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Accueil > Activités de recherche 2004-2007 > Dynamiques spatiales : Concepts et Méthodes | |
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Simulation et Territoires Artificiels Responsable : J.-L. Bonnefoy
Ont participé à ce groupe de recherche sur la période 2004-2007 :
Notre équipe de recherche s’est engagée dans la direction bien balisée maintenant, d’une « néo-systémique » insistant sur « l’analyse des comportements d’agents interagissants » et considérant que l’auto-organisation des systèmes est « le produit des actions transformatrices de ces agents » (Ferber J., 1995, Les Systèmes Multi-Agents. InterEdition. 522p). La simulation informatique grâce à des outils de l’Intelligence Artificielle Distribuée est susceptible de reformuler quelques questions de géographie (à condition qu’une lecture puisse se faire en termes d’agents autonomes, agissant parallèlement, cherchant à réaliser un but ou à satisfaire des tendances, et à ce que ces mêmes agents disposent de règles d’interaction indépendantes de la question à résoudre). La lecture du territoire est ainsi sensiblement différente de ce qu’ont permis de faire jusqu’à récemment les canons de l’analyse spatiale. De prime abord, les structures spatiales sont considérées comme des « phénomènes perçus complexes », les relations entre niveaux fonctionnels (micro et macro) sont fondamentales et la recherche focalise sur leur dynamique et/ou leur genèse à partir d’interactions locales, interpersonnelles, ,… Tout d’abord, en s’attachant à l’organisation d’entités élémentaires (voxels d’eau, bulles d’air, parcelles boisées,…) dans une démarche ascendante, nous avons envisagé les dynamiques spatiales en termes d’auto-organisation des systèmes spatiaux. Cette démarche de type « bottom-up » est un des deux volets de notre approche : des règles simples au niveau microscopique simulent la mise en place et la dynamique de structures spatiales à l’échelle macroscopique . Elle a donné lieu à des travaux essentiellement tournés vers la construction de modèles de simulation utilisant des automates cellulaires et/ ou des systèmes multi-agents qui suivent des règles simples d’interaction locale faisant émerger une organisation spatiale. Dans cette perspective, nous avons modélisé principalement des phénomènes physiques, comme des dynamiques fluviales et des brises thermiques. Ph. Ellerkamp a également participé à des travaux concernant la gestion du risque d’incendie dans les forêts méditerranéennes dans un groupe interdisciplinaire intitulé PÔNT (Pôle Nouvelles Technologies).
Figure 1 : Simulation de l’évolution morphologique du Rhône sur 30 ans, de Port-Saint-Louis du Rhône à l’embouchure (Martin M., 2004). Plus la couleur bleue est profonde plus le lit du Rhône est profond. Depuis le moment initial (1962), les différentes crues sont prises en compte pour le dépôt de matériaux ou le sur-creusement dans le chenal, et simuler ainsi le profil en long en 2001.
Figure 2 : Simulation de brises thermiques (Bridier, Bonnefoy, 2007) : situation à 13h en période estivale (ascendances en rouge, subsidences en bleu). De gauche à droite, l’occupation du sol est la suivante : mer, ville, parc intra-urbain, ville, zone périurbaine, surface boisée. Les vecteurs indiquent la direction et la force des vents ainsi que la couche limite (au plus haut des ascendances) et un effet de « puit à polluants » dans le parc urbain.
Un second volet de notre recherche considérait qu’on ne peut, en géographie et particulièrement en analyse spatiale, prendre les risques inhérents à une « déshumanisation » par le retrait de la multiplicité des points de vue des personnes habitantes. Nous avons alors élaboré nos simulations en sciences humaines en prenant comme entités élémentaires des habitants, sans toutefois se départir des objets habituels de l’analyse spatiale (des unités spatiales qui agrègent les habitants et leurs points de vue). Ainsi, des systèmes multi-agents ont été utilisés pour la modélisation de dynamiques spatiales où les habitants et leurs règles de changement résidentiels sont influencés par leurs représentations spatiales individuelles ou collectives, évoluant au fil du changement des espaces et du statut des résidents eux-mêmes. Les territoires y sont considérés comme des organisations organisantes.
Figure 3 : Architecture du modèle DYN-MARTIN (Goiffon, Bonnefoy, 2003).
L’ensemble de ces travaux de groupe a été possible grâce à différentes formations développées dans ce groupe ou lors de formations universitaires (Master Recherche « Structures et Dynamiques Spatiales », notamment à Aix-en-Provence et Avignon), pour que des étudiants avancés s’intéressent à cette nouvelle approche spatiale des phénomènes. De nombreux modèles d’apprentissage des Systèmes Multi-Agents et des automates cellulaires ont été développés lors des stages de formation (http://www.up.univ-mrs.fr/document.php?pagendx=2366&project=geographie), grâce à deux plateformes Multi-Agents Starlogo et Netlogo libres de droits (http://education.mit.edu/starlogo/ et http://ccl.northwestern.edu/netlogo/). Deux exemples :
Figure 4 : Modèle Poissons. Un modèle multi-agents de type proies prédateurs où les poissons sont tour à tour chasseurs et chassés, selon leur taille.
Figure 5 : Modèle Épices. Chasse et cueillette versus agriculture des épices en Inde. La Forêt (« épices naturelles » et « black monkeys »), est protégée par des gendarmes, des champs sont cultivés d’épices par des villageois, le cours des « épices » va et vient, ...
La dynamique ammorcée puis développée au cours de ces quatre années par ce groupe de recherche nous à conduit à considérer bien évidemment que l’interdisciplinarité était fondamentale dans ce type de modélisation. Notamment, nous avons inclus dans nos programmes de recherche et de formation des spécialistes de géographie sociale ou culturelle, des sociologues, des économistes. C’est une des raisons qui nous invite à recentrer maintenant ce groupe intersites (constitué de chercheurs en analyse spatiale) sur le site aixois et privilégier des interactions avec d’autres UMR (cf. le projet de site 2008-2011).
Réalisations, formation et encadrement de recherches Publications Bridier S., Bonnefoy J.L. (2007). « Simulation Multi-Agents des brises thermiques : DYN-BRISES », Colloque ThéoQuant, Besançon, 10-12 janvier. Bonnefoy J. L., Daudé E., Ellerkamp P., Redjimi M. (2005). « Simulations et territoires artificiels : position de recherche », soumis à L'Espace Géographique. Bonnefoy J.L., Goiffon M. (2003). « The “reversal of space” in Martinique : an interaction of individuals, space and society modeled by a multi-agent system DYN-MARTIN », 13e European Colloqium of Theoretical and Quantitative Geography, Lucca (It.). Goiffon M., Bonnefoy J.L. (2003). « Le retournement de l’espace martiniquais : modélisation d’une interaction habitants, espace et société », Actes du Colloque Marges et Interfaces, Metz, 29-30 octobre, (à paraître dans la revue Mosella). Bonnefoy J.L., Goiffon M. (2003). « Un système multi-agents pour simuler le « retournement de l’espace » martiniquais ». Colloque Théoquant. Université de Besançon.
Auto-Formation • Un stage d’auto-formation de trois jours a été effectué à l’Université de Nice pour amener l’ensemble des collègues du groupe à une bonne connaissance de StarLogo, une plateforme logicielle pour modèles multi-agents créée au MIT. • La dynamique du groupe, nous a également permis d’améliorer notre offre de formation en Master 2 « Structures et Dynamiques Spatiales » à l’université de Provence et à l’université d’Avignon, notamment dans le séminaire intitulé « Géographie expérimentale et intelligence artificielle distribuée ». Ces stages ont donné lieu à l’intervention de : J.-L. Bonnefoy, E. Daudé, Ph. Ellerkamp, P. Livet (philosophe), M. Redjimi, J. Rouchier (économiste).
Formation universitaire
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