Download - I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

Transcript
Page 1: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

Michel Bloch

[email protected]

1

2ère Journée

Retour sur vos deux semaines / discussion

IV Mécanismes génériques de la complexité

V Conduite d’un projet

VI Idées à retenir des deux ½ journées

Discussion pour conclure

1ère Journée

I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ?

II Caractéristiques des systèmes complexes

III Idées à retenir de la 1ère ½ journée

Page 2: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 2 /

Plan 2éme journée

Groupe Emergence

1) Mécanismes génériques des systèmes complexes

i. Boucles et contreréaction

ii. Chaos déterministe

iii. Non linéarité

iv. Réseaux complexes loi de puissance

v. Emergence et auto-organisation

2) Outils d’étude

i. Divers cas de figure, de modélisation

ii. SMA

iii. Agent Based Models

iv. Démarche Systémique

v. Visualisation

vi. Kids? Kiss

3) Conduite de projet

4) recapMichel Bloch [email protected]

Page 3: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 3 /

Les mécanismes génériques des systèmes complexes

Michel Bloch [email protected]

Loi de puissance

Graphes complexes,

petit mondeRéseaux sans

échelle Chaos déterministe

Attracteurs

« effet papillon »

Non linéarité

Bifurcations,

Point de bascule

Multiples boucles

d’interaction

Fractales

Emergence, auto-organisation

Complexité

algorithmique

Evolution Facteurs

humains

SOC (systèmes critiques

autoorganisés) Théorie des

jeux

Page 4: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 4 /

i Boucles d’interactions multiples et complexité

Groupe Emergence

Norbert Wiener 1946 :

→ Nombreuses rétroactions difficulté à distinguer l’effet de la cause et de prévoir le comportement d’ensemble

Un système de régulation avec une seule contreréaction s’adapte au milieu extérieur, mais il n’est pas complexe. Exemples: régulateur de Watt, chasse d’eau, amplificateur Hifi, pilote automatique de voilier, etc.

Dans le cas de multiples liaisons bouclées entre composants du système –quelle que soit la propriété des liaisons, linéaires ou non-linéaires –souvent, l’émergence résulte de la multiplicité et de l’imbrication des relations entre les éléments.

Michel Bloch [email protected]

Page 5: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 5 /

i Boucles de contre-réaction (feed back)

Groupe Emergence

Adaptative (régulation),Régulateur de Watt

Positive (divergence)Larsen entre micro ethaut-parleur

Michel Bloch [email protected]

Principe de boucle de contre-réaction. Le signe de la réaction détermine le comportement du système: régime, stable, quasi-périodique, divergent

Page 6: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 6 /

i rétroaction (Feedback)Exemple, Régulateur de Watt

Rétroaction Négative = Régulation

Groupe Emergence

Watt 1769

➢ Le régulateur de Watt accélère ou ralentit avec la machine

• la force centrifuge relève ou laisse redescendre les bras en actionnantune soupape:

• qui ainsi ralentit la machine si elle va trop vite,

• l’accélère dans le cas contraire

➢ Il s’agit d’une contreréaction adaptative permettant la régulation (signede contre-réaction en fonction de l’écart mesuré)

➢ Autres exemples : Chasse d’eau, régulateur de température, contrôle de flux parle protocole TCP dans Internet

Michel Bloch [email protected]

Page 7: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 7 / Michel Bloch [email protected]

ii Limite de l’horizon de prévision météoSimulation météorologique (1963)

Michel Bloch [email protected] http://www.mountvernon.fr/Sciences_complexite.htm

Edward Lorenz , prévisionniste météo, modélisait avec un système numérique simplifié le fonctionnement de l’atmosphère. Il a constaté la variation des résultats à partir des mêmes données initiales, mais de précision différente. Il en a déduit le principe de l’hypersensibilité des systèmes complexes aux conditions initiales. La météo n’est prévisible qu’à un horizon court (5 /10 jours). Il a identifié le principe d’attracteur.

La découverte d’E. Lorenz relève d’un cas général de chaos déterministe qui se manifeste dans de nombreux contextes, avec une sensibilités aux conditions initiales. C’est ce qu’il a appelé l’effet papillon.

Attracteur étrange

Groupe Emergence

Edward Lorentz

Principe déjà identifié par Henri Poincaré en étudiant la stabilité du système planétaire avec le problème des 3 corps. Malgré des équations déterministes, un système peut évoluer à terme vers des états très différents en fonction des conditions initiales.

Page 8: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 8 / Michel Bloch [email protected]

iii effet de seuil: boutons dans

un panier (percolation)

Groupe Emergence

De nombreux phénomènes de discontinuité apparaissent dans les systèmes complexes: effet de seuil, point critique, point de bascule, bifurcation, percolation, changement de phase, discontinuité, etc. Ces phénomènes sont en général la conséquence de leur non linéarité

→ Engouement (Explosion de la demande d’un produit) = changement de phase

Tirez un bouton au hasard, attachez le par un fil à un autre bouton pris au hasard et remettez le tout dans le panier. Itérez l’opération…. → Lorsque le nombre de liens atteint la moitié du nombre de boutons dans le panier, une majorité de boutons sont brusquement reliés en un chapelet interconnecté.

P h a s e s d e l ’e a u

Page 9: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 9 / Michel Bloch [email protected]

9

iii Chaos déterministe, Itération, fractales,

Vers 1920 Gaston Julia, mathématicien a étudié le comportement d’itérations dans le plan complexe. Selon le point de départ Z0 à terme, le résultat reste limité ou diverge. L’exploration de tout le plan conduit à des images étranges

Ensemble de Julia Fractales naturellesFractales géométriques

(flocon de Koch)

Dans les années 1960, Benoit Mandelbrot a repris ces travaux et étudié les courbes fractales en identifiant des propriétés particulières telles que l’autosimilarité (reproduction à l’infini de motifs géométriques). Ce type de structure se retrouve dans de nombreux systèmes réels.

Règles simples Figures aux propriétés étranges

Page 10: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 10 /

iii non linéarité, effets de seuil, bifurcations

Un modèle simple est linéaire où l’effet est proportionnel à la cause. Ce modèle utile par sa simplicité mathématique est rarement constaté dans les phénomènes réels et complexes.

Dans le monde réel, on constate de multiples non linéarités et discontinuités sources de complexité et d’imprévisibilité

➢ Les théories majeures classiques sont souvent non linéaires (ex: Navier Stokes, Schrödinger, etc.)

La non linéarité est souvent la cause de:

➢ Changements de phase brutaux (par exemple gaz-liquide-solide-plasma)

➢ Bifurcations (une bifurcation intervient lorsqu'un petit changement d'un paramètre physique produit un changement majeur dans l'organisation du système)

Exemple de changements

de phase physique

Représentation graphique traduisant les bifurcations du

modèle de l’équation logistique. Ce phénomène de

discontinuité est à rapprocher de la notion d’attracteur, du

chaos déterministe

Page 11: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 11 /

iii Non linéarité et instabilité

La non linéarité d’un système peut le rendre instable, même avec une faible modification de l’entrée du système, par exemple:

➢ L’effet d’une troupe au pas sur un pont provoquant une résonnance avec la fréquence propre du pont

➢ Les phénomènes chaotiques résultent de la non linéarité des équations même simplifiées (ex: les attracteurs de Lorentz)

➢ Schématiquement, l’équilibre d’un système dépendra de la forme de la réponse d’un système. Sauf dans le cas stable, un changement faible entraine un brusque changement d’où l’instabilité

Page 12: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 12 / Michel Bloch [email protected]

En définissant les notions de "structure dissipative" et de "bifurcation", Ilya Prigogine (1946) introduisit la possibilité de décrire l' apparition et l'évolution de systèmes macroscopiques complexes, physico-chimiques, mais aussi biologiques, voire sociologiques

• Ces systèmes macroscopiques "localisés" sont nourris par le flux thermodynamique loin de l'équilibre du milieu qui les entoure

• Prigogine décrit les états dissipatifs de la matière, tel un cyclone, comme le produit de processus couplés catalysés par des interactions de forces à longue portée ; • Certains de ces états moléculaires organiques dissipatifs génèrent plus de catalyseurs qu’ils n’en consomment ;• Cela crée un potentiel de reproduction des cycles dissipatifs et l'évolution vers des états plus stables : les états dits « vivants » de la matière ;• Cela ouvre aussi un potentiel d’augmentation de leur capacité dissipative par accroissement de leur complexité.

Page 13: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 13 /

iv Topologie Petit Monde« 6 degrés séparation »

S. Strogatz, D. Watts - 1998A-L. Barabasi, M. Newman

Romanesco

Milgram : Deux étrangers peuvent entrer en contact à travers 6 liens La même propriété « petit monde » s’applique à de nombreux réseaux Humanité (6), Internet (21), Web (19), Sociaux, Cerveau

→ Un attachement préférentiel suffit à générer un Peti Monde :

Loi de puissance

Google

X

→ Le réseau « humanité » n’est ni aléatoire, ni hiérarchique, ni régulier Il comporte beaucoup de liens locaux + % de liens distants

Groupe Emergence

Fractales

Michel Bloch [email protected]

Page 14: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 14 /

Par ses rôles, tout acteur de cinéma peut être lié à Kevin Bacon en qqs liens

→ Calcul du « Bacon » pour un acteur quelconque✓K. Bacon, « Bacon » = 0✓Les acteurs ayant travaillé directement avec Kevin Bacon : Bacon = 1,

etc. etc.

Groupe Emergence

→ 88% des acteurs sont reliés à K. Bacon

→ La valeur moyenne du coefficient « Bacon » est 3.

→ 434 acteurs sont de meilleurs centres que Kevin Bacon (Ch Norris, 2)

iv Topologie Petit Monde (suite)« 2 à 3 degrés de Kevin Bacon »

Base de Données du cinéma mondial (800.000 acteurs)

→ Kevin Bacon relie des mondes différents il est donc « meilleur » centre que John Wayne qui est spécialisé

Michel Bloch [email protected]

Page 15: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 15 /

iv Les réseaux sociauxRemarques préliminaires

➢ Depuis toujours (Terme de John A. Barnes en 1954)

▪ Personnes reliées entre elles par des liens créés lors des interactions sociales. ▪ Réseaux pour bénéficier d’accès privilégié à des informations ou des passe-droits

Grandes écoles, franc-maçonnerie, réseaux professionnels, amicales

➢ Depuis 2003 : réseaux sociaux en ligne

▪ Enrichir sa vie de contacts, rester en contact avec des amis, créer des amis en réel

▪ S’exprimer : Blogs et forums, lutter contre la solitude

▪ Aider des membres à trouver un travail ou à établir des relations business

▪ Conseiller : Amis Facebook intégrés avec Bing (Microsoft) : tapez "restaurant chinois, Paris", Bing indique ceux que vos amis ont apprécié

➢ Limitations de Facebook

▪ Vous appartenez à de multiples réseaux : famille, travail, hobby, sports… Facebook : un seul cercle d’amis sous une seule identité physique (nom et photos)

▪ Emergence : pourcentage de spam sur la messagerie en baisse mais encore à 2/3 et phishing à 0,22% des emails = 300 millions / Jour

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Page 16: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 16 /

iv Les réseaux sociaux et changements systémiquesMalcolm Gladwell

➢ Les RS améliorent l’ordre social, facilitent l’expression d’activistes, mais pas leur impact

▪ Réseaux contraire d’une hiérarchie (structure et en caractéristiques)

• Résilients et adaptables dans une situation à faible risque.

• Décisions consensuelles car les liens sont lâches.

➢ Mais ils sont basés sur des « liens faibles »

▪ Ils managent efficacement vos relations, diffusent l’innovation, la collaboration interdisciplinaire, font coïncider acheteurs et vendeurs, facilite les rencontres

▪ “Friends” = liens faibles conduisant rarement à un activisme à haut risque : les campagnes attirent beaucoup de gens en réduisant la motivation requise

➢ L’activisme à haut risque est basé sur des “liens forts”

▪ + on a d’amis critiques du régime, + la probabilité de devenir activistes est élevée

▪ L’activisme ressemble plus à une campagne militaire qu’à une contagion il est basé sur des liens forts qui aident à persévérer face au danger

Passant d’une hiérarchie unifiée à un réseau l’efficacité d’Al Qaeda a

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Page 17: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 17 /

iv Propagation / disséminationActeurs clés

Réseau social

Cas réel : Une société prête à arrêter la fabrication de chaussures démodées, apprit brutalement qu’elles avaient été vues sur des designers de New York, dans une exposition de San Francisco

La demande s’est emballée, la société a dû réinvestir pour y répondre

→ L’engouement se propage dans un « petit monde » donc rapidement(Voir diapo suivante)

→ Même règles pour le propagation d’engouements, rumeurs, messages, modes ou virus (biologique ou informatique)

Groupe Emergence

→ Trois types d’« acteurs » ont un rôle clé1. Connecteur (de plusieurs mondes)

1. Sachant

2. Vendeur

Michel Bloch [email protected]

Page 18: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 18 /

v Analogie avec les fourmis

La reine : seulement une pondeuse !

Pas de manager, pas de plan d’ensemble

Actions bottom up (Phéromone, battements d’ailes) Emergence

Activités des fourmis Applications générales Applications Marketing

Recherche de nourriture Routage pour mobile Optimisation des tournées

Division du travail Allocation des tâches Spécialisation des fonctions

Agrégation des cadavresAnalyse de données Partition de graphes

Segmentation

Architecture des nids Autoassemblage Design

Transport coopératif Coopération de robotsEquipes pluridisciplinaires / panels

Partenariats

Swarm intelligence

Groupe Emergence

➢ Agents marginauxIl a été observé que les agents individuels n'interagissent réellement(ou ne détectent les signaux) qu’avec leurs voisins immédiats.

Michel Bloch [email protected]

Page 19: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 19 /

→ Sans chef ni plan, des règles simples d’interactions locales peuvent faire émerger des comportements complexes = action « top down »

→ Biais psychologique : le rôle du chef est souvent surestimé = action « bottom up »

IV. Huit exemples : phénomènes et méthodes

Groupe Emergence

1. Envolée d’oiseauxRègles simples, émergence complexe

Règles : (1) Respecter une distance avec ses voisins (2) et avec tout autre obstacle (3) aller une vitesse semblable et même direction que ses voisins

Sur l’écran, les « oiseaux » évoluent naturellement, se divisent en2 groupes autour d’un poteau, puis se regroupent…

Michel Bloch [email protected]

Page 20: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 20 /

Plan Partie 4

Groupe Emergence

1) Mécanismes génériques des systèmes complexes

1) Chos déterministe

2) Non linéarité

3) Boucles et contreréaction

4) Réseaux complexes loi de puyissance

5) Emergence et autorganisatiojn

2) Outils d’étude

1) Divers cas de figure de modèlisation

2) SMA

3) Agent based models

4) Démarche Systémique

5) Visualisation

6) KIDS? Kiss

3) Conduite de projet

4) recap Michel Bloch [email protected]

Page 21: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 21 /

Modèle appliqué et modèle stylisé / Simulation

➢ Un modèle appliqué (KIDS) représente un système complexe réel

▪ Ex. modèle de la civilisation Anasazi est appliqué parce qu’il décrit, avec beaucoup de données, la disparition d’une civilisation vivante pendant plusieurs siècles.

➢ Un modèle stylisé (KISS) représente un phénomène général qui peut être commun à une nombreuse variété de systèmes complexes.

▪ Débarrassés de ce qui est superflu pour ce que l’on veut étudier, a l’avantage de sa simplicité

▪ ls sont parfois une esquisse conçue pour étudier une théorie, approfondir une idée ou une représentation très simplifiée d’un système réel. Le modèle de ségrégation de Thomas Schelling est un ex. typique de modèle stylisé.

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Page 22: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 22 /

➢ La simulation d’un modèle d’un système est généralement réalisée sur unordinateur Elle permet d’évaluer des scénarios, d’analyser les impacts demodifications des caractéristiques du système, de prévoir leursévolutions.

➢ Pour les KIDS il arrive souvent qu’il ne soit pas possible de simuler,notamment pour les systèmes sociaux humains. Il faut alorsimaginer d’autres démarches (visualisation …).

➢ Les modèles stylisés sont des outils puissants de réflexion : Rendent plus précis certains arguments verbaux et permettent des découvertes. Certaines incompatibilités théoriques sont pas visibles quand elles sont présentées verbalement deviennent manifestes par une modélisation stylisée simulable.

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

1957 La réflexion de l’acteur est limitée par son environnement qui conditionne sa décision. Le problème se construit en même temps que l’acteur le résout. Chacun se détermine en fonction de ce 1958 qu’il imagine être la stratégie de l’autre Herbert H. Simon

Page 23: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 23 /

Positionnement des AGENT BASED MODELSM. Cristelli, L. Pietronero, and A. Zaccaria – Inspired by a talk by Matteo Marsili

➢ Voir annexe A7 pour détails

# Author Date

1 Bryan Arthur 1994

4 Challet, Marcili, Zocchina 2000

5 Kim, Markowitz 1989

7Arthur, Holland, LeBarron,

Palmer, Tayler1997

9 Lux, Marchesi 1999

10 Lévy, Salomon 1995

13Delli Gatt, Gallegati, Greenwald,

Russo, Stiglitz2008

14 Thumer, Farmer, Greanokoplos 2008

Tractability

Realism

1. El Farol Bar - 1994

14. Leverage effect

10. Risk aversion

5. 1st ABM - 1989

2008

Pionniers

9. Multi- Agent Model

1999

7. SFI Stock Market

1997

4. Analytical Solution

2000

13. Credit

Network

Emergence 10/11/201423

Ideal model ?

vraisemblablement,

ne sera jamais atteint

Page 24: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 24 /

De nombreux types de modélisation utilisés pour les systèmes complexes

Dynamique des systèmes Modèle analytique

Modèle à base d’agent

Variété

Réseaux apprenant Neurones artificiels

WolframRègle 110

Automates cellulaires

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Page 25: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 25 /

Modélisation/simulation: démarches complémentaires

Approche

conceptuelle

ou déductive

Approche

empirique

ou inductive

Formulation

analytiqueRésolution

(discrétisation,

Formulation

algorithmiqueSimulation par

agents

Extraction

statistique

Extraction

algorithmique

Ajustement au

mieux à une

formulation

mathématique

Exploitation des

résultats

Démarches associant « Big Data » et IA (apprentissage profond)

Page 26: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 26 /

Approche empirique (Kepler)

Coniques

(Apollonius,

Papus)

Sphères

(fausse piste)

Big Data Calcul Quels modèles?

3 lois de Kepler1. Loi des aires

2. Forme elliptique

des orbites et

soleil au foyer

3. T2/A3= constanteObservations

Tycho Brahe

Page 27: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 27 / Michel Bloch [email protected]

Trafic routier, la modélisation du trafic routier fait intervenir différentes échelles d’observation

• Modèles microscopiques représentant l’évolution individuelle des véhicules

• Modèles macroscopiques s’intéressant à l’écoulement global du flux

Réelle nécessité de liens mathématiques cohérents entre ces

deux échelles mais peu de résultats

Les modèles microscopiques ont pour principale vocation de pouvoir simuler les comportements individuels des conducteurs pour deux situations : en poursuite, en changement de voie

Complémentarités entre approches de modèlisation

Page 28: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 28 / Michel Bloch [email protected]

Simulation basée sur des agents (NetLogo)

NetLogo est un langage de programmation et un environnement de modélisation pour le développement de système multi-agents. Il ne nécessite pas de connaissances en programmation pour modéliser des phénomènes liés

Page 29: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 29 /

Ségrégation model (T. Schelling)

→ Préférence

Forte occupation 96 %

1. Si préférence , espace entre les groupes , petits groupes disparaissent progressivement

2. Plus la population d'agent est grande, et plus ceci se vérifie (à 55% de préférence, il reste 5 groupes avec 96% d'occupation, et on peut à peine les compter à 30% d'occupation).

3. + il y a d'agents, + on a besoin d'itérations avant stabilité : les chances que l'arrivée de quelques individus perturbent un groupe en place est beaucoup plus grande

Faible occupation 30 %

Groupe Emergence

Deux paramètres :

▪ % de logements occupés,

▪ Préférence (% mini souhaité de voisins semblables).

Si % semblables< préférence mini déménagement

La ségrégation est déjà très forte pour une préférence > 20%.

Donne à réfléchir aux sociologues …

Michel Bloch [email protected]

Page 30: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 30 / Michel Bloch [email protected] http://www.mountvernon.fr/Sciences_complexite.htmICO - IMA 14 décembre 2017

Trois utilisations de visuels :• Interprétation des résultats par l’équipe d’étude• Transmission des résultats hors de l’équipe d’étude

• La plus importante pour les systèmes complexes : Etude du système

L’approche analytique est souvent incapable de résoudre des problèmes non linéaires et interdépendants. La visualisation peut

contribuer à comprendre le fonctionnement d’un système

Page 31: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 31 /

Visualisation pour la description et l’étude d’un système

Michel Bloch [email protected]

La visualisation a 3 rôles, nous ne traiterons que le premier :

▪ Visualisation pour l’étude du système▪ Visualisation des résultats pour en tirer des conclusions

▪ Présentation des résultats hors l’équipe projet

Page 32: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 32 /

Exemples de Simulation d’idea model (souvent A.C.)

Auteurs Modèles Objectifs/ Contenu

MIT Beer Game Non-linéarité dans un système de distribution

W.B. Arthur El Farol Bar Model Optimisation collective, sans concertation

Th Schelling Segregation Emergence d’un phénomène social

R. AxelrodDilemme du prisonnier Coopération / Trahison (Théorie des jeux)

Dissemination Diffusion de la culture : consensus et mécanismes

J. EpsteinSugarspace

Impact d’une ressource sur le comportement de personnes

Cyber-Anasazi Evolution d’une civilisation primitive

Ricker (W.E.) Prédation Evolution de populations

Lovelock Daisyworld

J Holland Echo Complex Adaptive Systems (CAS) : s’adapter

E Bonabeau, Fourmilière Trouver les processus utilisés par les insectes en colonie

R Dawkins The Blind Watchmaker Création de formes du vivant. Algorithme de l’évolution

M. A. O'Neill Daisy Taxonomie des espèces

C. Reynolds Boids Trois règles locales simples envolée oiseaux…

J. Conway Jeu de la vie Règles simples structures complexes et évolutives

H Drossel Feux de forêt Mesures préventives pour éviter les incendies

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Page 33: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 33 /

Plan Partie 4

Groupe Emergence

1) Mécanismes génériques des systèmes complexes

1) Chos déterministe

2) Non linéarité

3) Boucles et contreréaction

4) Réseaux complexes loi de puyissance

5) Emergence et autorganisatiojn

2) Outils d’étude

1) Divers cas de figure de modèlisation

2) SMA

3) Agent based models

4) Démarche Systémique

5) Visualisation

6) KIDS? Kiss

3) Conduite de projet

4) recap Michel Bloch [email protected]

Page 34: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 34 /

Trois aspects de la description d’un système complexe

Michel Bloch [email protected]

La systémique utilise trois pôles permettant d'approfondir la représentation du système

• Aspect fonctionnel : à quoi sert le système dans son environnement

• Aspect structural : ses composants et leur agencement

• Aspect historique : nature évolutive du système

La première chose à faire pour l’étude d’un système complexe est de le décrire soigneusement : textes et visuels

Page 35: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 35 /

Description cybernétique du comportement d’un agent

Michel Bloch [email protected]

http://www.mountvernon.fr/Sciences_complexite.htm

Action / Emission de stimuliProcessus

Agents

Mémoireactions

Règles

Objectif

Mémoirestimuli

Réception de stimuli

Variablesde

contrôle

Marketing Modification des règles : ex. variation du n% en imitation

Stimuli reçu : Mémoire des actions réalisées : ex. « Ma voiture est livrée »

Stimuli émis : Stimuli émis : ex. « J’utilise ma voiture »

30 novembre 2011 Institut de Mathématiques Appliquées

Université Catholique de l'Ouest

Page 36: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 36 / Michel Bloch [email protected]

Les variables de contrôle permettent de fixer les entrées utilisées par les règles de décision qui

déclencheront la décision:

Exemple pour régler mon chauffage je positionne la température affiché sur la valeur 19 (et le

thermostat contrôlera techniquement (application des règles) la température à 19°C

1) Mémoire stimuli : Pub, conseils de proches, expérience des véhicules que j'ai conduits /

(possédés)

2) Mémoire des actions : J'ai déjà acheté un véhicule de la marque Y et je n'ai jamais eu de

problèmes (quantitatif)

Mon budget d'entretien s'est avéré insuffisant à cause de la consommation et des frais de

garage

3) Mes variables de contrôle

Variable budgétaire (quantitatif):Analyse d'un ou plusieurs budgets prévisionnel (revente de

mon véhicule, crédit possible, mes économies, ...

Variables floues (qualitative) Mon éthique personnelle (frimeur, écolo, pragmatique)

Variable d'environnement décisionnel (Conseil d'un ami, pub à la télé, dépliant commercial,

conviction (flou)

4) Le processus comprend l'ensemble des actes de réflexion entrainant une décision avec les

prémisses suivantes

• En entrée : J'ai besoin (réellement ?) d'une voiture ? Pourquoi ? Par nécessité professionnelle,

loisirs , pour frimer …

• En sortie : Je vais acheter le mois prochain le véhicule X ou louer mon véhicule

Je prendrai un 4x4 ou un hybride ou j'attends la disponibilité d'un électrique

Ou bien : Je continue avec mon vieux véhicule pour cette année.

Je m'abonne à Vélib. Et je boucle l'année prochaine si nécessaire

Page 37: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 37 /

Idées à retenir

Michel Bloch [email protected]

Page 38: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 38 / Michel Bloch [email protected]

2ère Journée

Tour de table sur 1ère partie et discussion

IV Exemples 1 à 8

V Conduite d’un projet

VI Idée à retenir des deux ½ journées

Discussion conclusive

Page 39: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 39 /

1. Phase « découverte et description du problème et du système » : très importante mais souvent traitée avec légèreté

▪ Découverte : Trouver dans un domaine des questions qui n’ont pas encore été posées, « regarder ailleurs » là où les autres n’ont pas encore regardé

▪ Un processus créatif et exploratoire nécessitant connaissance et intuition.Parfois, il s’agit seulement de préciser une question déjà identifiée. Exemple, l’évolution des Espèces de Darwin après les travaux de Lamarck

V. Conduite de l‘étude d’un système complexe

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Pourquoi arrivons-nous rarement à poser les problèmes suffisammentexhaustivement ? et ignorons-nous souvent des interactions essentielles ?

Cf. Remarques au début

Page 40: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 40 / Groupe Emergence

Michel Bloch [email protected]

r

Il faut considérer les divers actes ci-après comme itératifs entre eux

(1) Lorsqu’une question a été retenue, il faut choisir ses objectifs et son ambition,

(2) Décrire le système et son environnement sous forme de visuels et de textes

(3) Choisir la frontière entre système et environnement

(4) Simplifier prudemment

(5) En fin d’étude, il faudra simplifier pour décider du plan d’actions mais l’étude aura été plus éclairante

(1) Choix de l’objectif et de l’ambition se l’étude▪ Observer, Comprendre un système existant▪ Modéliser, Simuler, Prévoir▪ Influencer, Contrôler ▪ Créer un nouveau système

2. Phases description de l‘étude d’un système complexe

Page 41: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 41 / Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Prendre en compte▪ La « finalité » du système ▪ Les niveaux d'organisation▪ Les états stables possibles▪ Les échanges entre les parties▪ Les facteurs d'équilibre et de déséquilibre▪ Les boucles logiques et leur dynamique ▪ Les propriétés macroscopiques du système déjà connues

3) Choix de la frontière entre système et environnement ▪ Définir clairement les frontières des sous-systèmes ▪ Faire apparaître les relations qu'ils entretiennent entre eux ainsi que

leur finalité par rapport à l'ensemble▪ Choisir la frontière avec l’environnement sachant que les

entrées/sorites de l’environnement sont souvent traitées d’une façon moins détaillée

2) Trois façons de décrire un système. Cf. Remarques au début▪ Fonctionnelle (ce qu’il est)▪ structurelle (comment il est fait)▪ Historique (son cheminement avant et après)

Page 42: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 42 /

❑ Diminuer l’ambition de l’étude

❑ Assurer une variété suffisante des membres de l’équipe d’étude

❑ Cognitivité et caractère plus ou moins aléatoires des agents et des règles d’interaction

❑Nombre d’éléments et de boucles d’interaction

❑ Noter toutes les simplifications faites car elles peuvent avoir un impact ultérieur

▪ Elargissement de l’échelle (granulométrie), par exemple remplacer des individus divers par des sous-ensembles homogènes

▪ Altération de la structure du système (hiérarchique, en réseau, hybride, aléatoires, petit monde)

▪ Liens coupés paraissant peu significatifs

▪ Changement d’échelle de temps

▪ Considérer comme constantes des variables variant peu

▪ Idéalisation des agents en éliminant des attributs secondaires

Michel Bloch [email protected]

(4) Idées et précautions pour simplifier un problème complexe

Page 43: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 43 /

Cognitifs

COGNI TIVITE

Humains

Peu cognitifsAgents

logiciels

Faiblement cognitifs Mammifères

Règles variables Fourmis

Règles constantes Electrons

Agents IdentiquesQuasi

identiques

Peu

différentsDifférents Très différents

Variétés

❑Difficultés en fonction de la variété des agents et de leur niveau cognitif

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Page 44: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 44 / Michel Bloch [email protected]

(1) Absence de certaines parties prenantes importantes ou de liberté de parole, durant les phases de définition du pb et de décision

(2) Rejet si l’on touche aux idées fondées sur des idéologies et des croyances incrustées

(3) Participants empêchant - intentionnellement ou non – que certains aspects du problème soient abordés

(4) Manque d’anticipation des prochaines étapes qui permettrait de valider le processus, les hypothèses et serait susceptible d’aboutir à des conclusions erronées

5. Réduire le simplisme Cinq causes porteuses de solutions

Système

Environnement

(5) Description insuffisante et trop imprécise

du système et de l’environnement et

confusion entre compliqué et complexe

Page 45: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 45 /

Retour sur l’exemple de l’éthanol

Michel Bloch [email protected]

Le Brésil a subventionné la culture de l’éthanol pour le substituer aux énergies fossiles : Résultat, famines et révoltes de la faim en Afrique

A postériori, le NECSI a trouvé 2 causes principales :

▪ La culture de l’éthanol en diminuant les surfaces dédiées aux céréales a créé une pénurie

▪ La spéculation sur les céréales a fait augmenter les prix

Aurions-nous pu anticiper cet enchainement aux effets destructeurs ?

Quelques Idées lancées sans aucun contact avec les parties prenantes

(1) Parties prenantes importantes à convier : exploitants agricoles ?

(2) Idéologies : écologie, étatisme, Brésil d’abord … ?

(3) Membres évitant certains aspects : écologistes, lobbys, politiques …

(4) Manque d’anticipation : pas d’étude d’impact … ?

(5) Description insuffisante : essentiellement fossile Vs Ethanol… ?

Page 46: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 46 / Michel Bloch [email protected]

Exercice : 2 groupes, 45 minutesChoisir un sujet Faire le schéma Essayer de simplifier

Page 47: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 47 /

La systémique étant une approche globale, un seul individu ou une seule discipline ne peut pas fournir toutes les compétences nécessaires, d’où la nécessité de l’intelligence collective

Pour que les diverses spécialités coopèrent, il faut qu’ils disposent d’un langage suffisamment compris par les diverses disciplines : ▪ La visualisation a une variabilité d'interprétation suffisamment faible

pour permettre de partager des modèles mentaux entre disciplines ▪ Et parce qu’elle fait appel à l’intuition

3. Attention à nos faiblesses naturelles

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Attention aux nombreux biais cognitifs. Ex. : (1) Biais d’attention, être influencés par ses propres centres d’intérêt. (2) Biais de confirmation d’hypothèse, ne retenir que les éléments qui les confirment.

« L’un des principes fondamentaux de la recherche scientifique est de ne pas se raconter d’histoires, ne pas s’abuser soi-même, étant entendu qu’on est soi-même la personne qu’il est le plus facile d’abuser°». R Feynman

Page 48: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 48 /

4. Adopter l’intelligence collective

Pour étudier un système complexe, il est nécessaire de s’appuyer sur l’intelligence collective exploitant les interactions entre membres de l’équipe.

Plus le problème étudié est complexe, plus la composition de l’équipe doit être variée.

Test du labyrinthe▪ « N » personnes font un premier parcours,

puis dans un 2ème parcours temps moyen individuel

▪ Temps en groupe : A chaque bifurcation choix du chemin le plus fréquenté par les « n » personnes lors du premier parcours

▪ Le trajet basé sur décisions collectives est d’autant plus court que « n » est grand

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Page 49: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 49 /

Exemples d’Intelligence collective (I.C.)

❑ Production coopérative avec le clients : Société Zara

• Cycle très court : conception / fabrication / mise sur le marché

Itération rapide pour intégrer les tendances et les goûts des clients

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

❑Prévision de vente d’imprimantes par Hewlett PackardCommerciaux mis en réseau dans un Système de type boursier :

• Des actions sont émises sur des plages de prévision (de 100 à 500 par ex)

• Les commerciaux jouent de l’argent fictif échangeant des actions à leur prix de marché (la probabilité d’une plage est proportionnelle aux prix de l’action)

• Prévisions meilleures que celles des experts

Page 50: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 50 /

Combinaison collaboration des utilisateurs et une autorité qui décide

Groupe Emergence

❑ Communauté Linux ▪ Elle permet de créer de nouveaux outils et de modeler ceux

existant▪ Qui, la foule combiné avec Linus Torvalds et ses lieutenants▪ Pourquoi, amour, gloire et, dans une certaine mesure, gain

financier

Michel Bloch [email protected]

❑ Google translate : Les utilisateurs peuvent améliorer la traduction proposée et transmettre leurs suggestions

❑ Amazon ▪ Messages critiques des lecteurs clients▪ Permet de conseiller les candidats acheteurs

Page 51: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 51 /

Facteurs favorisant l’Intelligence collectiveMIT Professor TMalone on collective intelligence and the “genetic” group structure

"L’intelligence moyenne et maximale des membres du groupe ne permet pas de prédire l’intelligence du groupe : La cohésion du groupe, la satisfaction, la «sécurité psychologique» et la motivation sont très importantes

▪ L'intelligence émotionnelle des membres, leur sensibilité sociale moyenne est corrélée avec la performance du groupe

▪ Les femmes ont tendance à être plus socialement sensibles que les hommes : Plus de femmes, plus d'intelligence émotionnelle donne + d'intelligence de groupe

▪ Attention : les informations reçues peuvent avoir été manipulées

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Le fonctionnement d’une équipe est une émergence créée par les interactions des contributeurs entre eux et l’environnement.

Les outils de la systémique peuvent donc permettre de réfléchir au fonctionnement de l’équipe, avec ses correspondants, pour le rendre plus efficace (attitude, description du système, réseaux complexes …)

Page 52: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 52 /

4. Composition de l’équipe

Les membres de l’équipe, et les contributeurs occasionnels, doivent êtrevariés : domaine d’expertise, sensibilité, implication dans le sujet …

Plus le problème étudié est complexe, plus ceci est indispensable

Intuitivement Regarder un problème complexe sous beaucoup d’angles

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Variété des membres de l’équipe (1956) : Pour qu’un système A puisse contrôler un système B, il faut que la variété de A soit suffisante par rapport à celle de B Ross Ashby Variété requise

Recruter des personnes qui acceptent de travaillerdans le flou, l’incertitude, l’imprécisiontout en restant intellectuellement rigoureux

Page 53: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 53 /

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Ne pas recruter des personnes dont le profil ne convient pas :

▪ Pour inaptitude au travail en commun : souvent ils n’ont pas

suffisamment confiance dans leurs compétences et « d’estime de

soi » pour pouvoir s’intéresser aux apports des autres.

▪ Pour rejet totale des fondamentaux des systèmes complexes

• Refus d’envisager des bifurcations imprévisibles• Refus que l’étude soit jugée terminée alors que des

incertitudes significatives demeurent • Désarroi si possibilité de mesure très limitée …

Page 54: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 54 /

5. Enrichir le pensée occidentale avec le Tao chinois

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

La différence entre l’Occident et la Chine n’est pas tant dans la compréhension des concepts ou dans leur utilisation …

… que dans l’application habituelle de la « coexistence des contraires », dans la patience pour exploiter le potentiel de situation plutôt que la planification, et dans la prise en compte du temps long

▪ Les scientifiques, les concepteurs et les responsables de grande projets chinois ont adopté – en même temps que la science et la technologie occidentales - les méthodes de gestion de projet occidentales tout en conservant la culture classique chinoise. Ex. La construction du barrage des 3 gorges a été très soigneusement et rigoureusement planifié longtemps à l'avance

▪ Les chinois ayant acquis la double culture en tirent vraisemblablement un avantage compétitif sur l’occident

Page 55: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 55 /

❑ Exploiter le potentiel de la situation, appliquer le non-agir (agir à minima)

▪ L’Occident a systématisé la modélisation avant l’action. Pour la décision et l’action, elle a privilégié la primauté de la volonté pour poursuivre le but en prenant les moyensd'y parvenir

▪ La Chine a peu développé la modélisation, elle préfère saisir le caractère fluctuant des circonstances et s’y adapter avec souplesse en exploitant le potentiel de la situation telle qu’elle se présente.

▪ Métaphore : l’eau exploite et subit toutes les caractéristiques du terrain

Métaphore

de l’eau

Michel Bloch [email protected]

❑ Accepter la coexistence de contraires : Yin et Yang ne sont pas seulement 2 catégories opposées, mais des forces de structure qui s’opposent et se complètent en même temps au sein des organisations : ils sont intégrés

▪Au max du Ying, le Yang apparait le début du Yang et vice versa Ceci peut être des alternances

1970 : La mise en dialogue des systèmes antagonistes fait émerger des complémentarités et des convergences possibles (Dialogique)

Edgar Morin « La Méthode » « La pensée complexe

Page 56: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 56 / Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

❑ S’intéresser le temps long est nécessaire car un système peut changer de comportement même après un grand nombre d’itérations

Occident : ▪ Budget = 1 an, Plan opérationnel = 3 ans, Plan stratégique = 5 ans.

Mais Rails 30 ans, Centrale nucléaire 40 ans

▪ Temps long, cycles économiques : Juglar, 8 à 10 ans : Crises économiques Kondratieff, 40 à 60 ans : Innovations majeures (vapeur, trains, automobile, électricité, avions, électronique, TIC)

▪ L'école historique des annales (Braudel) raisonne sur le temps long avec sa notion de système-monde.

« Si tu ne consacres pas une pensée au futur éloigné, tu seras en

difficulté lorsqu’il sera proche » Confucius. Ex. Réchquffement climatique

▪ Le chine actuelle par son régime autoritaire peut plus facilement inscrire ses stratégies dans la continuité du temps long.

▪ Exemple de vision à long terme : Nouvelle route de la soie

Page 57: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 57 / Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Il faut considérer les divers actes ci-après comme itératifs entre eux

(1) Lorsqu’une question a été retenue, il faut choisir ses objectifs et son ambition,

(2) Décrire le système et son environnement sous forme de visuels et de textes(3) Choisir la frontière entre système et environnement(4) Simplifier prudemment

(5) En fin d’étude, il faudra simplifier pour décider du plan d’actions mais l’étude aura été plus éclairante

(1) Choix de l’objectif et de l’ambition se l’étude▪ Observer, Comprendre un système existant▪ Modéliser, Simuler, Prévoir▪ Influencer, Contrôler créer un nouveau système

2. Phases description de l‘étude d’un système complexe

Page 58: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 58 / Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

▪ La « finalité » du système ▪ Les niveaux d'organisation▪ Les états stables possibles▪ Les échanges entre les parties▪ Les facteurs d'équilibre et de déséquilibre▪ Les boucles logiques et leur dynamique ▪ Les propriétés macroscopiques du système déjà connues

3) Choix de la frontière entre système et environnement ▪ Définir clairement les frontières des sous-systèmes ▪ Faire apparaître les relations qu'ils entretiennent entre eux

ainsi que leur finalité par rapport à l'ensemble▪ Choisir la frontière sachant que les entrées/sorites de

l’environnement sont souvent traitées d’une façon moins détaillée

2) Trois façons de décrire un système ▪ Fonctionnelle (ce qu’il est)▪ structurelle (comment il est fait)▪ Historique (son cheminement avant et après)

Page 59: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 59 /

❑ Diminuer l’ambition de l’étude❑ Assurer une variété suffisante des membres de l’équipe d’étude❑ Cognitivité et caractère plus ou moins aléatoires des agents et des

règles d’interaction ❑Nombre d’éléments et de boucles d’interaction❑ Noter toutes les simplifications faites car elles peuvent avoir un

impact ultérieur▪ Elargissement de l’échelle (granulométrie), par exemple remplacer

des individus divers par des sous-ensembles homogènes▪ Altération de la structure du système (hiérarchique, en réseau,

hybride, aléatoires, petit monde)▪ Liens coupés paraissant peu significatifs ▪ Changement d’échelle de temps▪ Considérer comme constantes des variables variant peu▪ Idéalisation des agents en éliminant des attributs secondaires

Michel Bloch [email protected]

(4)Idées et précautions pour simplifier un problème complexe

Page 60: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 60 / Michel Bloch [email protected]

(1) Absence de certaines parties prenantes importantes ou de liberté de parole, durant les phases de définition du pb et de décision

(2) Rejet si l’on touche aux idées fondées sur des idéologies et des croyances incrustées

(3) Participants empêchant - intentionnellement ou non – que certains aspects du problème soient abordés

(4) Manque d’anticipation des prochaines étapes qui permettrait de valider le processus, les hypothèses et serait susceptible d’aboutir à des conclusions erronées

5. Réduire le simplisme Cinq causes porteuses de solutions

(5) Description insuffisante et trop imprécise

du système et de l’environnement et

confusion entre compliqué et complexe

Page 61: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 61 /

Retour sur l’exemple de l’éthanol

Michel Bloch [email protected]

Le Brésil a subventionné la culture de l’éthanol pour le substituer aux énergies fossiles : Résultat, famines et révoltes de la faim en Afrique

A postériori, le NECSI a trouvé 2 causes principales :

▪ La culture de l’éthanol en diminuant les surfaces dédiées aux céréales a créé une pénurie

▪ La spéculation sur les céréales a fait augmenter les prix

Aurions-nous pu anticiper cet enchainement aux effets destructeurs ?

Quelques Idées lancées sans aucun contact avec les parties prenantes

(1) Parties prenantes importantes à convier : exploitants agricoles ?

(2) Idéologies : écologie, étatisme, Brésil d’abord … ?

(3) Membres évitant certains aspects : écologistes, lobbys, politiques … ?

(4) Manque d’anticipation : pas d’étude d’impact … ?

(5) Description insuffisante : essentiellement fossile Vs Ethanol… ?

Page 62: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 62 / Michel Bloch [email protected]

Exercice :

2 groupes, 45 minutesChoisir un sujet Faire le schéma Essayer de simplifier

Système

Page 63: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 63 /

La systémique étant une approche globale, un seul individu ou une seule discipline ne peut pas fournir toutes les compétences nécessaires, d’où la nécessité de l’intelligence collective

Pour que les diverses spécialités coopèrent, il faut qu’ils disposent d’un langage suffisamment compris par les diverses disciplines : ▪ La visualisation a une variabilité d'interprétation suffisamment

faible pour permettre de partager des modèles mentaux entre disciplines

▪ Et parce qu’elle fait appel à l’intuition

3. Attention à nos faiblesses naturelles

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Attention aux nombreux biais cognitifs. Ex. : (1) Biais d’attention, être influencés par ses propres centres d’intérêt. (2) Biais de confirmation d’hypothèse, ne retenir que les éléments qui les confirment.

« L’un des principes fondamentaux de la recherche scientifique est de ne pas se raconter d’histoires, ne pas s’abuser soi-même, étant entendu qu’on est soi-même la personne qu’il est le plus facile d’abuser°». R Feynman

Page 64: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 64 /

4. Adopter l’intelligence collective

Pour étudier un système complexe, il est nécessaire de s’appuyer sur l’intelligence collective exploitant les interactions entre membres de l’équipe.

Plus le problème étudié est complexe, plus la composition de l’équipe doit être variée.

Test du labyrinthe▪ « N » personnes font un premier parcours,

puis dans un 2ème parcours temps moyen individuel

▪ Temps en groupe : A chaque bifurcation choix du chemin le plus fréquenté par les « n » personnes lors du premier parcours

▪ Le trajet basé sur décisions collectives est d’autant plus court que « n » est grand

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Page 65: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 65 /

Exemples d’Intelligence collective (I.C.)

❑ Production coopérative avec le clients : Société Zara

• Cycle très court : conception / fabrication / mise sur le marché

Itération rapide pour intégrer les tendances et les goûts des clients

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

❑Prévision de vente d’imprimantes par Hewlett PackardCommerciaux mis en réseau dans un Système de type boursier :

• Des actions sont émises sur des plages de prévision (de 100 à 500 par ex)

• Les commerciaux jouent de l’argent fictif échangeant des actions à leur prix de marché (la probabilité d’une plage est proportionnelle aux prix de l’action)

• Prévisions meilleures que celles des experts

Page 66: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 66 /

Combinaison collaboration des utilisateurs + une autorité qui décide

Groupe Emergence

❑ Communauté Linux ▪ Elle permet de créer de nouveaux outils et de modeler ceux

existant▪ Qui, la foule combiné avec Linus Torvalds et ses lieutenants▪ Pourquoi, amour, gloire et, dans une certaine mesure, gain

financier

Michel Bloch [email protected]

❑ Google translate : Les utilisateurs peuvent améliorer la traduction proposée et transmettre leurs suggestions

❑ Amazon ▪ Messages critiques des lecteurs clients▪ Permet de conseiller les candidats acheteurs

Page 67: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 67 /

Facteurs favorisant l’Intelligence collectiveMIT Tom Malone on collective intelligence and the “genetic” structure of groups

"L’intelligence moyenne et maximale des membres du groupe ne permet pas de prédire l’intelligence du groupe : La cohésion du groupe, la satisfaction, la «sécurité psychologique» et la motivation sont très importantes

▪ L'intelligence émotionnelle des membres, leur sensibilité sociale moyenne est corrélée avec la performance du groupe

▪ Les femmes ont tendance à être plus socialement sensibles que les hommes : Plus de femmes, plus d'intelligence émotionnelle = + d'intelligence de groupe

▪ Attention : les informations reçues peuvent avoir été manipulées

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Le fonctionnement d’une équipe est une émergence créée par les interactions des contributeurs entre eux et l’environnement : Outils systémiques utiles pour le rendre plus efficace (attitude, description du système, réseaux complexes …)

Page 68: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 68 /

4. Composition de l’équipe

Les membres de l’équipe, et les contributeurs occasionnels,doivent être variés : domaine d’expertise, sensibilité, implicationdans le sujet …

Plus le problème étudié est complexe, plus ceci est indispensable

Intuitivement Regarder un problème complexe sous beaucoupd’angles

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Variété des membres de l’équipe (1956) : Pour qu’un système A puisse contrôler un système B, il faut que la variété de A soit suffisante par rapport à celle de B

Ross Ashby Variété requise

Recruter des personnes qui acceptent de travaillerdans le flou, l’incertitude, l’imprécisiontout en restant intellectuellement rigoureux

Page 69: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 69 /

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

Ne pas recruter des personnes dont le profil ne convient pas :

▪ Pour inaptitude au travail en commun : souvent ils n’ont pas

suffisamment confiance dans leurs compétences et « d’estime de

soi » pour pouvoir s’intéresser aux apports des autres.

▪ Pour rejet totale des fondamentaux des systèmes complexes

• Refus d’envisager des bifurcations imprévisibles• Refus que l’étude soit jugée terminée alors que des incertitudes

significatives demeurent • Désarroi si possibilité de mesure très limitée …

Page 70: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 70 /

5. Enrichir le pensée occidentale avec le Tao chinois

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

La différence entre l’Occident et la Chine n’est pas tant dans la compréhension

des concepts ou dans leur utilisation …

… que dans l’application habituelle de la « coexistence des contraires »,

dans la patience pour exploiter le potentiel de situation plutôt que la

planification, et dans la prise en compte du temps long

▪ Les scientifiques, les concepteurs et les responsables de grande projets

chinois ont adopté – en même temps que la science et la technologie

occidentales - les méthodes de gestion de projet occidentales tout en

conservant la culture classique chinoise. Ex. La construction du barrage des 3 gorges a été très soigneusement et rigoureusement planifié

longtemps à l'avance

▪ Les chinois ayant acquis la double culture en tirent vraisemblablement un

avantage compétitif sur l’occident

Page 71: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 71 /

Métaphore de l’eau

❑ Exploiter le potentiel de la situation, appliquer le non-agir (agir à minima)

▪ L’Occident a systématisé la modélisation avant l’action. Pour la décision et l’action, elle a privilégié la primauté de la volonté pour poursuivre le but en prenant les moyens d'y parvenir

▪ La Chine a peu développé la modélisation, elle préfère saisir le caractère fluctuant des circonstances et s’y adapter avec souplesse en exploitant le potentiel de la situation telle qu’elle se présente. Cf. Napoléon à Austerlitz

▪ Métaphore : l’eau exploite et subit toutes les caractéristiques du terrain

Michel Bloch [email protected]

❑ Accepter la coexistence de contraires : Yin et Yang ne sont pas seulement deux catégories opposées, mais des forces de structure qui s’opposent et se complètent en même temps au sein des organisations : ils sont intégrés

▪ Au max du Ying, le Yang apparait le début du Yang et vice versa. Ceci peut être des alternances

1970 : La mise en dialogue des systèmes antagonistes fait émerger des complémentarités et des convergences possibles (Dialogique)

Edgar Morin « La Méthode » « La pensée complexe

Page 72: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 72 / Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

❑ S’intéresser le temps long est nécessaire car un système peut changer de comportement même après un grand nombre d’itérations

Occident : ▪ Budget = 1 an, Plan opérationnel = 3 ans, Plan stratégique = 5 ans.

Mais Rails 30 ans, Centrale nucléaire 40 ans

▪ Temps long, cycles économiques : Juglar, 8 à 10 ans : Crises économiques Kondratieff, 40 à 60 ans : Innovations majeures (vapeur, trains, automobile, électricité, avions, électronique, TIC)

▪ L'école historique des annales (Braudel) raisonne sur le temps long avec sa notion de système-monde.

« Si tu ne consacres pas une pensée au futur éloigné, tu seras en difficulté

lorsqu’il sera proche » Confucius. Ex. Réchquffement climatique

▪ Le chine par ses régimes autoritaires peut plus facilement inscrire ses stratégies dans la continuité du temps long.

▪ Exemple de vision à long terme : Nouvelle route de la soie

Page 73: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 73 / Michel Bloch [email protected] 73

2ère Journée

Tour de table sur 1ère partie et discussion

IV Exemples 1 à 8

V Conduite d’un projet

VI Idée à retenir des deux ½ journées

Discussion conclusive

Page 74: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 74 /

Plan Partie 4

Groupe Emergence

1) Mécanismes génériques des systèmes complexes

1) Chos déterministe

2) Non linéarité

3) Boucles et contreréaction

4) Réseaux complexes loi de puyissance

5) Emergence et autorganisatiojn

2) Outils d’étude

1) Divers cas de figure de modèlisation

2) SMA

3) Agent based models

4) Démarche Systémique

5) Visualisation

6) KIDS? Kiss

3) Conduite de projet

4) recap Michel Bloch [email protected]

Page 75: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 75 /

VII. Dix idées à retenir

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

1. Une science en train de se faire, mais déjà : Visualisation, AC ou MBA, Réseaux complexes, algorithme de l’évolution, description… Plus, la maturation de technologies nouvelles :

1995 : Apprentissage profond (IA à base de réseaux neuronaux artificiels) permet de passer des données à la connaissance (images, sons, textes)

Yann LeCun Reconnaissance de formes

1990’ : Big data, ensembles de données si volumineux qu'ils dépassent l'intuition et les capacités humaines d'analyse et celles des outils informatiques classiques de gestion (capture, stockage, recherche, partage, analyse, visualisation données) Données locales et globales

20XX : Calculateur quantique utilisant la superposition et l'intrication afin d'effectuer des opérations sur des données à très grande vitesse. Autres tâche difficile, Concevoir les algorithmes de traitement

2010 : Smartphone, Réseaux sociaux, I.A. Explosion novatriceAccessibilité de l’information et Complexification du monde

Page 76: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 76 / Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

2. Les outils mathématiques classiques sont utiles mais limitées pour étudier le comportement d’ensemble de systèmes complexes

Monde simplifié étudié

avec outils classiquesMonde réel

Monde plus réel

avec nouveaux outils

Mathématiques analytiques calculables et simulables

Démarche algorithmique et simulable

Effets proportionnelsaux causes (linéarité)Prédictibilité

Chaos (H. Poincaré)

Non-linéarité,

Centre de Contrôle (Taylor) Auto-organisation (A. Smith)

Réseaux / Relations

RéductionnismeS = A * B * C

Holisme (Bartalanffy) S = {(A, B, C) ; (A<>B, A<>C, B<>C) ; (A<>E, B<>E, C<>E)}

Passage d’un monde trop simplifié à un monde plus proche du réel

Page 77: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 77 /

3. L’extrême sensibilité aux détails ne permet des prévisions que sur des périodes courtes

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]

4. En général , il n’y a ni chef ni plan, l’évolution du système est un phénomène d’auto-organisation(émergence) provenant des interactions entre agents

5. Il est possible de restreindre l’objet de l’étude (en s’en souvenant), mais il faut être très prudent si l’on découpe l’objet de l’étude pour en étudier les parties : risque de perte d’intelligibilité

6. En faisant une étude, il faut se méfier de « nous-même » et de nos biais cognitif

Page 78: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 78 / Michel Bloch [email protected]

* Un paradigme est une représentation du monde, une manière de voir les choses, un modèle cohérent du monde qui repose sur un fondement défini (matrice disciplinaire, modèle théorique, courant de pensée). Les paradigmes fournissent, pour un temps, à un groupe de chercheurs des problèmes types et des solutions ».

10. Il est très difficile de changer de paradigme* :

8 minutes : https://www.koreus.com/video/experience-velo-guidon-

inverse.html

Page 79: I Préambule : Etes-vous prêts à évoluer ? II ...

© Mount Vernon Consulting 79 /

Références

➢ Sites

▪ Emergence : http://www.mountvernon.fr▪ http://fr.newsfutures.com

http://fr.newsfutures.com/market/market.html?symbol=PS07*SRY&graphType=3▪ Bonnabeau : http://icosystem.com/about_management.htm

➢ Systèmes complexes

▪ “la Complexité, vertiges et promesses” 18 interviews par Réda Benkirane▪ « Complexity – A guided Tour » Mélanie Mitchell

➢ Réseaux

▪ “Linked, The New Science of Networks” - Albert-Làszlo Barabàsi▪ “6-degrees, The sciences of a connected age” - Duncan J. Watts▪ “Sync The Emerging Science of Spontaneous Order” - Steven Storgatz

➢ Sociologie appliquée

▪ « Les sciences de l’imprécis » Abraham A. Moles▪ “The Tipping Point” Malcolm Gladwell “ Le point de bascule”)

➢ Changement de paradigme

▪ « La structure des révolutions scientifiques » - Kuhn T. S

Groupe Emergence Michel Bloch [email protected]