Résumé : RésuméLa complexité algorithmique d’une simulationmulti-agent résulte de plusieurs sources : complexité intrinsèque du phénomène abordé, compétences cognitives des agents, mais aussi choixde modélisation décidés lors de la conceptiondu modèle distribué et du moteur de simulationsous-jacent (modèles de comportements, d’environnement, de temps, de perception, etc.), chacun étant en outre susceptible d’être implémentéde multiples façons. Il est nécessaire de mesurer les conséquences de chacun de ces choix,de l’analyse à l’implémentation, aussi bien pouroptimiser le déroulement de la simulation informatique qui en résulte, pour éviter d’y introduire des biais parfois critiques, et pour obtenirla simulation la plus simple possible d’un phénomène donné.

Résumé : La conception habituelle d'une simulation d'un phénomène passe par sa modélisation et la réalisation d'une implémentation : son étude permet de déterminer si le modèle est correctement construit et peut expliquer le phénomène. Grâce à LEIA, nous renversonsce processus de conception en étudiant unesimulation automatiquement générée en parcourant l'espace des simulations possiblesde manière à identifier les phénomènes remarquables puis en comprendre les mécanismes sous-jacents. Cet article traite donc de la construction automatisée de modèles et leur implémentation à partir d'une ontologie,constituée d'interactions génériques que nous pouvons affecter à des familles d'agents, rédigée selon la méthodologie IODA. LEIA peut alors parcourir l'espace des simulations en s'appuyant sur des outils de transformation et de simplification de modèle puis identifier les phénomènes particuliers en s'aidant d'une métrique spécifiée en entrée, tout en impliquantl'utilisateur dans ce processus.

Résumé : La conception de simulations multi-agents appliquées aux systèmes complexes pose entreautres le problème de la modélisation de comportements intervenant à des échelles spatiales,temporelles, comportementales différentes, chacune pertinente pour représenter un des aspects du phénomène étudié. Nous proposons iciun formalisme générique destiné à la représentation d’environnements multiples, disposantd’échelles spatio-temporelles propres, et auxquels on peut associer un ensemble de règlescomportementales auxquelles se soumettent lesagents présents dans ces environnements. Parailleurs chaque environnement peut être encapsulé au sein d’un agent, lui-même situé dansun autre environnement. Cette uniformité de représentation est rendue possible grâce à l’approche orientée interaction pour la conceptionde simulation (IODA), qui établit une séparation entre agents et interactions, et ce de la modélisation jusqu’au code. Nous expliquons également comment ce modèle est implémenté etdonnons quelques exemples d’utilisation.