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Un modèle de rationalité orienté vers la coopération C. Sibertin-Blanc M. Mailliard

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Un modèle de rationalité orienté vers la coopération

C. Sibertin-Blanc M. Mailliard

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1. La sociologie de l’action organisée: la théorie

sociologique qui inspire

2. Le jeu social

3. Système de règles pour modéliser la rationalité des

acteurs sociaux

4. Adaptation orientée vers la coopération

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La Sociologie de l’Action Organisée(ou Analyse Stratégique)

• Héritière de la sociologie des entreprises

Crozier 1962 : le phénomène bureaucratique,

Friedberg 1993 : l’acteur et le système

• Système d’Action Concret :organisation dont les membres sont durablement engagés pour contribuer à la réalisation des objectifs

• Expliquer la nature du comportement des acteurs sociaux

• Rendre compte de la stabilité des rapports sociaux dans les SAC

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La Sociologie de l’Action Organisée

• Les acteurs sociaux ont un comportement stratégique :

maintenir ou accroître son pouvoir sur les autres

• Le pourvoir s’exerce par la maîtrise de Zones d’Incertitudes

(une ressource dont d’autres ont besoin)

dont on fixe les termes de l’échange

(la façon dont les autres pourront utiliser)

• Chaque acteur tout à la fois contrôle et est dépendant des autres

• Cette stratégie est mise en œuvre dans le cadre d’une rationalité

limitée

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La Sociologie de l’Action Organisée

• Grille d’analyse très largement utilisée par les consultants en

organisation, les sociologues d’entreprise

• Essentiellement empirique

• Notre projet, en collaboration avec des sociologues du CIRESS :

Formaliser cette théorie => laboratoire virtuel

– Méta-modèle de la structure du jeu

– Simulation du comportement des acteurs sociaux

– facteurs endogènes de l’évolution du jeu

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Le jeu social : les données

• A = {a1, …, aN}, les acteurs

• R = {r1, …, rM}, les ressources

• Espace des états d’une ressource : [-1, 1]

ter, l’état d’une ressource [-1, 1]

Espace des états du système : [-1, 1]M

• Maîtrise d’une ressource, m : R A

m(r) est l’acteur qui fixe l’état de la ressource r

• Action : déplacement de l’état d’une ressource,

réalisée par l’acteur qui maîtrise cette ressource

Transition : Etat x Action Etat(e1, …, eM) x (d1, …, dM) : (e1 + d1, …, eM + dM)

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Le jeu social : les données

• Impact de l’état d’une ressource sur la possibilité d’y accéder

pour un acteur :

effetr (a) : [-1, 1] [-1, 1]

état de r : la façon dont a peut accéder à r

solde de a pour r = effetr(a) (ter) : ce que l’acteur qui maîtrise r octroie à a

• Chaque acteur place des enjeux sur certaines ressources,

en fonction du besoin qu’il en a pour réaliser ses objectifs :

enjeu : A x R [0, 10]

normalisation des enjeux : a A, r R enjeu(a, r) = 10

• La fonction d’utilité de chaque acteur :

satis(a) = r R enjeu(a, r) * effetr(a) (ter)

les moyens dont il dispose pour réaliser ses objectifs

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Le jeu social : les règles

• Comportement d’un acteur = valeur qu’il fixe aux termes de

l’échange des ressources qu’il contrôle

• fonctionnement du jeu social : chacun ajuste son comportement

en fonction du comportement des autres

• Jeu stabilisé : les acteurs ne changent plus de comportement,

ils jouent l’action nulle, chacun accepte :– le niveau de sa propre satisfaction

– le niveau de la satisfaction de chacun des autres

• Objectif du jeu : obtenir une forte satisfaction

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Le jeu social : les règles

• On cherche un modèle de rationalité des acteurs tq :– le jeux itéré soit stationnaire (les comportements sont stabilisés)

– la satisfaction de chaque acteur est « maximal »

• Pour ne pas faire d’hypothèse sur les règles d’un comportement

social,– chaque acteur construit son propre processus de décision par

apprentissage,

– avec le minimum de connaissance sur la structure du jeu :

• ses enjeux,

• les soldes qu’il reçoit

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Le jeu social : Exemple

• Jean et Marie prennent régulièrement l’apéro ensembles,

Jean détient le pastis, Marie les olives

=> A = {J, M}, R = {p, o}, m(p) = J, m(o) = M

• Chacun garde pour lui et donne à l’autre une part +- grande de la

ressource qu’il contrôle

=> effetp(J)(te) = -te = - effetp(M)(te)

effeto(M)(te) = -te = - effeto(J)(te)

• Marie préfère le pastis, Jean préfère les olives

=> enjeu(M, p) = 8, enjeu(M, o) = 2, satis(M) = 8*tep - 2*teo

enjeu(J, o) = 8, enjeu(J, p) = 2, satis(J) = - 2*tep + 8*teo

Tout garder : te = -1

Tout donner : te = 1

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Le jeu social : Exemple

C’est un dilemme du prisonnier, dès que chacun place davantage d’enjeux sur la ressource que l’autre contrôle

Matrice des paiements Jeanpour les comportements extrêmes

Marie

Toute valeur de tep dans [-1, 1] correspond à un comportement de J,

de même que pour teo et M

donner

tep= 1

garder

tep= - 1

donner : teo= 1 6, 6 - 10, 10

garder : teo= - 1 10, - 10 - 6, - 6

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Un modèle de rationalité :Système de règles

Chaque acteur est muni d’un système de règles de la forme

{situation, action, force}, où :

• situation = liste des soldes qu’il reçoit pour chacune des

ressources dont il a besoin,

(état du système perçu par l’acteur, via les fonctions

d’effet)

• action = liste des déplacements à appliquer aux termes de

l’échange de chacune des ressources qu’il contrôle,

• force : une valeur numérique qui évalue l’efficacité de la règle.

• Cf. les systèmes de classeur

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Système de règles

applicables

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Système de règles

•Renforcement•- calculer la satisfaction courante et la comparer avec celle de l’étape précédente•- renforcer en conséquence la règle précédemment appliquée : + - bonus•- appliquer un facteur d’oubli à toutes les règles : - oubli•- supprimer les règles dont la force est négative.

Sélection - sélectionner les règles dont la composante situation est proche de la situation courante de l’acteur

- choisir la plus forte parmi elles

- s’il n’y en a pas, créer une nouvelle règle :

(situation courante, action au hasard, force initiale)

Action - apliquer l’action de la règle choisie, ou de celle créée 

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Système de règles : bilan

• Information dont dispose chaque acteur :– soldes qui lui sont attribués,

– calculer sa satisfaction, et la comparer avec la précédente

• Expérimentations – différentes valeurs des paramètres du système de règles

– variantes du jeu, avec des enjeux différents

ne donnent pas de bonnes conditions:– jeu non stabilisé,

– satisfaction peu élevée.

• Pour obtenir une bonne satisfaction,

la coopération est essentielle dans les jeux à somme non nulle

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Inciter à la coopération

• Permettre à chaque acteur de situer sa satisfaction courante dans

le domaine de valeur de sa fonction de satisfaction

satisfaction basse : priorité à l’exploration

satisfaction haute : priorité à l’exploitation,

garder le même comportement => stabilisation du

jeu

• Explorer :– renouveler davantage les règles déterminé par bonus, oubli, force

initiale.

– actions plus énergiques

• Pb : où placer la frontière exploration / exploitation ?

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Inciter à la coopérationLa frontière exploration / exploitation

• Critère 1 : elle doit être aussi haute que le niveau de satisfaction auquel

chacun peut prétendre

• Critère 2 : pour que le système se stabilise, elle doit descendre

suffisamment bas pour que chacun cesse d’explorer

=> Chaque acteur a son propre seuil, qui décroît progressivement

seuil_sat := satisfaction_max ‘initialisation

seuil_satn = seuil_satn-1 + *(satisn-1 - seuil_satn-1)

avec = 1/Πa contrôle r nombre_d_état(r)

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Inciter à la coopération :explorer / exploiter

• Oubli des règles- en-dessous de seuil_sat : proportionnel à (seuil_sat – satis)

- au-dessus de seuil_sat : pas d’oubli

• Renforcement des règles tq satisn = satisn-1

- en-dessous de seuil_sat : pénalisée

- au-dessus de seuil_sat : renforcée

• Intensité de l’action des règles créées- en-dessous de seuil_sat : déplacement important des termes de l’échange

(modifie significativement l’état du jeu)

- au-dessus de seuil_sat : négligeable (stabiliser l’état du jeu)

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Inciter à la coopération :résultats

moyenne ecarttype688,72 330,41

Convergence

-4

-2

0

2

4

6

8

10

12

1 5 9

13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97

simulations

te d

es r

esso

urce

s

-20

0

20

40

60

80

100

120

140

som

me

sati

sfac

tion

s

pastis

olives

somme satis

Tout donner

Optimum de Pareto

temps moyen de stabilisation 688,7

satisfactionsomme satisfactions

maximum 100 maximum (Pareto) 120minimum -100 minimum (Nash) -120moyenne 31,3 moyenne 72,6

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Conclusion

• Structure de jeu particulière, dont les propriétés restent à explorer

• Rationalité qui cherche à atteindre un optimum de Pareto,

plutôt qu’un équilibre de Nash

• Etudier d’autres rationalités :– l’optimum global

– écart type minimum (réduire les inégalités)

– maximiser la satisfaction minimal

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JEAN MARIEOLIVE

PASTIS

DONNE

DONNE PREND

PREND

OLIVEPASTIS

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La Sociologie de l’Action Organisée

Organization

individual actor

individual actor interaction,

balance

buildconstraintbuild

individual actor