La simulation à base d’agents en sciences sociales : une « béquille pour l’esprit humain1 »?

Author:

Banos Arnaud1

Affiliation:

1. Géographie-Cités, CNRS

Abstract

L’un des intérêts de la simulation informatique est de nous permettre d’explorer et d’essayer ainsi de comprendre des phénomènes contre intuitifs. Ce faisant, elle comporte aussi des dangers que le modélisateurs/simulateur doit savoir maîtriser. Le propos de ce court texte est de montrer que danger et enrichissement de la recherche vont de pair dans l’exercice de simulation. Ainsi, l’utilisation d’un appareillage formalisé est tout autant de nature à appauvrir qu’à enrichir notre tentative de compréhension des phénomènes sociaux. Le modèle de simulation joue alors un rôle heuristique très utile pour susciter de la complexité (enrichissement de notre vision) à partir de la simplicité (pauvreté du modèle). La souplesse du modèle et de son utilisation, permettant de refaire plusieurs fois l’expérience, de varier les angles d’approche, d’ajouter ou retrancher des paramètres donne au chercheur une grande capacité à maîtriser la complexité qu’il est alors capable d’instiller dans son investigation.

Publisher

Consortium Erudit

Subject

General Medicine

Reference5 articles.

1. Banos, Arnaud, « La voie de l’étonnement : favoriser l’abduction dans les Systèmes d’Information Géographique », dans Jean-Marie Fotsing (dir.), Apport des SIG à la recherche, Orléans, Presses Universitaires d’Orléans, 2005, p. 237-254.

2. Dragulescu, Adrian et Victor M. Yakovenko, « Statistical Mechanics of Money », European Physical Journal B, vol. 17, no 4, 2000, p. 723-729.

3. Dragulescu, Adrian et Victor M. Yakovenko, « Exponential and Power-Law Probability Distributions of Wealth and Income in the United Kingdom and the United States », Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2001, vol. 299, nos 1-2, p. 213-221.

4. Gould, Peter, « Épidémiologie et maladie », dans Encyclopédie de géographie, Paris, Economica, 1995, p. 947-967.

5. Reif, Frederick, Cours de physique de Berkeley. Vol. 5 : Physique statistique, 2e édition, Paris, Dunod, 1994.

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