Résumé : RésuméDans cet article, nous présentons les interconnexions qui peuvent se faire entre, d’une part,la modélisation et Simulation multi-agent, et ledomaine des réseaux pair-à-pair (P2P) d’autrepart. Plus particulièrement, dans ce domaine,nous traitons de la prise en compte, dans les modèles de simulation, des comportements de l’utilisateur sur l’une des caractéristiques du fonctionnement de ces réseaux : la qualité de service.Dans un premier temps, nous montrons les caractéristiques qui nous semblent souhaitablespour modéliser de manière adéquate de tels réseaux, montrons les limites actuelles que nousconstatons dans le domaine multi-agent et proposons une approche multi-modèles. Dans unsecond temps, nous détaillons la mise en œuvrede cette proposition puis validons son bienfondé en détaillant quelques expérimentationsréalisées qui montrent que notre outil correspond bien à nos attentes de modélisation.

Résumé : Dans cet article, nous présentons une comparaison de cinq modèles différents construits sur la même hypothèse comportementaleindividuelle d’un phénomène collectif présentdans les réseaux d’échanges de fichiers peerto-peer : le « free-riding ». Nous étudionsun modèle analytique global et quatre modèles à base d’agents. Les modèles multi-agentintègrent les dimensions temporelle et spatialerarement présentes dans les modèles agrégéesdu phénomène retrouvés dans la littérature.Nous discutons les conditions a priori et expérimentales pour lesquelles les modèles sont équivalents. Nous montrons aussi qu’un même algorithme de décision individuelle peut amener desinformations contradictoires.

Résumé : Dans cet article, nous proposons de représenter un phénomène multi-niveaux sous la forme de plusieurs modèles en interaction. Cette vision structure la réflexion en rendant explicites les niveaux de représentation et leurs relations. Pour répondre aux défis de cohérence, causalité et coordination entre ces modèles, nous nous appuyons sur le méta-modèle AA4MM dédié à ce type de représentation. Un phénomène de flocking permet d'illustrer notre propos et de monter l'intérêt de cette approche. Cette démarche pose des bases conceptuelles relativement simples pour aborder une question encore largement ouverte de la modélisation des Systèmes complexes