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PROJET GEN*

Félicitations à Patrick TAILLANDIER pour la participation au projet ANR Gen* : Génération de populations synthétiques spatialisées et socialement structurées pour la simulation dont le coordinateur est Alexis Drogoul (UMI 209 UMMISCO, IRD). Cette ANR – AAP Modèles Numériques démarrera en novembre 2013 et se terminera en mai 2017.

Les différents partenaires sont :

-  IRD/UMMISCO,

-  Université de Toulouse 1/IRIT,

-  Université de Rouen/IDEES, Cassidian

participant dans l’UMR IDEES : Patrick Taillandier (représentant scientifique pour l’UMR IDEES), Damase Mouralis, Zeineddine Nouacer, Eric Daudé.

La simulation sociale orientée agents est devenue une technologie de choix pour construire des outils d’aide à la décision pour la gestion des systèmes socio-environnementaux complexes. Les modèles produits sont utilisés pour produire des résultats de plus en plus réalistes.

La question de l’intégration de grands corpus de données (démographiques, environnementaux ou géographiques) dans ces modèles devient ainsi de plus en plus cruciale. Dans ces modèles, l’évolution des simulations est en grande partie due aux agents sociaux (qui peuvent représenter des individus, des foyers ou des institutions) dont le comportement est fortement déterminé par leurs attributs, leurs liens avec d’autres agents et leur position dans les mondes artificiels qu’ils peuplent. Maintenant que beaucoup de données sont disponibles (grâce aux initiatives Big Data ou Open Data), générer des populations synthétiques conformes aux données disponibles sur des populations réelles devient une nécessité et une préoccupation pour beaucoup de modélisateurs en sciences sociales.

Bien que plusieurs approches aient déjà été proposées, la génération de population reste un défi scientifique et méthodologique important que nous avons l’intention de résoudre dans ce projet.

• Le premier défi lié à cette problématique concerne la manipulation conceptuelle et opérationnelle des échelles, à savoir l’échelle à laquelle les populations ont besoin d’être générées et les échelles auxquelles les données sont (ou non) disponibles. Le rapport entre ces échelles impliquera l’utilisation de méthodes robustes et innovantes de changement d’échelle.

• Le deuxième défi découle du précédent et nécessite la construction d’un outil adaptable. La nécessité de coupler plusieurs méthodes conceptuelles et opérationnelles doit s’appuyer sur une compréhension, description et documentation complète des objectifs et moyens de chacune de ces méthodes, afin que les utilisateurs puissent choisir les plus adaptées en fonction de leurs besoins ou étant donné un scénario de génération (objectifs, échelles, données disponibles, temps requis, etc.).

Le projet Gen* vise à combiner des approches et méthodes issues des mathématiques appliquées et de l’informatique afin d’intégrer et de manipuler des données de tout type et de générer des populations d’agents artificiels statistiquement valides.