Modéliser la confiance (réputation et familiarité)

1. Modéliser la confiance (réputation et familiarité) Usage des systèmes multi-agents dans l'étude des problèmes environnementaux

2. Informatique et Économie • Mathématiques • DEA + THESE Alain Pave, François Bousquet (CIRAD) – Simulations multi-agents appliquées à l’analyse 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 d’agents, protocoles d’interactions, négociations, création d’interfaces • Chargé de recherche (CNRS) en économie cognitive, laboratoire du GREQAM, Marseille depuis aujourd’hui.

3. 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

4. Gestion de ressources renouvelables communes

5. 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

6. Analyse « systémique » de l'environnement • Système Observé • point de vue • attentes • émergence Système • limites • éléments en interaction • dynamique • contrôle

7. Représentations Objectif But :B Communications Actions Objets de l'environnement Perceptions Environnement

8. Un agent propriétés de base • Entité réelle ou virtuelle • Autonome • Perception de son environnement (local) • Capable d’action propriétés supplémentaires • Perception de l’environnement 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

9. Autonomie Perception Action Délibération • Séparation entre l’agent et son environnement • Capacité d’adaptation dans un univers incertain • Mais pas d'indépendance (Contraintes de l’environnement sur les agents)

10. 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 d’échange, réseaux de relations et processus de rencontres, évolution des représentations de l’autre dans l’interaction • (O) institutions (centralisation des décisions, de l’information, planification, dépendance)

11. 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 dynamiqueslocales de ressource (qualitatif et quantitatif) • des agents (buts, représentations, interactions, apprentissage) Faire des simulations dans la société artificielle créée • conditions initiales, scénarios • Paramètres : nombre d’agents, constante d’apprentissage, 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 l’on considère comme significatifs d’une émergence • Données concernant les agents individuels

12. La confiance : réputation et familiarité Application : relation entre éleveurs et sédentaires au Nord du Cameroun

13. Interactions basée sur la confiance • Délibération individuelle pour l’action : • mécanisme de choix individuel: maximisation d’intérêt, routines, normes • information • agrégation de représentations, négociations, apprentissage coll. Pour l’interaction avec UN agent : la Confiance • Observation => image de l’autre qui permet de faire des anticipations sur son action future => choix d’action • « Trust » et « confidence »  [Luhmann, Giddens] = articulation entre les normes et l’action individuelle

14. Jumel Modéliser la régularité des accès

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

16. 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

17. 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

18. 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.

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 COMMEBUT plutôt que comme moyen de réduire les coûts

21. 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

22. Réputation : Le modèle de système ostentatoire Deux types de dons avec observation et évaluation permanentes des actions • Participation “obligatoire” • (normes de comportementstrictes dans le groupe) Partage sans question de réciprocité • valeur supérieure du prestige Dons de prestige difficiles à réaliser

23. 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

24. 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 Don de prestige Don de partage Pas de don

25. Rep Agent Agent Rep Rep Groupe classe C x Rep. prestige Motivation prestige = Motivation partage Rep. partage rangs prestige partage Estime Groupe distribue les dons Agent Estime Agent choisit son don Agent change ses attributs pour les choix futurs

26. éputation R : simulations Estime et motivation fixes chercher les formes de hiérarchie, régularités évolution de ces valeurs fixes Constater l’influence d’une différenciation figée (groupe de motivation et d’estime 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

27. Motivation et estime fixes et basses 35 30 25 20 15 partage 10 5 0 -15 -10 -5 0 5 10 15 -5 -10 réputation de prestige

28. Motivation et estime fixes et intermédiaires

29. Motivation et estime fixes et hautes

30. Motivation et estime fixes et intermédiaires

31. Estime mouvante et haute motivation pour le prestige 30 25 20 15 réputation de partage 10 5 0 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 réputation de prestige agents à basse estime agents sûrs d'eux

32. Estime mouvante et haute motivation pour le prestige

33. Motivation mouvante et haute estime

34. Estime mouvante et haute motivation pour le prestige

35. 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 l’estime (capacité ressentie > auto-censure) et la motivation • On obtient alors des stabilisations dans des rôles, dans l’action 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

36. Don et échange marchand • Échange marchand : accord sur une équivalence du produit échange, fin de la relation a la fin de l’interaction • Échange non-marchand (don-contre-don) : • le bien qui circule n’a pas d’importance (« désintéressement », norme de groupe), • l’acte 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 d’action

37. La confiance : rapport individuel mais socialisé / diverses dimensions temporelles Social Individuel Présent Présentation de soi Engagement dans l’action Historique Réputation Familiarité

38. Conclusion et perspectives Autres applications des simulations Limites et usages - projets...

39. Applications et thématiques Exemples d’applications • 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 d’une alternance d’actions ET de l’évolution des représentations) • Impact des interactions sur l’usage d’une ressource (contraintes liées a la situation – externalités – évolution de l’espace) • Description d’une organisation, des niveaux d’organisation (hiérarchie des agents) • Influence de l’hétérogénéité des agents (Balzer – Albert) • Influence de la circulation d’information, de la structure des rencontres, de la présence d’intermédiaires….

40. La simulation multi-agents pour« comprendre l’émergence » (1) • Lier théoriquement les équilibres aux hypothèses de comportement locales [pas de lien formel actuellement] • Caractérisation précise des émergences (indicateurs pertinents // typologie) > besoin d’intuitions « macro » • Définition des indicateurs qui permettent des caractériser les structures émergentes • Lier les résultats macroscopiques aux définitions de : l’action individuelle, le contexte, l’interaction, l’organisation • Corrélation avec le modèle de base : • Délimitation formelle des champs de validité des modèles et des domaines d’application (paramètres) • pertinence du modèle cognitif individuel (information disponible, préférences)

41. Résumé Modèle Usages pour les RCC Observer les émergences Traduire le lien (modèle >> émergence) pour le cas traité Agents Environnement Interactions Organisation Produit un lien Hypothèses de comportement => Scenario (validé par un expert)

42. 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

43. 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 l´évolution de la resource sous gestion Présente modèles, scénarios • Assessement • Modification des modèles • Negotiation

44. Processus de participation (1) Jeu de rôle (Barreteau and Bousquet, 2000)

45. Processus de participation (2) Rencontres un par un Un problème important : que les partis prenants s'identifient comme impliqués dans le système

46. Étendre les résultats aux réseaux : questions Confiance, réputation • Coordination de systèmes experts ou banques de données • Protection de données • Recherche d’informations (agents mobiles) • Travail en réseau local >> Comparaison entre centralisation et distribution pour informations à protéger surveillance / droits pertinence et classement des données.

47. 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 d’interaction 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 d’échanges directement utilitaristes

49. Modèle A-E-I-O Modèle = Agent, Environnement, Interaction, Organisation Dynamique = évolution du système (apprentissage individuel et collectif) dépend : • représentations et modèles d’apprentissages des agents • formes d’interactions avec l’ensemble du système • réseaux de relations pré-implantés / processus de rencontres • centralisation des décisions / de l’information

50. Le groupe évalue les réputations non oui - 1 token reputation integration - 1 token reputation sharing Don partage => + 1 token reputation integration Don prestige => + 1 token reputation prestige A fait un don ? oui Don(s) partage => + 1 token reputation integration Don(s) prestige => + 1 token reputation prestige A reçu un don non Reputation / Rangs mémoire = 25