Information, Coordination et Coopération : Essais sur l’Apprentissage dans les Jeux Dynamiques

Information, Coordination and Cooperation : Essays on Learning in Dynamic Games.

• Auteur / Autrice : Emilien Macault
• Direction : Tristan Tomala
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Economie, gestion, sciences sociales
• Date : Soutenance le 07/12/2021
• Etablissement(s) : Jouy-en Josas, HEC
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Groupement d'études et de recherche en gestion à HEC (Jouy-en-Josas, Yvelines)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : École des hautes études commerciales (Jouy-en-Josas, Yvelines ; 1881-....)
• Jury : Président / Présidente : Frédéric Koessler
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Frédéric Koessler, Penelope Hernandez, Lucie Ménager, Marco Scarsini, Nicolas Vieille
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Penelope Hernandez, Lucie Ménager

Mots clés

Mots clés contrôlés

Apprentissage social

Théorie des jeux

Mots clés libres

Jeux dynamiques

Jeux de routage

Jeux de révision

Information incomplète

Apprentissage social

Dynamic games

Routing games

Revision games

Incomplete information

Social learning

Résumé

Cette thèse étudie les dynamiques d’apprentissage dans les jeux dynamiques. Elle comporte trois parties indépendantes. Dans la première, j’étudie les modèles non-bayésiens de formation d’opinion dans un réseau. Ces modèles considèrent un ensemble d’individus structuré en réseau échangeant en temps discret leur croyance sur un état du monde. Je propose une approche stochastique fondée sur l’apprentissage par renforcement. J’analyse les propriétés de convergence et l’émergence d’un consensus au sein de la population. Dans la seconde partie, j’étudie les dynamiques d’apprentissage social dans les jeux de routage en information publique incomplète. En temps discret, un continuum d’agents traverse un réseau orienté d’un noeud origine à un noeud destination. Le temps de trajet, ou latence, de chaque arête est modélisé par une fonction dépendant de la masse d’agents utilisant l’arête ainsi que d’un paramètre global inconnu. Je caractérise les conditions nécessaires et suffisantes pour que soit les croyances des individus convergent vers la vérité, soit à la limite ils jouent à chaque étape un équilibre du jeu en information complète. Dans la dernière partie, je propose un modèle théorique d’économie environnementale. J’étudie comment deux états en concurrence économique arbitrent entre un flux de paiements de court-terme et un paiement dépendant de l’état du monde à long-terme lorsqu’ils décident de s’engager, ou non, dans une transition écologique. Ce modèle propose une approche transverse mêlant des éléments des jeux de révision et des jeux à paiements dépendant de la fréquence. Dans ce contexte, je tente de caractériser les stratégies optimales et d’identifier les conditions permettant l’ émergence de comportements coopératifs

This thesis studies leaning patterns in dynamic games. It consists in three independent parts. In the first one, I study non-Bayesian models of opinion formation in networks. These models consider a set of agents embedded in a network structure exchanging their opinion on some state of the world at discrete times. I propose a stochastic extension of non-Bayesian learning based on reinforcement learning models. I analyze convergence properties and characterize conditions that ensure the emergence of a consensus among a population. In the second part, I study the dynamics of social learning in routing games with incomplete public information. At discrete times, continua of agents route through a network from an origin node to a destination node. The travel time, or latency, of each edge is modeled as a function depending both on the mass of agents using that edge and a global unknown state parameter. I characterize necessary and sufficient conditions so that, in the limit, either the public belief converges to the truth or agents play an equilibrium of the fullinformation game at each stage. In the last part, I propose a theoretical model of environmental economics. I study how two competing states balance between a short-term payment flow and a long-run payoff depending on the state of the world when they can choose between engaging in environmental transition or keeping the status quo. This model proposes an approach combining elements from revision games and games with frequency-dependent payoffs. In this context, I aim at characterizing optimal strategies and identifying conditions that allow the emergence of cooperative behavior.