qu’un programme n’est plus vu comme une entité monolithique mais comme un
ensemble d’entités élémentaires, relativement autonomes qui interagissent par
l’intermédiaire d’envois de messages. Pratiquement, on pourrait utiliser ces définitions
initiales pour caractériser des agents. Pourtant les objets ne sont pas réellement
autonomes, et le traitement des messages n’est pas du ressort des objets eux-mêmes.
En d’autres termes, leur autonomie n’est pas assez importante. De plus un certain
nombre de concepts manque au développement des objets : la rationalité et les
capacités cognitives des agents, la notion d’agent situé et celle d’environnement ainsi
que celle de rôle et d’organisation. Néanmoins, on peut dire que les agents se situent
dans le droit fil de la pensée objet, en proposant des réponses adaptées aux limites de
la programmation orientée objet. Les méthodologies objets, et notamment UML, ont
largement inspiré les méthodologies agents. Comme nous le verrons ci-dessous, UML,
formalisme graphique pour concevoir des logiciels objets a été repris, comme base de
nombreuses modélisations agents, et a aussi donné lieu au développement d’une
notation adaptée aux agents, AUML. Les systèmes multi-agents ont trouvé rapidement
un champ extrêmement propice à leur développement dans le domaine de la
modélisation de systèmes complexes ne trouvant pas de formalisation mathématique
adaptée. Dans le domaine des sciences du vivant d’abord, puis dans celui des sciences
humaines et sociales ensuite, les SMA ont montré qu’il était possible de modéliser au
niveau micro les comportements d’entités élémentaires et d’étudier au niveau macro le
résultat global de l’interaction de ces entités.
1.1.1. L’agent
La notion d’agent, comme tous les concepts fondamentaux (pensons notamment
aux concepts de processus, d’état ou de fichier en informatique) semble pouvoir être
comprise de manière évidente. Néanmoins, elle recouvre plusieurs acceptions,
chacune renvoyant à un courant de recherche particulier dans le domaine de ce qui
touche à la nébuleuse « agent ». Dans les systèmes multi-agents, le concept d’agent,
est généralement défini ainsi [FER 95] : on appelle agent une entité informatique
(un processus) située dans un environnement (réel ou virtuel), plongée dans une
structure sociale et qui est capable de :
1. agir dans son environnement
2. percevoir et partiellement se représenter son environnement (et les autres),