Résumé : Dans cet article, nous proposons un modèlede simulation du comportement humain pourune gestion efficace de la consommation éner-gétique dans le contexte résidentiel. Nous pré-sentons la plateforme de simulation associée :SMACH. Elle permet aux experts de représenterles activités des habitants au sein de leur foyeret en particulier leur capacité d’adaptation dy-namique. Nous décrivons la dynamique du sys-tème et nous illustrons sur un exemple completl’émergence d’habitudes et l’adaptation à desévénements extérieurs.

Résumé : Cet article aborde la question de la simulationmulti-agent mettant en jeu plusieurs disciplineset expertises. Nous montrons que cela requiertde combiner la simulation multi-expert avec lamodélisation multi-niveau. Pour ce faire, nousproposons le modèle SIMLAB 1 basé sur une représentation unifiée des concepts par des agentspouvant s’influencer les uns les autres dans différents axes et di↵érents niveaux d’abstraction.Nous illustrons le potentiel de cette approchesur un exemple typique de Systèmes complexemulti-expert : la réduction de la consommationénergétique qui combine des expertises sur l’activité humaine, l’efficacité énergétique, la thermodynamique, etc.

Résumé : En Simulation multi-agent (SMA), l'une desprincipales difficultés est de disposer dedonnées pour calibrer le modèle. Dans cetarticle, nous nous intéressons à la simulationmulti-agent de l'activité humaine : notreobjectif est de pouvoir calibrer et quantifier lareprésentativité des activités simulées. Nousproposons pour cela d'utiliser des donnéesstatistiques bien formalisées provenantd'enquêtes sur la vie quotidienne : les enquêtes« emploi du temps ». Ces enquêtes sontconçues pour décrire et reproduire l'activitéhumaine d’une journée à un niveaumacroscopique (à l'échelle de la populationd’un pays). Nous proposons une nouvelleméthode de génération de l'activité humainequi est à la fois statistiquement juste à unniveau agrégé et individuellement réaliste,grâce à la modélisation multi-agentd'individus dotés de capacités réactive,adaptative, et collaborative.

Résumé : RésuméCet article présente un modèle de simulationmulti-agent de l’autoconsommation collectivede l’énergie. Le modèle associe une simulationmulti-agent de l’activité humaine, une simulation thermique du bâtiment et de l’eau chaudesanitaire (ECS), et une simulation de production locale d’énergie électrique photovoltaïque.Nous étudions différentes situations de consommation collective de l’énergie et nous montronscomment l’utilisation de cette énergie peut êtreoptimisée à l’échelle du quartier en prenant encompte l’activité des occupants et les échangesd’énergie entre les foyers.Cette article est une traduction et une réécritured’un article soumis à la conférence Building Simulation 2019.

Résumé : Cet article présente un modèle de simulation multiagent à deux niveaux d’autoconsommation collective del’énergie. Le premier niveau de ce modèle est uneSimulation multi-agent de l’activité humaine couplée àune simulation thermique du bâtiment qui permetd’obtenir la consommation électrique d’un foyer. Lesecond niveau est une modélisation d’un groupement defoyers pratiquant l’autoconsommation collectived’énergie. Nous présentons une formalisation de cettenotion de groupement ainsi que différentesorganisations pour échanger de l’énergie.Nous étudions ensuite ces différentes organisations etmontrons leur fort impact sur la répartition de l’énergielorsque la production est faible face à la consommation.L’autoconsommation collective (ACC) d’énergieassocie une production d’énergie électrique locale, parexemple avec des panneaux photovoltaïques (PV) ouune éolienne, avec la consommation de toute ou d’unepartie de cette énergie par un ensemble de foyers situésà proximité des moyens de production [7, 8]. L’un desprincipaux intérêts est de maximiser la consommationd’énergie locale et renouvelable sans devoir faire appelà des sources d’énergie centralisées. Complémentaireavec les expérimentations sur site, la simulationnumérique est un outil permettant d’étudier lapertinence technico-économique des nombreusesconfigurations d’ACC possibles et l’évolution desusages de l’énergie dans ces situations. [8].Dans nos précédents travaux [1, 2] nous avions déjà misen avant la nécessité de prendre en compte la diversitéde l’activité des habitants des foyers dans lesproblématiques de l’ACC, en mettant en évidencel’impact positif sur le taux d’autoconsommationcollective, c’est-à-dire la part de la production électriquelocale qui est consommée immédiatement sur place parles foyers. Cependant, les premiers résultats obtenusétaient basés sur une seule configuration d’ACC