Literatura científica selecionada sobre o tema "Agent hétérogènes"

Les verbes de changement d’état en français sont hétérogènes quant à leur capacité d’alterner entre constructions causative et anticausative. Alors que certains d’eux s’emploient rarement, voire jamais, comme anticausatifs (ex. légaliser), d’autres privilégient largement cette construction (ex. vieillir), et de nombreux verbes se situent entre ces deux extrêmes. Dans cet article, nous nousinterrogeons sur cette variabilité et sur ses facteurs déterminants. À partir de l’analyse de 50 verbes, nous mettons en évidence une corrélation entre le rôle sémantique du sujet dans la construction causative et la fréquence d’emploi comme anticausatif: plus le sujet dans l’emploi causatif se voit souvent assigner le rôle de Cause (par opposition à Agent et Instrument), plus le verbe s’emploie souvent comme anticausatif.

Les CE, qu’ils soient d’entreprises ou d’établissements privés ou publics, sont loin d’être homogènes. Leurs formules de gestion et de financement diffèrent fortement en fonction de la trajectoire suivie par les entreprises, allant du secteur privé au secteur public et nationalisé ou d’administrations à entreprises. Les nouvelles instances centralisées du CSE, issues d’une des ordonnances Travail de 2017, permettent-elles un fonctionnement autre qu’institutionnel et une réflexion collective sur leur mise en œuvre ? L’appropriation et les effets de cette réforme varient-ils selon la trajectoire publique ou privée des entreprises, ou plutôt en fonction d’autres critères comme la taille, le secteur ou encore le type de management ? La France, seul pays d’Europe à avoir intégré au sein des CSE des activités sociales et culturelles, a-t-elle d’autres spécificités, si on compare les modalités de financement et de consultation de ces dernières à celles d’autres pays ? Cet éditorial s’efforce de répondre à ces questions dans une revue de littérature puis dans la présentation des articles composant le numéro. La mise en œuvre de leur réforme s’est faite de manière hétérogène, de la création des CE jusqu’à nos jours. Et plusieurs articles montrent que c’est moins le statut public ou privé de l’entreprise qui compte que les relations entre organisations syndicales et professionnelles, distinctes en fonction du statut, de la taille, du secteur et du pays. Malgré cette hétérogénéité on constate globalement un affaiblissement du pouvoir de représentation des salariés ou des agents. Le numéro offre également des recherches portant sur différentes expériences en Grande-Bretagne, en Allemagne et aux États-Unis.

L’hypertension artérielle essentielle a un caractère hautement hétérogène. Il n’est dès lors pas surprenant qu’un médicament abaissant la pression artérielle par un mécanisme donné ne permette de normaliser la pression artérielle que chez une fraction des malades hypertendus. Combiner des médicaments ayant différents points d’impact sur le système cardiovasculaire permet de gagner considérablement en efficacité antihypertensive. Ceci ne se fait pas aux dépens de la tolérance car de faibles doses des agents associés généralement suffisent. Les combinaisons fixes d’agents antihypertenseurs sont d’un emploi simple tant pour le médecin que pour son malade. Cela explique qu’elles soient de plus en plus souvent considérées comme une option valable pour commencer le traitement antihypertenseur.

Nous présentons un modèle simple d’investissements en capital humain qui peut tenir compte d’une grande hétérogénéité entre agents, et nous étudions sa compatibilité avec certains modèles de recherche d’emploi et de salaire d’équilibre qui ont été proposés dans la littérature. Nous montrons que l’équation de salaire en logarithme dérivée de la combinaison de ces modèles est additivement séparable dans le processus d’investissement en capital humain et dans les effets dynamiques de l’échelle des emplois sous certaines conditions parmi lesquelles figurent des contraintes de liquidité strictes et l’exogénéité de la recherche d’emploi. C’est le cas en particulier du modèle populaire proposé par Bagger et al. [2014] dans lequel l’équation de salaire prédite peut être généralisée pour tenir compte d’effets hétérogènes plus riches dus à l’accumulation endogène de capital humain .

Bien que liées par l’étude d’un objet commun, les approches empiriques permettant de mesurer les inégalités de revenu et de patrimoine et les approches macroéconomiques semblent s’être développées de manière relativement disjointe. Dans cet article, nous revenons sur les origines et développements de ces deux littératures. Nous montrons comment leurs évolutions récentes ouvrent la possibilité d’un dialogue fructueux, et l’illustrons par les travaux d’Auray et al. [2022], qui étudient les facteurs explicatifs des inégalités de revenu et de patrimoine en France depuis 1984. A l’aide d’un modèle à agents hétérogènes et d’analyses contrefactuelles, ces travaux mettent en lumière le rôle clé de l’augmentation du pouvoir de marché des entreprises, des réformes du système socio-fiscal et des variations différenciées du prix des actifs sur la dynamique des inégalités.

Les interactions économiques se produisent souvent dans des réseaux où des agents hétérogènes (tels que des travailleurs ou des entreprises) s’associent et produisent. Cependant, la plupart des approches d’estimation existantes nécessitent que le réseau soit dense, ce qui est en contradiction avec de nombreux réseaux empiriques, ou elles imposent des restrictions sur la forme de l’hétérogénéité et la formation du réseau. Nous montrons comment l’approche des différences fonctionnelles introduite par Bonhomme [2012] dans le contexte des données de panel peut être appliquée dans des environnements de réseau pour dériver des restrictions de moment sur les paramètres du modèle et les effets moyens. Ces restrictions sont valables indépendamment de la forme de l’hétérogénéité et de la densité du réseau. Nous illustrons l’analyse avec des modèles linéaires et non linéaires de données d’employeurs et d’employés appariées, dans l’esprit du modèle introduit par Abowd, Kramarz et Margolis [1999].

Face aux résultats particulièrement décevants des analyses empiriques des taux de change privilégiant le rôle des facteurs fondamentaux, les économistes proposent de nouvelles modélisations qui intègrent l’hétérogénéité des anticipations, les microstructures du marché des changes et les mécanismes d’interaction entre opinions divergentes dont semble relever la dynamique des taux de change, tout au moins à court terme. C’est à l’analyse de ces efforts qu’est consacrée cette étude. La section 1 dégage les fondements empiriques d’une telle réorientation théorique en tirant les enseignements des données d’enquête sur les anticipations et en examinant les analyses de la microstructure du marché des changes intégrant le trading interbancaire. La section 2 analyse la prise en compte de l’hétérogénéité des acteurs dans les modèles de change ce qui permet d’introduire le comportement grégaire de certains agents. La section 3 est consacrée aux modèles simulant la confrontation d’acteurs hétérogènes sur le marché des changes où s’expriment trop souvent des contagions mimétiques dénuées d’ancrage fondamental.

Cet article s’intéresse à l’application de la législation sur le contrôle des chômeurs par les conseillers Pôle emploi. Nous développons un modèle à trois agents (législateur, contrôleur et chômeur) avec asymétries d’information : l’effort de recherche des chômeurs et le comportement du contrôleur ne sont pas parfaitement observables. Nous montrons que lorsque le législateur prévoit des sanctions plus strictes, le contrôleur étant averse à l’erreur choisit un degré de preuve plus élevé afin d’éviter de sanctionner injustement les chômeurs. Des sanctions plus sévères ont donc un effet ambigu sur les incitations fournies aux chômeurs. Cet effet est hétérogène en fonction de leur niveau de richesse. L’introduction d’un système d’avertissements avant sanction renforce la crédibilité du contrôle en révélant de l’information sur le comportement des chômeurs. Classification JEL : D82, H53, J65, J68.

Le travail présenté s'articule autour de l'étude in silico des réseaux biologiques en abordant aussi bien les aspects d'intégration, de formalisation et de modélisation des réseaux et sous-réseaux biologiques. Dans ce contexte, les travaux ont porté dans un premier temps, sur le développement d'un outil d'intégration Cyclone à même d'assurer un accès et une exploitation simplifiés des données présentes dans la base de données BioCyc puis, dans un second temps, sur le développement d'un cadre de modélisation des graphes particulièrement adapté à l'étude de réseaux d'interactions hétérogènes, MIB (pour Modèle d'Interaction Biologique). Enfin, ces développements ont été mis à profit afin d'une part, de caractériser et d'étudier la présence et le mode de connexion de sous-réseaux ou motifs à l'intérieur de réseaux plus vastes et d'autre part, d'étudier et de modéliser la voie métabolique du galactose chez la levure Saccharomyces cerevisiae en tant que boucle de rétroaction impliquant régulation transcriptionnelle et interaction protéine-protéine
This work studies biological in silico networks. It assess the question of integration, formalism and model of biological networks and subnetworks. First, an integration tool called Cyclone was developed to simplify the access and analyse biological information of the Biocyc database. Then, a graph model framework to analyse heterogeneous networks, MIB (for Biological Interaction Model) is presented. Finally, on one hand, these methods were used to study how subnetworks were linked together and to study network motifs in larger networks, and on the other hand, to study and model the metabolic pathway of galactose in yeast (Saccharomyces cerevisiae) that includes a heterogeneous feedback loop made of protein-protein interaction and transcriptional regulation

Cette thèse traite de l'automatisation de la généralisation cartographique qui est le procédé de simplification d'une base de données géographique vectorielle pour sa représentation sur une carte lisible. La recherche dans le domaine a abouti aujourd'hui au développement de nombreux processus automatiques de généralisation cartographique, chacun étant spécialisé pour un problème particulier comme un type de paysage, un thème de donnée, un type de conflit ou un mélange des trois (proximité entre bâtiments en zone urbaine). L'objectif de cette thèse est de tirer parti de cette diversité pour mettre en place la généralisation complète d'une carte en faisant collaborer des processus de généralisation complémentaires. Pour répondre à cet objectif, nous proposons le modèle CollaGen (Collaborative Generalisation) qui permet, par un système multi-agent, la collaboration des processus : les données sont découpées de manière pertinente par rapport aux processus à disposition en espaces géographiques (une zone urbaine ou le réseau routier par exemple) ; la généralisation d'un espace par un processus est ensuite orchestrée par CollaGen. CollaGen associe de manière itérative un espace à généraliser et un processus adapté, notamment par un mécanisme de registre type pages jaunes. L'interopérabilité entre les processus est assurée par une ontologie du domaine sur laquelle s'appuie un format de spécifications formelles d'une carte généralisée. Chaque généralisation est évaluée globalement en temps réel pour permettre un retour en arrière en cas de problème. Enfin, du fait du principe de découpage en espaces, CollaGen doit vérifier après chaque généralisation si des effets de bord sont apparus avec les objets géographiques situés juste à l'extérieur de l'espace, auquel cas il les corrige au mieux. Dans, cette thèse, le modèle CollaGen est mis en œuvre pour la généralisation de cartes topographiques (notamment au 1 : 50000) et les résultats sont comparés à d'autres approches et discutés

Deux points de vue sont souvent opposés dans le cadre de la modélisation des systèmes complexes.D’un côté, une modélisation microscopique cherche à reproduire précisément le comportement des nombreuses entités qui composent le système, ce qui impose des temps de calculs prohibitifs pour le passage à l’échelle de système réels. À l’inverse, l’approche phénoménologique consiste à nous concentrer sur le comportement global du système. Ces modèles macroscopiques reposent sur des lois descriptives qui autorisent des simulations plus rapides mais impliquent l’introduction de paramètres qui peuvent être difficilement identifiables dans le contexte. Pour répondre à ce problème, nous proposons de combiner les différents points de vue de modélisation et d’utiliser des simulations microscopiques pour nourrir un modèle macroscopique incomplet.L’objectif est d’obtenir une simulation descriptive rapide tout en profitant de la précision d’un modèle microscopique. Pour cela, nous proposons une architecture logicielle qui s’appuie sur la technique de la co-simulation pour généraliser la démarche de simulation redondante d’échelles de modélisation hétérogènes.Nous distinguons deux stratégies de co-simulation qui permettent de piloter un modèle macroscopique en cours de simulation. La première consiste à estimer dynamiquement, et de manière explicite, de nouvelles valeurs pour un paramètre critique donné à l’aide d’un simulateur microscopique dédié. La seconde stratégie permet de déterminer implicitement un jeu de paramètres interdépendants sur la base d’une sortie commune des différents niveaux de description simulés. Nous appliquons nos travaux au problème concret du design de structures offshore pour des conditions polaires. Nous détaillons dans un premier temps l’implémentation d’un simulateur phénoménologique d’interactions glace-structure. Dans un second temps, nous illustrons l’intérêt et l’intégration de nos stratégies de co-simulation pour, d’une part améliorer la précision des simulations des phénomènes hydrodynamiques, et d’autre part guider un modèle de plus haut niveau à des fins de prototypage rapide
There are usually two opposite points of view for the modelling of complex systems. First, microscopical models aim at reproducing precisely the behavior of each entity of the system. In general, their great number is a major obstacle both to simulate the model in a reasonable time and to identify global behaviors. By contrast, the phenomenological approach allows the construction of efficient models from a macroscopic point of view as a superposition of phenomena. A drawback is that we often have to set empirical parameters in these descriptive models. To respond to this problem, we want to make joint use of different levels of description and to use microscopical simulations to feed incomplete macroscopical models.We would then obtain enhanced descriptive simulations with the precision of microscopical models in this way. To this end, we propose a redundant multiscale architecture which is based on the co-simulation methodology in order to generalize the redundant multiscale approach. We suggest two specific co-simulation strategies to guide a macroscopical simulation.The first one consists in dynamically and explicitly estimating critical parameters of a macroscopical model thanks to a dedicated microscopical simulator The second one allows to implicitly determine a full set of dependant parameters on the basis of an output shared by the different levels of description. Then we apply our works to the effective problem of the design offshore structures for arctic conditions. We first describe the implementation of an ice-structure simulation tool by means of a phenomenological and multi-model approach. In a second phase, we show the benefits of our co-simulation strategies to improve the precision of hydrodynamics simulations on the one hand, and on the other to pilot a more macroscopical model for the purpose of fast prototyping

La gestion des connaissances permet d'identifier et de capitaliser les savoirs faires de l'entreprise afin de les organiser et de les diffuser. Cette thèse propose un système de gestion des connaissances hétérogènes et distribuées, appelé OCEAN. Basé sur les ontologies et sur un système multi-agents, OCEAN a pour but de résoudre le problème de la capitalisation et de réutilisation des connaissances provenant de plusieurs sources différentes, afin d'aider les acteurs métiers dans le processus de développement de produits mécaniques. Le système OCEAN repose sur un cycle de vie de quatre étapes Ce cycle de vie possède les phases : d'identification, d'extraction, de validation et se termine par la réutilisation des connaissances. Chaque phase constitue l'objectif d'une organisation d'agents.L'identification dans le système OCEAN consiste à définir les connaissances par un expert métier sous la forme d'une ontologie. Les ontologies sont utilisées dans notre système pour représenter les connaissances définis d'une façon structurée et formelle afin d'être compréhensible par les machines. L'extraction des connaissances dans OCEAN est réalisée par les agents de manière automatique à l'aide des ontologies créées par les experts métiers. Les agents interagissent avec les différentes applications métiers via des services web. Le résultat de cette phase est stocké dans une mémoire organisationnelle. La validation des connaissances consiste à permettre aux acteurs métiers de valider les connaissances de la mémoire organisationnelle dans un wiki sémantique. Ce wiki permet de présenter les connaissances de la mémoire organisationnelle aux acteurs pour les réutiliser, les évaluer et les faire évoluer. La réutilisation des connaissances dans OCEAN est inspiré de travaux antérieurs intégrés au sein d'OCEAN. Les quatre phases du cycle de vie des connaissances traitées dans cette thèse nous ont permis de réaliser un système apte à gérer les connaissances hétérogènes et distribuées dans une entreprise étendue.

Dans ce travail, nous présentons une approche de couplage de modèles orientée agent pour la modélisation des systèmes complexes spatiaux. L’idée principale est d’utiliser l’espace comme medium d’interaction entre les modèles à coupler pour leur permettre de coexister et d’interagir conformément à un ensemble de règles qui régissent ces interactions. En jouant le rôle de facteur de couplage, l’espace permet aux agents chargés du couplage d’échanger des données et nous permet d’observer les résultats concrets du couplage des différents modèles constituant le système complexe spatial étudié. Cette approche est composée d’une méthodologie et d’un métamodèle de couplage orienté-agent. Notre métamodèle est basé sur une architecture organisationnelle (AGRE) et de type holonique qui prend en considération la spécificité, l’autonomie et l’échelle de calcul de chaque modèle. Cette notion de holon nous permet de gérer l’hétérogénéité des formalismes et des échelles spatio-temporelles des modèles. En effet, l’hétérogénéité spatiale est gérée par la décomposition des agents de collecte et de spatialisation jusqu’à atteindre le niveau d’abstraction souhaité. Ces agents peuvent passer d’un niveau à l’autre en adaptant l’échelle spatiale de l’espace à l’échelle spatiale du modèle grâce à des fonctions de conversion. L’hétérogénéité temporelle est gérée par un agent de temps qui permettra de calculer la future date d’exécution du modèle et un agent scheduler qui se chargera de l’ordonnancement de ces dates sur l’échelle de temps de la simulation. Nous prenons le système urbain de Métouia (Tunisie), comme exemple de système complexe spatial à étudier pour répondre aux besoins des urbanistes en termes d’aide à la décision en aménagement et tester notre approche de couplage coupling4modeling
In This work we present an agent-based approach for coupling models in the context of complex spatial systems. The main idea of our approach called Coupling4Modeling is the use of the space as a medium of interactions between the coupling agents to allow them to co-exist and interact according to a set of rules that govern these interactions. By playing the role of coupling factor, space allows coupling agents to exchange data and to observe the results of pragmatic coupling of different models constituting the studied spatial complex sys-tem. This approach consisting in a methodology and an agent-oriented metamodel of coupling. Our metamodel is based on an organizational (AGRE) with holonic architecture that takes into consideration the specificity, autonomy and the calculation scale of each model. This notion of holon allows us to manage the heterogeneity of formalisms and spatio-temporal scales of models. In fact, spatial heterogeneity is managed by the decomposition of the collector and the interpreter agents until reaching the desired level of abstraction. These agents can move from one level to another by adapting the spatial scale of the space to the spatial scale of the model through conversion functions. The temporal heterogeneity is managed by a time agent that will calculate the future date in the execution of the model and a scheduler agent that will schedule these dates following the time scale of the simulation. We take the urban system of Metouia (Tunisia) as an example of spatial complex system, to study with details and to test our coupling4modeling approach. The main goal is to meet the needs of urbanists in terms of decision support in urban planning and to test our coupling approach coupling4modeling

Dans ce travail, nous présentons une approche de couplage de modèles orientée agent pour la modélisation des systèmes complexes spatiaux. L’idée principale est d’utiliser l’espace comme medium d’interaction entre les modèles à coupler pour leur permettre de coexister et d’interagir conformément à un ensemble de règles qui régissent ces interactions. En jouant le rôle de facteur de couplage, l’espace permet aux agents chargés du couplage d’échanger des données et nous permet d’observer les résultats concrets du couplage des différents modèles constituant le système complexe spatial étudié. Cette approche est composée d’une méthodologie et d’un métamodèle de couplage orienté-agent. Notre métamodèle est basé sur une architecture organisationnelle (AGRE) et de type holonique qui prend en considération la spécificité, l’autonomie et l’échelle de calcul de chaque modèle. Cette notion de holon nous permet de gérer l’hétérogénéité des formalismes et des échelles spatio-temporelles des modèles. En effet, l’hétérogénéité spatiale est gérée par la décomposition des agents de collecte et de spatialisation jusqu’à atteindre le niveau d’abstraction souhaité. Ces agents peuvent passer d’un niveau à l’autre en adaptant l’échelle spatiale de l’espace à l’échelle spatiale du modèle grâce à des fonctions de conversion. L’hétérogénéité temporelle est gérée par un agent de temps qui permettra de calculer la future date d’exécution du modèle et un agent scheduler qui se chargera de l’ordonnancement de ces dates sur l’échelle de temps de la simulation. Nous prenons le système urbain de Métouia (Tunisie), comme exemple de système complexe spatial à étudier pour répondre aux besoins des urbanistes en termes d’aide à la décision en aménagement et tester notre approche de couplage coupling4modeling
In This work we present an agent-based approach for coupling models in the context of complex spatial systems. The main idea of our approach called Coupling4Modeling is the use of the space as a medium of interactions between the coupling agents to allow them to co-exist and interact according to a set of rules that govern these interactions. By playing the role of coupling factor, space allows coupling agents to exchange data and to observe the results of pragmatic coupling of different models constituting the studied spatial complex sys-tem. This approach consisting in a methodology and an agent-oriented metamodel of coupling. Our metamodel is based on an organizational (AGRE) with holonic architecture that takes into consideration the specificity, autonomy and the calculation scale of each model. This notion of holon allows us to manage the heterogeneity of formalisms and spatio-temporal scales of models. In fact, spatial heterogeneity is managed by the decomposition of the collector and the interpreter agents until reaching the desired level of abstraction. These agents can move from one level to another by adapting the spatial scale of the space to the spatial scale of the model through conversion functions. The temporal heterogeneity is managed by a time agent that will calculate the future date in the execution of the model and a scheduler agent that will schedule these dates following the time scale of the simulation. We take the urban system of Metouia (Tunisia) as an example of spatial complex system, to study with details and to test our coupling4modeling approach. The main goal is to meet the needs of urbanists in terms of decision support in urban planning and to test our coupling approach coupling4modeling

Dans le cadre d’une approche comportementale et compte tenu de la complexité des marchés financiers, cette thèse examine dans quelle mesure les réseaux orientés régissant l’interaction entre les investisseurs ainsi que leur comportement mimétique influencent leurs anticipations et la dynamique des prix. Nous proposons un marché artificiel d’actifs dans lequel des chartistes et des fondamentalistes opèrent et passent d’une stratégie d’investissement à une autre en fonction de leurs performances. Tout d’abord, nous étudions un réseau complet où l’interaction se fait de manière globale. Nous constatons que notre modèle révèle l’émergence de la volatilité excessive des prix lorsque les chartistes dominent le marché. Ensuite, nous portons notre attention sur des réseaux locaux où les agents se trouvent liés qu’à une partie des individus opérant dans le marché. Nous distinguons trois types de réseaux : le réseau régulier, le réseau petit monde et le réseau aléatoire. Puis, nous introduisons un nouveau modèle qui permet de contrôler (1) la direction du processus de « rewiring » des liens; (2) le caractère aléatoire du réseau et (3) l'asymétrie dans sa distribution des degrés en distinguant les stars des non-stars. Nous montrons que contrairement au degré du caractère aléatoire du réseau, l’asymétrie dans la distribution des degrés produit des effets opposés selon qu’il s’agit de « in-degree » ou de « out-degree ». Enfin, nous montrons comment ces analyses peuvent être utilisées pour produire des dynamiques de marché réalistes. Nous constatons que la présence d’un seuil d’imitation avec un coefficient de réaction élevé permet à notre modèle de reproduire les faits stylisés les plus importants
Within a behavioral approach and given the complexity of financial markets, the aim of this thesis is to examine the extent to which directed networks that governs the interaction among investors as well as their mimicking behavior influence their anticipations and the price dynamics. We propose an artificial asset market populated by chartists and fundamentalists who are allowed to switch from one trading strategy to the other according to their relative performances. Firstly, we study a fully connected network to test for a global interaction. We find that our benchmark model accounts for the emergence of excess volatility of asset prices when chartists dominate the market. Secondly, we restrict our focus to local interactions between investors. We generate a family of network structures that spans regular network, small world network and random network. Thirdly, we introduce a new model that allows us to control (1) the direction of the rewiring process of the links; (2) the randomness of the network; and (3) the asymmetry in its degree distribution by assuming that there are two classes of agents: stars and non-stars. We show that unlike the degree of the randomness of the network, the asymmetry in the degree distribution produces opposite effects depending on whether the network is outward or inward rewired. Finally, we address the question as to how this analysis can be used to produce realistic market dynamics. We find that the presence of a mimicking threshold with a high reaction coefficient provides a better approximation to the characteristics of the distribution of real returns and reproduces the most important stylized facts observed in financial time series

Dans le cadre d’une approche comportementale et compte tenu de la complexité des marchés financiers, cette thèse examine dans quelle mesure les réseaux orientés régissant l’interaction entre les investisseurs ainsi que leur comportement mimétique influencent leurs anticipations et la dynamique des prix. Nous proposons un marché artificiel d’actifs dans lequel des chartistes et des fondamentalistes opèrent et passent d’une stratégie d’investissement à une autre en fonction de leurs performances. Tout d’abord, nous étudions un réseau complet où l’interaction se fait de manière globale. Nous constatons que notre modèle révèle l’émergence de la volatilité excessive des prix lorsque les chartistes dominent le marché. Ensuite, nous portons notre attention sur des réseaux locaux où les agents se trouvent liés qu’à une partie des individus opérant dans le marché. Nous distinguons trois types de réseaux : le réseau régulier, le réseau petit monde et le réseau aléatoire. Puis, nous introduisons un nouveau modèle qui permet de contrôler (1) la direction du processus de « rewiring » des liens; (2) le caractère aléatoire du réseau et (3) l'asymétrie dans sa distribution des degrés en distinguant les stars des non-stars. Nous montrons que contrairement au degré du caractère aléatoire du réseau, l’asymétrie dans la distribution des degrés produit des effets opposés selon qu’il s’agit de « in-degree » ou de « out-degree ». Enfin, nous montrons comment ces analyses peuvent être utilisées pour produire des dynamiques de marché réalistes. Nous constatons que la présence d’un seuil d’imitation avec un coefficient de réaction élevé permet à notre modèle de reproduire les faits stylisés les plus importants
Within a behavioral approach and given the complexity of financial markets, the aim of this thesis is to examine the extent to which directed networks that governs the interaction among investors as well as their mimicking behavior influence their anticipations and the price dynamics. We propose an artificial asset market populated by chartists and fundamentalists who are allowed to switch from one trading strategy to the other according to their relative performances. Firstly, we study a fully connected network to test for a global interaction. We find that our benchmark model accounts for the emergence of excess volatility of asset prices when chartists dominate the market. Secondly, we restrict our focus to local interactions between investors. We generate a family of network structures that spans regular network, small world network and random network. Thirdly, we introduce a new model that allows us to control (1) the direction of the rewiring process of the links; (2) the randomness of the network; and (3) the asymmetry in its degree distribution by assuming that there are two classes of agents: stars and non-stars. We show that unlike the degree of the randomness of the network, the asymmetry in the degree distribution produces opposite effects depending on whether the network is outward or inward rewired. Finally, we address the question as to how this analysis can be used to produce realistic market dynamics. We find that the presence of a mimicking threshold with a high reaction coefficient provides a better approximation to the characteristics of the distribution of real returns and reproduces the most important stylized facts observed in financial time series

Le développement de villes intelligentes et durables nécessite le déploiement des technologies de l'information et de la communication (ITC) pour garantir de meilleurs services et informations disponibles à tout moment et partout. Comme les dispositifs IoT devenant plus puissants et moins coûteux, la mise en place d'un réseau de capteurs dans un contexte urbain peut être coûteuse. Cette thèse propose une technique pour estimer les informations environnementales manquantes dans des environnements à large échelle. Notre technique permet de fournir des informations alors que les dispositifs ne sont pas disponibles dans une zone de l'environnement non couverte par des capteurs. La contribution de notre proposition est résumée dans les points suivants : - limiter le nombre de dispositifs de détection à déployer dans un environnement urbain ; - l'exploitation de données hétérogènes acquises par des dispositifs intermittents ; - le traitement en temps réel des informations ; - l'auto-calibration du système. Notre proposition utilise l'approche AMAS (Adaptive Multi-Agent System) pour résoudre le problème de l'indisponibilité des informations. Dans cette approche, une exception est considérée comme une situation non coopérative (NCS) qui doit être résolue localement et de manière coopérative. HybridIoT exploite à la fois des informations homogènes (informations du même type) et hétérogènes (informations de différents types ou unités) acquises à partir d'un capteur disponible pour fournir des estimations précises au point de l'environnement où un capteur n'est pas disponible. La technique proposée permet d'estimer des informations environnementales précises dans des conditions de variabilité résultant du contexte d'application urbaine dans lequel le projet est situé, et qui n'ont pas été explorées par les solutions de l'état de l'art : - ouverture : les capteurs peuvent entrer ou sortir du système à tout moment sans qu'aucune configuration particulière soit nécessaire ; - large échelle : le système peut être déployé dans un contexte urbain à large échelle et assurer un fonctionnement correct avec un nombre significatif de dispositifs ; - hétérogénéité : le système traite différents types d'informations sans aucune configuration a priori. Notre proposition ne nécessite aucun paramètre d'entrée ni aucune reconfiguration. Le système peut fonctionner dans des environnements ouverts et dynamiques tels que les villes, où un grand nombre de capteurs peuvent apparaître ou disparaître à tout moment et sans aucun préavis. Nous avons fait différentes expérimentations pour comparer les résultats obtenus à plusieurs techniques standard afin d'évaluer la validité de notre proposition. Nous avons également développé un ensemble de techniques standard pour produire des résultats de base qui seront comparés à ceux obtenus par notre proposition multi-agents
The development of sustainable smart cities requires the deployment of Information and Communication Technology (ICT) to ensure better services and available information at any time and everywhere. As IoT devices become more powerful and low-cost, the implementation of an extensive sensor network for an urban context can be expensive. This thesis proposes a technique for estimating missing environmental information in large scale environments. Our technique enables providing information whereas devices are not available for an area of the environment not covered by sensing devices. The contribution of our proposal is summarized in the following points: * limiting the number of sensing devices to be deployed in an urban environment; * the exploitation of heterogeneous data acquired from intermittent devices; * real-time processing of information; * self-calibration of the system. Our proposal uses the Adaptive Multi-Agent System (AMAS) approach to solve the problem of information unavailability. In this approach, an exception is considered as a Non-Cooperative Situation (NCS) that has to be solved locally and cooperatively. HybridIoT exploits both homogeneous (information of the same type) and heterogeneous information (information of different types or units) acquired from some available sensing device to provide accurate estimates in the point of the environment where a sensing device is not available. The proposed technique enables estimating accurate environmental information under conditions of uncertainty arising from the urban application context in which the project is situated, and which have not been explored by the state-of-the-art solutions: * openness: sensors can enter or leave the system at any time without the need for any reconfiguration; * large scale: the system can be deployed in a large, urban context and ensure correct operation with a significative number of devices; * heterogeneity: the system handles different types of information without any a priori configuration. Our proposal does not require any input parameters or reconfiguration. The system can operate in open, dynamic environments such as cities, where a large number of sensing devices can appear or disappear at any time and without any prior notification. We carried out different experiments to compare the obtained results to various standard techniques to assess the validity of our proposal. We also developed a pipeline of standard techniques to produce baseline results that will be compared to those obtained by our multi-agent proposal

Cette thèse est consacrée à l'étude de la formation des prix sur les marchés financiers, en particulier lorsque ceux-ci se composent d'un grand nombre d'agents. On commence par l'étude empirique d'un marché émergent -- le bitcoin -- de manière à mieux comprendre comment les actions individuelles affectent les prix -- ce que l'on appelle « l'impact de marché ». On développe ensuite un modèle théorique d'impact basé sur le concept d'agent hétérogène, qui parvient à reproduire les observations empiriques d'un impact concave dans un marché non manipulable. Le cadre de l'agent hétérogène nous permet de revisiter les concepts d'offre et de demande dans un cadre dynamique, de mieux comprendre l'impact du mécanisme de marché sur la liquidité, ou encore de poser les bases d'un simulateur de marché réaliste. On montre enfin, à travers l'étude empirique de plusieurs bulles et crashs sur le marché du bitcoin, le rôle crucial de la micro-structure dans la compréhension des phénomènes extrêmes
This thesis is devoted to the study of price formation on financial markets, in particular when these are composed of a large number of agents. We start by the empirical study of an emergent market -- the bitcoin -- in order to better understand how individual actions impact prices -- a phenomenon known as « market impact ». We then develop a theoretical model based on the concept of heterogeneous agents, that allows to reproduce the empirical observations of a concave impact in a market that remains non-manipulable. The heterogeneous agents framework allows us to revisit the concepts of supply and demand in a dynamic context, to better understand how the choice of a particular market mechanism can impact liquidity, and to lay some grounds for a realistic market simulator. By studying several bubbles and crashes that happened on the bitcoin market, we finally show how relevant microstructure effects can be, in particular for understanding the occurrence of extreme phenomena

Les coopératives d’utilisation de matériel agricole (CUMA) sont souvent considérées comme des lieux permettant le maintien de dialogues techniques informels entre agriculteurs différents. Ceci présente un intérêt pour la co-construction de connaissances locales entre pairs, enjeu stratégique pour les processus de transition agroécologique, par nature situés parce que mobilisant davantage les processus écologiques du milieu environnant. Dans ce chapitre, trois Cuma sont étudiées au sein desquelles ont eu lieu des démarches d’organisation formalisée de processus de partage d’expériences et de co-construction de connaissances entre pairs. L’étude révèle une faible efficience de tels processus pour l’adaptation agroécologique des pratiques productives dans des groupes d’agriculteurs aux orientations et systèmes hétérogènes. Cette difficulté s’explique par le manque de compétences appropriées de la part des agents chargés d’animer ces collectifs, qui résulte de la précarisation actuelle ayant cours au sein des organisations de développement agricole.

Nous étudions les effets de quatre réformes fiscales à l’aide d’un modèle de cycle de vie avec générations chevauchantes et agents hétérogènes en présence de risque idiosyncratique pour les revenus du travail et du capital dans le cadre d’un système fiscal complexe. Le modèle réplique adéquatement les distributions empiriques conjointes du revenu, de la richesse et des paiements de taxes et d’impôts. Dans une économie où l’impôt sur le revenu des particuliers est fortement progressif, un déplacement à impact neutre sur les revenus publics en provenance de l’impôt vers les taxes à la consommation augmente l’épargne et la production. Cette politique bénéficie particulièrement à ceux disposant d’un faible niveau de richesse par rapport à leur revenu. Plusieurs réformes augmentent le revenu agrégé, malgré de faibles hausses dans les inégalités.

Nous étudions les effets de plusieurs réformes fiscales à l’aide d’un modèle de cycle de vie avec générations chevauchantes. Le modèle décrit des agents hétérogènes qui confrontent des risques idiosyncratiques pour leurs revenus du travail et du capital, dans un environnement avec un système fiscal progressif complexe. Le modèle réplique fidèlement les distributions empiriques conjointes du revenu, de la richesse et des paiements de taxes et d’impôts. Dans ce contexte, un déplacement du fardeau fiscal à effet neutre sur les revenus publics vers les taxes à la consommation augmente l’épargne et la production tout en réduisant les inégalités. Cette politique est avantageuse particulièrement pour les individus disposant d’un faible niveau de richesse par rapport à leur revenu, mais tend à nuire aux personnes retraitées en raison du niveau élevé de leur richesse par rapport à leurs revenus. En revanche, une hausse de la progressivité de l’impôt sur le revenu des particuliers réduit aussi les inégalités, mais génère une épargne et une production plus faible