Simulation informatisée en humanités et sciences sociales

Résumé

Ce texte court sur les simulations dans les sciences humaines et sociales est consacré aux simulations multi-agents. Les ingrédients d’une simulation multi-agents sont essentiellement au nombre de deux : agents et interactions. Les Agents avec leurs propriétés interagissent entre eux et les interactions peuvent être soit directes soit indirectes. Par analogie avec les systèmes physiques, la pertinence de l’équilibre statistique en économie peut être aussi analysée.

Mots-clefs:

• simulations multi-agents,
• processus stochastiques,
• chaînes de Markov,
• markovianisme,
• équilibre statistique

Abstract

This short text on computer simulations in humanities and the social sciences is devoted to agent-based simulations. The ingredients of an agent-based simulation are essentially two: agents and interactions. Agents with their own properties interact among them and interactions may be indirect or direct. As a consequence of an analogy with physical systems, the relevance of statistical equilibrium in economics is also discussed.

Key-words:

• agent-based simulations,
• stochastic processes,
• Markov chains,
• Markovianism,
• statistical equilibrium

Notes

• [1] Frédéric Amblard et Denis Phan (dir.), Modélisation et simulation multi-agents, applications pour les Sciences de l’Homme et de la Société, London, Hermes Sciences & Lavoisier, 2006, p. 446; Leigh Tesfatsion et Kenneth L. Judd (dir.), Handbook of Computational Economics, vol. 2, Agent-Based Computational Economics, Amsterdam, North Holland, 2006.
• [2] Joseph Schumpeter, Das Wesen und der Hauptinhalt der theoretischen Nationalökonomie, München and Leipzig, Duncker und Humblot, 1908, 626 p.
• [3] Mario Bunge, « Systemism: The Alternative to Individualism and Holism », Journal of Socio-Economics, n^o 29, 2000, p. 147-157.
• [4] Bence Toth et al., « The Value of Information in a Multi-Agent Market Model. The Luck of the Uninformed », The European Physical Journal B, n^o 55, 2007, p. 115-120.
• [5] Ian Hacking, The Taming of Chance, Cambridge (UK), Cambridge University Press, 1990, p. 277.
• [6] Leo Tolstoï (1869), War and Peace, http://www.gutenberg.org/dirs/etext01/wrnpc11.txt
• [7] Traduction de Iouri Petrov, Université d’État de Tomsk, dans « Les raisons anthropologiques de la synthèse analytique dans la connaissance historique », http://ressources-cla.univ-fcomte.fr/gerflint/Russie3/raisons.pdf (consulté le 3 mars 2010). Traduction : «En parlant de l’interrelation de la chaleur et de l’électricité, et en parlant des atomes, nous ne pouvons pas dire, pourquoi cela arrive, et nous disons que cela est ainsi parce qu’autrement cela n’a pas de sens, que cela doit être ainsi, que c’est la loi. / Il en va de même pour ce qui se rapporte aux phénomènes historiques. Pourquoi la guerre ou la révolution? Nous ne le savons pas; nous savons seulement, que pour l’accomplissement de telle ou telle action les gens se constituent une union précise et participent tous; et nous disons que cela est ainsi parce qu’autrement cela n’a pas de sens, que cela doit être ainsi, que c’est la loi.»
• [8] Bruno Ingrao et Giorgio Israel, The Invisible Hand: Economic Equilibrium in the History of Science, Cambridge (MA), MIT Press, 1990.
• [9] I. B. Vapnyarskii, « Lagrange Multipliers », dans Michiel Hazewinkel (dir.), Encyclopaedia of Mathematics, Kluwer Academic Publishers, 2001, site : http://eom.springer.de/ (article “Lagrange Multiplier”, accessible aussi sur http://eom.springer.de/L/l057190.htm), consulté le 5 mars 2010.
• [10] Herbert Simon, Models of Bounded Rationality, vol. 1, MIT Press, Cambridge (MA), 1982; Models of Bounded Rationality, vol. 2, Cambridge (MA) MIT Press, 1982; Models of Bounded Rationality, vol. 3, Cambridge (MA), MIT Press, 1997.
• [11] John G Kemeny et J. Laurie Snell, Finite Markov Chains, Van Nostrand, New Jersey, Princeton, 1960.
• [12] Richard von Mises, « Wahrscheinlichkeitsrechnung und ihre Anwendung », dans Der Statistik und theoretischen Physik, New York, Rosenberg, 1945; Oliver Penrose, Foundations of Statistical Mechanics: A Deductive Treatment, New York, Dover, 1970; Ubaldo Garibaldi et Enrico Scalas, Finitary Probabilistic Methods in Econophysics, forthcoming, Cambridge (UK), Cambridge University Press, 2010.
• [13] Mauro Gallegatia et al., « Worrying Trends in Econophysics », Physica A, n^o 370, 2006, p. 1-6.
• [14] Joseph I. McCauley, « Thermodynamic Analogies in Economics and Finance: Instability of Markets », Physica A, n^o 329, 2003, p. 199-212.
• [15] Peter Richmond, Bikas K. Chakrabarti, Chatterjee Arnab et John Angle, « Comments on “Worrying Trends in Econophysics”: Income Distribution Models », dans Arnab Chatterjee et Bikas K. Chakrabarti (dir.), Econophysics of Stock and other Markets, New York, Springer, 2006, p. 244-253.
• [16] Voir Ubaldo Garibaldi et Enrico Scalas, Finitary Probabilistic Methods in Econophysics…, op. cit.
• [17] Masanao Aoki and Hiroshi Yoshikawa, « Non-Self-Averaging in Macroeconomic Models: A Criticism of Modern Micro-Founded Macroeconomics », Economics Discussion Papers, n^o 2007-49; http://www.economics-ejournal.org/economics/discussionpapers/2007-49.