LA MODELISATION MULTI-AGENTS DU SYSTEME ETUDIE

La modélisation multi-agents a été choisie comme outil pour intégrer les données issues des méthodes respectives d’écologie et d’ethnologie en vue de répondre à la problématique. Dans ce chapitre, le modèle est décrit de manière générale selon le protocole ODD (Overview Design concepts and Details, Grimm et al., 2006; Polhill et al., 2008). La description détaillée des méthodes vient après la présentation des agents et de la structure globale du modèle. L’utilisation du modèle a visé à apporter des éléments de réponse à des questions différentes selon les chapitres. Les résultats du modèle qui sont présentés dans la suite du manuscrit proviennent de scénarios variés, impliquant la modification de paramètres d’initialisation et de méthodes d’action des agents. Ces modifications sont détaillées dans les chapitres correspondants. Les valeurs d’initialisation des paramètres du modèle utilisées en fonction des scénarios, regroupés par chapitre, sont récapitulées dans le livret des simulations (p.197).

Les objectifs de la modélisation

L’objectif de la démarche de modélisation est de produire des connaissances sur le service d’équarrissage naturel et d’évaluer les conséquences de modes de gestion de l’équarrissage sur des indicateurs environnementaux, sociaux et économiques. Il s’agit de modéliser des interactions entre des activités humaines et celles d’une population de rapaces nécrophages, en vue de tester différents scénarios. Le première série de scénarios concernent exclusivement le service d’équarrissage naturel et privilégie l’angle écologique. Les scénarios sont basés sur i) des pratiques humaines modifiant les quantités et les distributions spatiales et temporelles des carcasses mises à disposition des vautours, et ii) des comportements d’alimentation des vautours. La seconde série de scénarios a été élaborée afin d’évaluer les conséquences environnementales et économiques de modes de gestion de l’équarrissage incluant  l’équarrissage classique et naturel, sous un angle privilégiant les aspects sociologiques. Les modes de gestion se basent sur la gestion de la mort animale par les éleveurs, mais aussi sur des décisions réglementaires, et celles des gestionnaires. Les scénarios sont basés sur i) les décisions d’acteurs influençant les dispositifs d’équarrissage auxquels les éleveurs peuvent avoir recours et ii) des stratégies d’équarrissage des éleveurs afin de satisfaire des critères de préférence. Les scénarios constituant la dernière série correspondent à de potentielles évolutions de la situation des Grands Causses, le modèle ayant été préalablement adapté à cette situation. Le modèle n’a pas été utilisé en vue de faire des prédictions mais d’interpréter et discuter les effets de pratiques humaines et des comportements rapaces nécrophage sur les indicateurs. Autrement dit, les comparaisons des résultats obtenus par différents scénarios sont mises au service de la discussion sur les modalités de gestion de l’équarrissage dans les zones de présence des vautours. Aussi, avons-nous choisi de conserver un niveau de simplicité au niveau de la structure du modèle, ce qui lui confère un caractère générique tout en offrant la possibilité de l’adapter à différents contextes locaux. 

Les agents : variables d’état et échelles

L’éleveur est représenté individuellement par un agent localisé. Chaque éleveur possède un troupeau, caractérisé par un effectif, un taux de mortalité annuelle et la répartition saisonnière de la mortalité. La taille d’un troupeau reste constante -l’hypothèse est que l’éleveur maintient un effectif convenant à son système de production. Les pratiques d’équarrissage attribuées à chaque éleveur dépendent des scénarios. Les carcasses déposées sur les placettes sont caractérisées par leur poids et par le nombre de jours où elles sont estimées disponibles aux rapaces. Selon les scénarios, un ou plusieurs gestionnaire(s) collecte(nt) les carcasses chez les éleveurs à la demande de ces derniers, et les déposent sur un ou plusieurs charnier(s). Une ou plusieurs entreprise(s) privée(s) d’équarrissage procèdent à des collectes. Chapitre IV – La modélisation multi-agents du système étudié 59 La population de vautours est considérée comme isolée, sans émigration ou immigration. La croissance de la population dépend donc exclusivement des taux de survie et de productivité, qui sont fonction de la quantité de ressources consommées. Un modèle multi-agents représentant les comportements d’alimentation des vautours à l’échelle journalière, a été précédemment développé selon une approche individu-centrée (Deygout et al., 2009a; Deygout et al., 2009b). Dans un premier temps, nous avons tenté d’intégrer les résultats obtenus de ce modèle dans le modèle multi-agents utilisé pour ce travail de thèse. Plusieurs méthodes codées en Java dans le modèle de Deygout ont été retranscrites en langage Smalltalk : les déplacements des individus, l’acquisition d’informations par les congénères, les interactions lors des prises de nourriture. Des tests statistiques11 ont été réalisés afin de vérifier la robustesse des résultats fournis par les deux modèles. Bien que les résultats des deux modèles correspondent, le temps de simulation du modèle obtenu était très long pour l’échelle de temps considérée dans notre étude. Il n’a donc finalement pas été utilisé pour ce travail de thèse. L’approche individu centrée n’a pas été retenue et les comportements d’alimentation ont été simplifiés. La population est structurée en six classes d’âge : les juvéniles (< à un an), trois classes d’individus immatures de respectivement 1, 2 et 3 ans, les jeunes adultes de 4 ans et les adultes de plus de 4 ans. Les comportements et caractéristiques des individus étant considérées comme homogène au sein d’une même classe d’âge, chacune d’entre elles est représentée par un unique agent. Mis à part l’âge, elles sont caractérisées par le nombre d’individus qu’elles comportent et un taux de survie. Les classes d’adultes ont également un taux de productivité. Après avoir présenté les agents, la description suivante porte sur l’enchainement temporel de processus et des actions de ces agents, tel que prévu dans le modèle.