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 Promesses et limites des SMA P Tubaro & AA Casilli Promesses et limites de l’application des simulations multi-agents à la recherche qualitative Paola Tubaro, CMH-EHESS, Paris Antonio A. Casilli, IAAC-EHESS, Paris 3e Congrès de l’Association Française de Sociologie Réseau Thématique n. 20 (Méthodes) Paris, 14-17 avril, 2009

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Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

Promesses et limites de l’application des simulations multi­agents à la recherche 

qualitative

Paola Tubaro, CMH­EHESS, Paris Antonio A. Casilli, IAAC­EHESS, Paris

3e Congrès de l’Association Française de SociologieRéseau Thématique n. 20 (Méthodes)

Paris, 14­17 avril, 2009

Page 2: Présentation PowerPoint - Slide 1

   

Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli  Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitative

Introduction

P Tubaro & AA Casilli 

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

MotivationDéfinir l’objetSMA abstraits ou empiriques

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Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

• Projet  en  cours  :  étude  réseaux  sociaux  en  ligne d’individus atteints de TCA

• Phase de mise en place de la recherche

• Accompagner  la  collecte  et  l’analyse  de  données empiriques par une simulation multi­agents

• Dans  cette  communication  nous  posons  la  question  de l’impact  de  cette  méthodologie  sur  l’exploitation  des données, plus particulièrement des données qualitatives

• En  faisant  cela  nous  problématisons  le  statut épistémologique des simulations multi­agents

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

MotivationDéfinir l’objetApplicationsSMA abstraits ou empiriques

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Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

• Essor  de  la  sociologie  computationnelle  des années 1990 

• Les simulations multi­agents (SMA)a) Modéliser des espaces sociauxb) Pas des variables, mais des agents c) Interaction basée sur un jeu de règles d) Changement  adaptatif  et/ou  évolutif  dans  le 

temps

• Particulièrement  utile  pour  rétrodictions  ou  pour expériences contrefactuelles 

• Champs  d’applications  disparates,  des  sciences exactes aux sciences sociales

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

MotivationDéfinir l’objetSMA abstraits ou empiriques

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Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

• Deux grandes familles de modèles: 1) Les modèles abstraits2) Les  modèles  qui  intègrent  des 

données empiriques

• Dans  la  famille  2)  primauté  des données quantitatives 

• Mais  récemment,  tendance  à explorer  la  possibilité  de  conjuguer SMA  avec  approches  socio­ethnographiques

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

Phénomènesocial

Hypothèses

Mise en place SMA

Test

Résultats

Analyse

Donnéesempiriques

Phénomènesocial

Hypothèses

Mise en place SMA

Test

Résultats

Analyse

Phénomènesocial

Hypothèses

Mise en place SMA

Test

Analyse

Phénomènesocial

Hypothèses

Mise en place SMA

Test

Résultats

Analyse

MotivationDéfinir l’objetSMA abstraits ou empiriques

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Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

SMA, quantitatif et qualitatif

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Trois approchesSMA et quantitatifSMA et qualitatif

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

Page 7: Présentation PowerPoint - Slide 1

   

Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

•Dans le cadre de notre étude…

•Approche  quantitative  :  construire  un  base  de données,  chercher  à  observer  des  régularités statistiques, faire corrélations, régressions etc.

•Approche  qualitative  :  mener  une  observation participante, conduire des interviews pour comprendre les motivations, ethnographie du phénomène observé

•Modélisation  multi­agents:  créer  un  système d’agents avec des attributs, des règles d’interaction et des matrices de pay­off pour observer l’émergence de comportements collectifs

Les trois approches peuvent s’articuler

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Trois approchesSMA et quantitatifSMA et qualitatif

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

Page 8: Présentation PowerPoint - Slide 1

   

Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

• Modèles  statistiques  actuels  peuvent  déjà  fournir des  descriptions  très  sophistiquées  et  des prédictions exactes de phénomènes sociaux

• Modèles statistiques moins efficaces pour :1) Phénomènes non linéaires (ex: effets de 

seuil);2) Données  insuffisantes  ou  non 

significatives statistiquement.• SMA peut compléter les approches statistiques :

1) Elle  s’adapte  particulièrement  à  la description de phénomènes non linéaires (surtout avec rétroaction)  

2) L’étude  du  comportement  d’agents artificiels  peut  pallier  aux  lacunes  des bases de données

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Trois approchesSMA et quantitatifSMA et qualitatif

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

Page 9: Présentation PowerPoint - Slide 1

   

Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

•La  force des approches qualitatives  réside dans la richesse de la description ethnographique •Néanmoins,  deux  difficultés  majeures  des analyses basées sur données qualitatives : 

‒ Manque de représentativité statistique‒ Difficulté de généraliser les résultats

•Nombre grandissant de recherches se servent de données qualitatives pour instrumenter des SMA•Un  outil  pour  réaliser  des  «  expériences  de pensée  »  afin  d’évaluer  la  pertinence  de comportements  individuels  et/ou  d’interactions locales  pour  expliquer  les  résultats  obtenus  (C. Small)•Généraliser  en  identifiant  des  patterns  et   s’appuyer sur une procédure in silico 

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Trois approchesSMA et quantitatifSMA et qualitatif

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

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Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

Redéfinir les termes de la question

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

Faux amis, faux ennemisFaux ennemi 1Faux ennemi 2Faux ami 1Faux ami 2

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Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

La modélisation multi­agents a deux faux ennemis et deux faux amis :

Faux ennemis

3) L’accusation d’hypersimplification

4) L’enjeu de la validation

Faux amis

• L’illusion de la « troisième voie »

• Le fourvoiement « des sociétés artificielles »

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Faux amis, faux ennemisFaux ennemi 1Faux ennemi 2Faux ami 1Faux ami 2

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

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Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

1) L’accusation d’hypersimplification• Plusieurs chercheurs en SMA adoptent le principe 

du  “KISS”  de  R.  Axelrod:  simplifier  au  maximum les règles de comportement individuel

• Les descriptions des  individus sont donc souvent peu réalistes

• Même  avec  des  comportements  simples  des individus,  leurs  interactions  dans  le  temps produisent des  résultats complexes au niveau du système

• Une  description  simplifiée  est  acceptable  si  le chercheur  est  surtout  intéressé  à  la  dynamique des  interactions  sociales  et  à  leurs  résultats  au niveau agrégé.

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

Faux amis, faux ennemisFaux ennemi 1Faux ennemi 2Faux ami 1Faux ami 2

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Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

2) L’enjeu de la validation• Traditionnellement,  trois  types  de  validation 

ont été identifiés: 

1. rétrodictive  (modèle  reproduit  données déjà observées)

2. prédictive  (résultats  du  modèle conformes à observations successives)

3. structurelles  (la  simulation  reflète  la manière  dont  le  fonctionnement  du système  produit  un  comportement donné)

• Jusqu’ici,  les  sciences  sociales  on  mis l’accent sur les types 1 et 2

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

Faux amis, faux ennemisFaux ennemi 1Faux ennemi 2Faux ami 1Faux ami 2

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Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

• Validation ou authentification ? • Privilégier  prédictions/rétrodictions  est 

insatisfaisant :‒ des  données  adéquates  ne  sont  pas 

toujours disponibles;‒ des  bonnes  prédictions/rétrodictions 

n’impliquent  pas  nécessairement  de bonnes explications structurelles

• Comment obtenir une validation structurelle ?• «  Modélisation  d’accompagnement  »  et  « 

validation participative » • Impliquer  les  acteurs  du  contexte  social 

représenté  par  le  modèle  dans  l’évaluation de celui­ci.

Il  faut  parler  dans  ce  cas  d’authentificationplutôt que validation

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

Faux amis, faux ennemisFaux ennemi 1Faux ennemi 2Faux ami 1Faux ami 2

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Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

1) L’illusion de la « troisième voie »•  L’idée de  la  troisième voie (N. Gilbert):  l’approche 

multi­agents  serait  une  nouvelle  manière  de  faire SHS,  combinant  le  mieux  du  qualitatif  et  du quantitatif

• Mais cette vision est trop optimiste :1. SMA  n’est  apte  à  couvrir  que  des 

problématiques  SHS  qui  mettent  l’accent  sur les interactions

2. méthodologies traditionnelles restent solides3. SMA doit encore  faire ses épreuves dans une 

variété de domaines de recherche

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

Faux amis, faux ennemisFaux ennemi 1Faux ennemi 2Faux ami 1Faux ami 2

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Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

2) Le fourvoiement des « sociétés artificielles »

• Façonner les agents artificiels de manière à « faire pousser » phénomènes sociaux 

complexes bottom­up (R. Epstein)• Cas de figure de l’approche abstraite peu 

appréciée par les empiriques• L’effort consacré à établir les liens entre la 

société artificielle et la société réelle est souvent insuffisant

• Mainmise disciplinaire des socio­physiciens, parfois mal connectés avec les sociologues 

de formation • Processus potentiellement défavorable à la 

cumulativité des savoirs

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

Faux amis, faux ennemisFaux ennemi 1Faux ennemi 2Faux ami 1Faux ami 2

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Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

La place des modèles multi­agents

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Apport des SMALa généralisation des résultats qualitatifs

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

Page 18: Présentation PowerPoint - Slide 1

   

Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

•Avec  les  SMA,  des  questions  précédemment  peu accessibles rentrent dans l’analyse sociologique :

­ populations difficiles à joindre (ex. groups anomiques);­  comportements  «  spontanés  »  sur  large  échelle  (ex. mouvements de foule);­  les  passages  entre  explications  de  niveaux  micro­méso­macro:

Ex.  Choix  adaptatifs  égoïstes  peuvent  conduire  à des  actions  collectives  efficaces  sans toutefois  imposer  altruisme  (émergence  de  l’ordre social);

Ex.  Choix  rationnels  orientés  vers  des  objectifs, peuvent  conduire  à  des  résultats  sociaux  sous­optimaux, et  même aberrants

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Apport des SMALa généralisation des résultats qualitatifs

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

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Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

•En  particulier,  combiner  SMA  et  description  issue d’observations qualitatives permet d’exploiter les données de terrain d’une manière heuristiquement plus efficace

•Même  avec  un  nombre  limité  d’observations  (souvent  non représentatives au  sens statistique),  avec  les SMA on peut envisager de conduire des expériences contrefactuelles pour comparer la réalité à des scénarios alternatifs simulés

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Apport des SMALa généralisation des résultats qualitatifs

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

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Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

•Combiner SMA et description qualitative est une manière de:

•faciliter  la  généralisation  des  résultats  au­delà  du contexte spécifique d’observation;•dépasser les contraintes de négociation de terrain et de reproductibilité  réduite des résultats que  les sociologues quali rencontrent;•contourner  le  problème  du  coût  des  terrains  ethno­sociologiques;•atteindre la généralisabilité : non plus la prérogative des approches quantitatives;•Renforcer  la capacité de  la  recherche quali à expliquer les  phénomènes  sociaux  et  à  servir  de  base  pour  les politiques publiques

•Dans  le  contexte  actuel  de  la  profession  sociologique,  de nouvelles  opportunités  de  développement  peuvent  ainsi s’ouvrir à la recherche qualitative. 

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Apport des SMALa généralisation des résultats qualitatifs

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli  Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

Page 21: Présentation PowerPoint - Slide 1

   

Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

Conclusion

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

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Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

•Notre contribution insiste sur la fonction des SMA en tant que support à l’analyse qualitative. 

•Michael  Burawoy:  «  We  desperately  need  methodology  to  keep  us erect,  while  we  navigate  a  terrain  that  moves  and  shifts  even  as  we attempt to traverse it ».

•Pour  les  phénomènes  complexes  et  pour  les  terrains  où  la généralisation  et  la  validation  statistique  sont  difficiles,  SMA  est  cette méthodologie.

•Mais il ne faut pas méprendre une béquille pour une jambe !

 SMA reste une méthode. Elle n’est pas une nouvelle discipline.

IntroductionSMA, quantitatif et qualitatif

Redéfinir les termes de la questionLa place des modèles multi­agents

Conclusion

Promesses et limites des SMA dans la recherche qualitativeP Tubaro & AA Casilli 

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Promesses et limites des SMAP Tubaro & AA Casilli 

Merci.

Retrouvez cette communication sur le site http://www.bodyspacesociety.eu 

paola [point] tubaro <at> ens [point] frantonio [point] casilli <at> ehess [point] fr