Simulation multi-agent d'un système complexe : combiner des domaines d'expertise par une approche multi-niveau. Le cas de la consommation électrique résidentielle

Multi-agent simulation of a complex system : combining domains of expertise with a multi-level approach. The case of residential electrical consumption

• Auteur / Autrice : Thomas Huraux
• Direction : Nicolas Sabouret
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 02/10/2015
• Etablissement(s) : Paris 6
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Informatique de Paris 6
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Julie Dugdale, Sébastien Picault, Vincent Chevrier, Gildas Morvan, Amal El Fallah Seghrouchni, Pascal Salembier, Yvon Haradji

Mots clés

Mots clés contrôlés

Consommation d'énergie

Simulation par ordinateur

Traitement réparti

Mots clés libres

Modélisation multi-niveau

Systèmes complexes

Systèmes multi-agents

Simulation

Énergie

Secteur résidentiel

Multi-agent systems

Multi-level modeling

Simulation

Résumé

Nous abordons dans cette thèse un problème important en simulation multi-agent pour l'étude des systèmes complexes: celui d'assembler de multiples expertises par une approche multi-niveau. Alors que les approches existantes considèrent habituellement la vue d'un seul expert principal sur le système, nous proposons d'utiliser une approche multi-niveau pour intégrer plusieurs expertises sous la forme d'agents de différents niveaux d'abstraction. Nous montrons qu'il est ainsi possible de rester proche des concepts manipulés par les différents experts (ce qui permet de faciliter le processus de validation dans leurs domaines respectifs) et de combiner les différents niveaux de ces concepts, de manière à ce que chaque expert puisse comprendre les dynamiques des éléments liés à son domaine. Nous proposons le méta-modèle SIMLAB basé sur une représentation unifiée des concepts par des agents pouvant s'influencer les uns les autres dans différents axes et différents niveaux. Ce travail est concrétisé dans le cadre de l'étude de l'activité humaine en relation avec la consommation électrique. Il s'agit là d'un exemple typique de système complexe nécessitant de multiples expertises issues de différents domaines tels que l'ergonomie, l'énergétique, la sociologie, la thermique, ... Dans ce contexte, nous présentons ensuite la mise en oeuvre de notre approche dans la plate-forme SMACH de simulation des comportements humains et nous décrivons un ensemble d'expérimentations illustrant les différentes caractéristiques de notre approche. Nous montrons enfin la capacité de SIMLAB à reproduire et à étendre en simulation une étude réalisée sur le terrain de gestion de la demande énergétique.

The purpose of this work is to tackle a key problem in the study of complex systems when using multi-agent simulation: how to assemble several domains of expertise with a multi-level approach. While existing approaches usually consider the viewpoint of a unique main expert, we propose to use a multi-level model to integrate the multiple domains of expertise embodied in agents located at different abstraction levels. In this work, we show that it is possible to both stay close to the concepts manipulated by the experts (for the sake of the validation process in the domain of each expert) and combine the levels of those concepts. That way, each expert can easily understand the dynamics of the components related to their domain.We present SIMLAB, our meta-model based on a unified representation of the concepts using agents. Each agent can influence the others on different axes and levels. This work is materialised in a study of human activity in relation to electrical consumption. It is a typical example of complex system which requires many domains of expertise such as psychology, energetics, sociology, heat science, … In this context, we present the implementation of our approach in SMACH, a simulation platform of human behaviours. We Then describe several experiments to illustrate the characteristics of our approach. Finally, we show how SIMLAB can reproduce and extend in silico a field study of energy demand management.