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Un article de Mobidyc.

Sommaire

Les systèmes multi-agents : un bon outil encore inaccessible au chercheur

Les simulations individus centrées sont de plus en plus employées en dynamique des populations. Souvent basées sur la notion d'objet, et sur son extension l'agent organisé en systèmes multi-agents (SMA), elles permettent en effet :

  • De prendre en compte la diversité individuelle des êtres vivants et la variabilité spatiale de leur habitat. L'agent peut représenter un individu unique (par exemple un poisson), un groupe (un banc de poissons), ou une population (une densité de plancton), qui évolue si nécessaire dans un espace discret formé d'agents cellules.
  • Une grande souplesse dans la définition de la complexité de son modèle. Chaque agent étant autonome, on peut en ajouter, en retrancher, les modifier, sans être obligé de toucher au reste du modèle. Complexifier ou simplifier son modèle devient extrêmement facile et rapide. En comparaison, les modèles plus classiques apparaissent rigides et difficile à construire dès qu'ils sont complexes.
  • De rapprocher les points de vue de l'informaticien, du mathématicien et du chercheur autour des mêmes entités, les objets avec leur état et leur comportement. Pour la première fois peut-être dans l'histoire de la modélisation, la structure informatique correspond à la structure biologique que l'on se propose d'étudier. Et il n'est pas anodin de parler le même langage pour mieux se comprendre !

Mais force est de constater que ce domaine est encore inaccessible au chercheur qui devra mettre la main sur un spécialiste en modélisation ou investir durablement dans un des outils d'aide à la programmation de SMA que la communauté scientifique est en train de développer.

Bâtir son modèle sans écrire de code

Dans ce contexte, le projet Mobidyc s'appuie sur le langage à objet SmallTalk pour développer un environnement de création et d'utilisation de modèles qui soit accessible au chercheur et qui l'aide autant que possible dans la conduite de ses expériences simulatoires et dans l'interprétation de ses résultats. Ecrire un modèle sous Mobidyc ne nécessite pas de connaître un langage, bien qu'un mode "programmation" existe à usage des utilisateurs avertis. La construction du comportement des agents est basée sur des "primitives informatiques", sortes de sous-tâches que l'utilisateur agence un peu comme des légos pour bâtir des tâches plus complexes comme la localisation, la poursuite et la capture d'une proie. Le langage SmallTalk a été choisi car son mode interprété permet au logiciel de générer son propre code de programmation. En d'autres termes, lorsque l'utilisateur agence des primitives pour fabriquer une tâche, il crée réellement le code SmallTalk de la nouvelle tâche. Et cette tâche "utilisateur" vient s'ajouter aux tâches "prédéfinies" du simulateur, enrichissant ce dernier.

Consultez les rubriques "Principes", Définitions" et "Exemples" pour plus d'informations sur le logiciel, et les rubriques "Configuration" et "Télécharger" si vous souhaitez l'utiliser.


Mais avec quelques contraintes propres aux systèmes multi-agents

  • Le temps et l'espace sont discrets => choix parfois difficile du pas de temps, de la maille spatiale et du mode de synchronisation entre agents.
  • Eventuellement, problèmes de précision numérique si le processus modélisé est par essence continu.
  • Lenteur des calculs : se limiter à 2500 - 10000 agents cellules (grille 100x100) et 500 à 10000 animats (les agents mobiles) selon la complexité des interactions entre agents et la puissance de son ordinateur.

C'est pourquoi on ne devra pas se précipiter les yeux fermés sur ce nouvel outil. Dans bien des domaines les outils de simulation plus classiques resteront préférables.


En conclusion

Une approche performante et ludique, très complémentaire des approches classiques, à utiliser dès que des aspects individuels ou spatiaux sont à prendre en compte.