Modliser la confiance rputation et familiarit

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Modéliser la confiance (réputation et familiarité)

• Usage des systèmes multi-agents dans l'étude des
  problèmes environnementaux

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Informatique et Économie

• Mathématiques
• DEA THESE Alain Pave, François Bousquet (CIRAD)
  Simulations multi-agents appliquées à lanalyse
  de problèmes environnementaux (3 mai 2000)

• Chercheur au Centre For Policy Modelling
  (Manchester Metropolitan University) depuis mars
  2000
• Projet FIRMA interdisciplinaire / européen
• Usages des modèles multi-agents pour
  représentation formelle de processus sociaux
  rationalité dagents, protocoles dinteractions,
  négociations, création dinterfaces

• Chargé de recherche (CNRS) en économie cognitive,
  laboratoire du GREQAM, Marseille depuis
  aujourdhui.

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PLAN

• Simulation multi-agents pour l'environnement
  problématiques communes
• Exemples autour de la confiance réputation et
  familiarité
• Questions autour de l'usage des systèmes
• Ouvertures

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Gestion de ressources renouvelables communes
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Articuler les outils scientifiques de la gestion
de ressources
Sciences bio/environnementales
Sciences sociales

• dynamiques de population
• pollution, destruction, impacts humains
• infrastructures

• échanges, communication
• institutions,règles, normes
• organisations, systèmes de décision

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Analyse  systémique  de l'environnement

• Système Observé
• point de vue
• attentes
• émergence

• Système
• limites
• éléments en interaction
• dynamique
• contrôle

7
(No Transcript)
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Un agent
propriétés de base

• Entité réelle ou virtuelle
• Autonome
• Perception de son environnement (local)
• Capable daction

propriétés supplémentaires

• Perception de lenvironnement plus générale
• connaissances partagées
•  Représentations  complexes
• Mémoire
• Système de croyances
• Buts
• Communication complexe
• Offrir ses compétences
• Répondre a une demande
• Appartenance à
• Réseau, organisation
• Normes
• Éventuellement capable de se reproduire

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Autonomie

• Séparation entre lagent et son environnement
• Capacité dadaptation dans un univers incertain

• Mais pas d'indépendance (Contraintes de
  lenvironnement sur les agents)

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Simulation explorer les univers construits
environnement avec des agents divers (individus,
groupes, villes. ) qui ont des capacités
d'action, des perceptions locales et
individuelles, des capacités a apprendre et
interagissent (échanges de biens, d'informations)

• L'évolution des systèmes dans le temps, en
  partant de conditions initiales données, dépend
  de
• (A) préférences, cognition, apprentissage
  individuel
• (E) évolution de la ressource, systèmes de
   sélection  des meilleures solutions,
  impossibilités matérielles
• (I) formes déchange, réseaux de relations et
  processus de rencontres, évolution des
  représentations de lautre dans linteraction
• (O) institutions (centralisation des décisions,
  de linformation, planification, dépendance)

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Tester les hypothèses sur les ordres dus à la
répétition des interactions entre hommes et avec
la ressource
Traduction du modèle théorique en SMA

• des dynamiques locales de ressource (qualitatif
  et quantitatif)
• des agents (buts, représentations, interactions,
  apprentissage)

Faire des simulations dans la société
artificielle créée

• conditions initiales, scénarios
• Paramètres nombre dagents, constante
  dapprentissage, coûts
• Situation initiale répartition au hasard, selon
  des résultats réels, des résultats de simulation
• observation de résultats  indicateurs
  pertinents  pour une simulation et régularités,
  comparaisons entre les simulations
• Durée
• Paramètres globaux que lon considère comme
  significatifs dune émergence
• Données concernant les agents individuels

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La confiance réputation et familiarité
Application relation entre éleveurs et
sédentaires au Nord du Cameroun
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Interactions basée sur la confiance

• Délibération individuelle pour laction
• mécanisme de choix individuel maximisation
  dintérêt, routines, normes
• information
• agrégation de représentations, négociations,
  apprentissage coll.

• Pour linteraction avec UN agent la Confiance
• Observation gt image de lautre qui permet de
  faire des anticipations sur son action future gt
  choix daction
•  Trust  et  confidence  Luhmann, Giddens
  articulation entre les normes et laction
  individuelle

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Jumel Modéliser la régularité des accès
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Jumel Agents et interactions
Transhumants
Villages
Sédentaires
bêtes bourse représentation
nombre de bons accès à l'eau coût
disponibilité nombre d'accès coût
répond aux accords pour accès à l'eau
propose accord pour accès à l'eau propose accord
pour accès à la terre transforme représentations
répond aux accords pour accès à la terre
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Jumel Agents et interactions

• Proposition
• qualité d'accès
• représentation du coût

Transhumants
Villages
Réponse nombre d'accès

• Proposition
• quantité d'accès
• représentation du coût

Sédentaires
Transhumants

• Réponse
• nombre d'accès
• coût proposé

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Jumel deux apprentissages et deux logiques
relations
anticipation du coût d'accès
Deux apprentissages simultanés
(nombres de propositions acceptées - nombre de
propositions refusées).
vraie valeur si accès accepté, anticipation
augmente si proposition refusée.
Deux logiques pour réduire le risque de refus
répétition des relations
moindre coût
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Jumel Diverses simulations

• Trois types de simulation hasard, moindre
  coût, répétition des liens.
• Des variations pour les paramètres
  apprentissage, durée d'apprentissage,
• Des perturbations fixation de l'ordre
  d'arrivée, ressource dégradée pendant une période.

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(No Transcript)
20
Jumel Conclusion

• Résultats
• moins bon usage  de la ressource au moindre coût
  car moins bon apprentissage de la présence des
  autres
• moins de flexibilité dans les relations avec la
  représentation par les coûts perte de
  l'histoire (moins  crédible  qualitativement)

Leçons et perspectives Régularité considérer
la FAMILIARITE COMME BUT plutôt que comme moyen
de réduire les coûts
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Réputation Créer une image
Représentation commune concernant des individus,
basées sur la simple observation de leurs actes
Ici faire apparaître une réputation à partir de
la circulation des dons dans une société
artificielle
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Réputation Le modèle de système ostentatoire
Deux types de dons avec observation et évaluation
permanentes des actions

• Participation obligatoire
• (normes de comportement strictes dans le groupe)

Partage sans question de réciprocité

• valeur supérieure du prestige

Dons de prestige difficiles à réaliser
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Réputation Agents et objets
Don
Agent
Motivation Estime Réputation de
prestige Réputation de partage Bourse
Agent donnant Agent recevant Montant Type
prestige partage
Groupe
50 agents classement par rangs des
agents consommation minimale constante variation
de la motivation
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Réputation Choix de l'agent
Type de don désiré à ce tour (sa motivation et
hasard)
partage
prestige
échec
Capacité à le faire (estime et hasard)
Capacité à le faire (estime et hasard)
réussite
réussite
échec
Argent suffisant ? (tour précédent)
Argent suffisant ? (tour précédent)
non
oui
oui
non
TRAVAILLE
Pas de don
Don de partage
Don de prestige
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Rep
Agent
Agent
Rep
Rep
Groupe classe
Rep. prestige
C x
Motivation prestige

Rep. partage
Motivation partage
rangs
prestige
partage
Estime
Groupe distribue les dons
Agent
Estime
Agent choisit son don
Agent change ses attributs pour les choix futurs
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éputation
R
simulations
Estime et motivation fixes
chercher les formes de hiérarchie,
régularités évolution de ces valeurs
fixes Constater linfluence dune différenciation
figée (groupe de motivation et destime
supérieure)
Estime ou motivation évoluant par renforcement
évolution des formes d'ordres trouvés plusieurs
valeurs pour la caractéristique fixe plusieurs
valeurs pour la constante de variation de la
motivation
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Motivation et estime fixes et basses
28
Motivation et estime fixes et intermédiaires
29
Motivation et estime fixes et hautes
30
Motivation et estime fixes et intermédiaires
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Estime mouvante et haute motivation pour le
prestige
32
Estime mouvante et haute motivation pour le
prestige
33
Motivation mouvante et haute estime
34
Estime mouvante et haute motivation pour le
prestige
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Résultats

• On crée une réputation comme un savoir commun a
  partir de la simple observation des actions
• jugement qui se base sur la conformité
  passée a une norme
• Possible de faire évoluer lestime (capacité
  ressentie gt auto-censure) et la motivation
• On obtient alors des stabilisations dans des
  rôles, dans laction commune
• Caractéristiques intégralement sociales
• importance du nombre de dons en tout (liée à
  motivation globale et estime globale)
• aucun agent seul ne peut changer la structure de
  la société

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Don et échange marchand

• Échange marchand accord sur une équivalence du
  produit échange, fin de la relation a la fin de
  linteraction
• Échange non-marchand (don-contre-don)
• le bien qui circule na pas dimportance
  ( désintéressement , norme de groupe),
• lacte de faire un don est
• Fondamental au niveau macro (partage, prestige)
• Intérêt au niveau micro transforme
  immédiatement en valeur sociale réputation
• la réputation a une influence sur la rationalité
  et les possibilités daction

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La confiance rapport individuel mais socialisé
/ diverses dimensions temporelles
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Conclusion et perspectives

• Autres applications des simulations
• Limites et usages - projets...

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Applications et thématiques
Exemples dapplications

• Sim-Delta pêcheries de petite taille (Bousquet)
• SeaLab Stratégies de reproduction de poissons
  (Le Page)
• Shadoc systèmes irrigués au Sénégal
  (Barreteau),
• Pasteur, JuMel Terres de parcours (Bah,
  Rouchier)
• Djemiong Vie sauvage Cameroun (Bakam)
• Kayanza bois de feu au Burundi (Guizol)

Thématiques originales testables

• Importance de la structure des échanges sur les
  émergences macro (description dune alternance
  dactions ET de lévolution des représentations)
• Impact des interactions sur lusage dune
  ressource (contraintes liées a la situation
  externalités évolution de lespace)
• Description dune organisation, des niveaux
  dorganisation (hiérarchie des agents)
• Influence de lhétérogénéité des agents (Balzer
  Albert)
• Influence de la circulation dinformation, de la
  structure des rencontres, de la présence
  dintermédiaires.

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La simulation multi-agents pour comprendre
lémergence  (1)

• Lier théoriquement les équilibres aux hypothèses
  de comportement locales pas de lien formel
  actuellement
• Caractérisation précise des émergences
  (indicateurs pertinents // typologie) gt besoin
  dintuitions  macro 
• Définition des indicateurs qui permettent des
  caractériser les structures émergentes
• Lier les résultats macroscopiques aux définitions
  de laction individuelle, le contexte,
  linteraction, lorganisation
• Corrélation avec le modèle de base
• Délimitation formelle des champs de validité des
  modèles et des domaines dapplication
  (paramètres)
• pertinence du modèle cognitif individuel
  (information disponible, préférences)

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Résumé
Modèle
Usages pour les RCC

• Agents
• Environnement
• Interactions
• Organisation

Observer les émergences Traduire le lien (modèle
gtgt émergence) pour le cas traité
Produit un lien
Hypothèses de comportement gt Scenario
(validé par un expert)
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Gestion de ressources (classique)
DECIDEURS
SCIENTIFIQUES
Exprime besoin
Expertise Sciences sociales (sociologie,
géographie, économie) Sciences environnementale
(hydrologie, biologie, engineering)
Choix de politiques selon les résultats et la
pression publique
Modèles, scenario
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PARTIS PRENANTS
SCIENTIFIQUES
DECIDEURS

• Identification de
• contexte institutionnel
• partis prenants
• problèmes environnementaux

Exprime besoin
info

• Expertise
• Perception des autres
• Peurs, choix possibles, hypothèses

info

• Rend plus explicite les choix politiques et les
  conflits sociaux
• Construit les scenarios sur lévolution de la
  resource sous gestion

Présente modèles, scénarios

• Assessement
• Modification des modèles
• Negotiation

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Processus de participation (1)
Jeu de rôle
(Barreteau and Bousquet, 2000)
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Processus de participation (2)
Rencontres un par un
Un problème important que les partis prenants
s'identifient comme impliqués dans le système
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Étendre les résultats aux réseaux questions

• Confiance, réputation
• Coordination de systèmes experts ou banques de
  données
• Protection de données
• Recherche dinformations (agents mobiles)
• Travail en réseau local
• gtgt Comparaison entre centralisation et
  distribution pour
• informations à protéger
• surveillance / droits
• pertinence et classement des données.

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Perspectives
Usage dans les reseaux

• Stabilité des structures émergentes
• Échange de dons information
• Répartition des données / choix de mise en commun

• Dans le cadre de la simulation multi-agent
• Idéal établir un lien systématique modèle
  dinteraction et paramétrisation structure
  émergente
• Typologie des structures émergentes / indicateurs
• A court terme
• Ajouter une prise en compte du lien individuel
  dans la rétroaction comportementale
• Ajouter un second type déchanges directement
  utilitaristes

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(No Transcript)
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Modèle A-E-I-O

• Modèle Agent, Environnement, Interaction,
  Organisation
• Dynamique évolution du système (apprentissage
  individuel et collectif) dépend
• représentations et modèles dapprentissages des
  agents
• formes dinteractions avec lensemble du système
  
• réseaux de relations pré-implantés / processus
  de rencontres
• centralisation des décisions / de linformation

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Le groupe évalue les réputations
non
oui
- 1 token reputation integration - 1 token
reputation sharing
Don partage gt 1 token reputation
integration Don prestige gt 1 token reputation
prestige

A fait un don ?
Don(s) partage gt 1 token reputation
integration Don(s) prestige gt 1 token
reputation prestige
oui
A reçu un don
non
Reputation / Rangs mémoire 25
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Changements de rationalité
Motivation - réputation motivation for prestige
/ motivation for sharing Motivation
constant (prestige reputation / sharing
reputation) Estime dons faits et reçus
(performance individuelle) Reçoit don gt estime
1 Ne fait pas de don gt estime - 1
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(No Transcript)
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Exemple Manta

• Agents réactifs (sans mémoire ou représentation
  de soi)
• Structures de communication les stimuli dans
  lenvironnement
• Protocole tâche préférée

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SimDelta
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Étendre les résultats aux réseaux méthodologie

• Formes dinteraction
• Évolution des protocoles dinteraction
  (rationalité pour linteraction // normes
  communes)
• Systèmes ouverts / intégration de systèmes
  construits de façon indépendante (permet de
  sélectionner les formes émergentes intéressantes)
• gtgt Comparaison entre différents systèmes
  déchanges classiques pour la création de
  protocoles dinteraction génériques
• horloges
• droits (dans les échanges)
• réseaux