Modélisation et simulation du marché du travail avec un système multi-agents

Modeling and stimulating the labor market with a multi-agent system

• Auteur / Autrice : Zach Lewkovicz
• Direction : Amal El Fallah Seghrouchni
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2010
• Etablissement(s) : Paris 6

Mots clés

Mots clés contrôlés

Intelligence artificielle répartie

Simulation par ordinateur

Marché du travail

Résumé

Le marché du travail (MdT) est le lieu de rencontre entre l'offre de main d'oeuvre, proposée par les individus et la demande du travail, faite par les firmes. La simulation multi-agents offre une approche puissante pour modéliser de tels processus sociaux. Toutefois, les modèles actuels simplifient fortement les mécanismes comportementaux et les processus décisionnels des agents. Ces éléments sont pourtant reconnus comme ayant un impact très important sur la dynamique du MdT puisqu'ils ont la capacité de l'expliquer au niveau micro-économique. Afin d'améliorer la descriptivité et l'utilité de la modélisation et de la simulation du MdT, nous proposons dans cette thèse de représenter les individus et les firmes comme des unités décisionnelles dont la prise de décisions dépend de leurs propriétés, leur état et leur perception de l'environnement. Nous avons effectué une calibration automatique, une analyse de sensibilité et une analyse comportementale afin de paramétrer et de valider le modèle. L'exploration par simulation du modèle permet notamment de mieux comprendre la dynamique dans le MdT et de produire des données plus riches et aussi des données qui sont inobservables dans une étude statistique classique. Ainsi, le modèle développé exhibe un gain en descriptivité important, permettant surtout de décrire les raisons qui ont amené un phénomène observé au niveau macro-économique à partir des décisions prises au niveau micro-économique. Ce modèle a été calibré sur le MdT français. E. G. , toutes les interactions sont régies par la législation du travail française. Son pouvoir explicatif permet de générer des explications fines des résultats (chômage des jeunes/seniors etc. ).