Simulation cognitive de la prise de décision d'experts; application au ...

tel-00547128, version 1 - 15 Dec 2010
4 Conclusion
Chapitre 2 : Modélisation et simulation de la prise de décision 41
L'intégration de la prise de décision d'expert au sein d'un système multi-agents passe par
l'utilisation d'un système RPD. Le Tableau 1 récapitule les différentes simulations présentées
dans ce chapitre, tandis que le Tableau 2 présente – de façon résumée- les différents types
d’agents permettant de représenter le comportement humain. Il met en évidence, plus
particulièrement, les possibilités de chacun à traduire le comportement d’experts.
Les différents points sur lesquels nous comparons ces modèles sont : le degré de réalisme, le
niveau de simulation (micro, méso, macro), le fait qu’ils intègrent ou non le comportement
d’experts et leur aspect évolutif.
Tableau 1 : comparaison de différents modèles agents issus de différentes théories.
Niveau de la
simulation
Intégration du
comportement
d’expert
Intégration de
nouveaux
comportements
Boids macro Non Pas de structure
prévue
Simulation de
foules (Banos)
macro Non Pas de structure
prévue
ARCHISIM meso Oui Pas de structure
prévue
OASIS meso Non Pas de structure
prévue
COSMODRIVE micro à meso Oui Modulaire, mais
centré sur le
conducteur
automobile pour le
moment
Simulation de
conduite ACT-R
(Salvucci)
micro à meso Oui Gestion des
comportements en
interaction
Agents R-CAST meso Oui Par l’approche
composant
TRANS meso Non Par l’approche AGR
Nous voyons ainsi que les systèmes cognitifs classiques ne s’intéressent que peu à l’ajout de
nouveaux comportements car ils sont basés sur une application particulière. D’un autre côté,
ACT-R est un système complet en termes de simulation des processus cognitifs, mais
concerne surtout des simulations de niveau micro.