Keynotes

Conférences invités

 

  • Alexandre Muzy : « Computational modeling: Introduction to the theory and research challenges in a neurocognitive context »
  • Philippe Mathieu : « SMA, simulation et approche orientée interaction »
  • Raphaël Duboz et Romain Franceschini : « Systèmes multi-agents et DEVS, une petite histoire commune »
  • Gregory Beurier : "Utilisation de grandes quantités de données pour la calibration de modèles" (titre provisoir) 

 

Computational modeling: Introduction to the theory and research challenges in a neurocognitive context

Abstract: Theory of modeling and simulation has been reconsidered recently based on two new paradigms: The computational iterative system paradigm and the computational activity paradigm. The computational iterative system paradigm allows modeling abstractly input/output systems, which are then explicitly refined until their computational mechanisms. The input/output systems can then be coupled together in a modular way. The computational activity paradigm allows reducing the set of possible abstract models as well as automatically inferring and controlling the global state dynamics of simulation network models.
     I will show during this talk how computational models of neurocognitive systems can be designed hierarchically, from the learning of input-output behaviors to their neural network implementation. The mapping from neural and cognitive activities to temporal computations will be detailed formally to build the minimal digital transcription of a neurocognitive system.

Alexandre Muzy is CNRS research fellow at Université Côte d’Azur (I3S computer science laboratory). He is co-director of the NeuroMod institute and head of the Modeling, Simulation & Neurocognition (MS&N) research group. He is a specialist of discrete event systems currently applied  to neurocognitive systems, with more than 70 international research publications. He created the computational activity paradigm for structuring models and developed with Bernard P. Zeigler the computational iterative system paradigm. The latter paradigm has been used as a new foundation of the  Theory of modeling and simulation – (3d edition). Based on the mapping from in vivo neurocognitive activities to temporal computations, he works on the specification of the computational brain system (cf. Computabrain project) at learning, modeling and simulation levels.

Alexandre Muzy is a specialist of the activity of discrete event systems and use it to define the  computational brain system able to mimic the (learning) dynamics of in vivo activity.

Philippe Mathieu : professeur des universités IUT de Lille, laboratoire CNRS CRISTAL

Le Pr Philippe Mathieu est responsable de l'équipe SMAC du LIFL (Lille1/CNRS). Ses thèmes de recherches concernent la modélisation de comportements dans les systèmes "individus centrés". Il s'intéresse notamment à l'Economie Artificielle dans laquelle il modélise des systèmes de marchés financiers ou des comportements d'agents boursiers. Les Simulations à base d'agents et les modèles de théorie des jeux à 2 ou n joueurs font partie des outils qu'il utilise pour évaluer les différents comportements individuels et en mesurer la rationalité. Les objectifs sont ici de fournir des moyens de vérifier les hypothèses des théories économiques ou financières sur l'efficience des marchés. Il travaille également sur des systèmes à agents géographiquement situés appliqués aux simulateurs ou aux jeux vidéo dans lesquels il tente de mettre de l'intelligence dans les comportements des avatars. Les problématiques sont alors liées à la généricité des comportements à la formation de coalitions ou à la mise en place de stratégies d'équipes. Il défend l'idée d'une approche centrée sur les Interactions plus adaptée aux problématiques large échelle à comportements variés. L'objectif consiste ici à fournir des outils efficaces et rapides pour le développement d'expériences à base d'agents. Ses recherches sont placées au carrefour de l'intelligence Artificielle et du Génie Logiciel.

Mots-clés : Intelligence artificielle ; Systèmes multi-agents ; Simulations individus centrés ; Comportements, Interactions ; Finance computationnelle, Marchés artificiels ; Théorie des jeux computationnelle

Systèmes multi-agents et DEVS, une petite histoire commune.

Résumé : Depuis le début des années 2000, des propositions de formalisation avec DEVS et ses extensions des systèmes multi-agents ont été proposées. Cet exposé se propose de visiter les plus emblématiques d'entre-elles en les restituant dans le contexte de leur développement, c'est-à-dire en essayant d'identifier à quels types de problèmes elles se proposent de répondre et quels sont les apports et les limites de ces propositions. Nous essayerons ensuite de faire une synthèse de ces propositions afin de discerner ce qui dans le domaine de la simulation à base d'agents peut être formalisé en DEVS, de ce qui ne le peut pas.

Raphaël Duboz est chercheur en modélisation et simulation des systèmes socio-écologiques au CIRAD dans l'UMR Animal Santé Territoires Risques et Écosystèmes, et actuellement accueillit à l'IRD dans l'Unité Mixte Internationale de Modélisation Mathématique et Informatique des Systèmes Complexes. Depuis son doctorat, il s'intéresse notamment à la modélisation agents ou individus centrés en DEVS et à son usage dans le cadre de la modélisation participative. Il applique principalement ses recherches dans des projets internationaux d'appui au développement dans les pays du sud. Personal Web Page.

Romain Franceschini est chercheur postdoctoral au sein du laboratoire Modeling, Simulation and Design Lab (MSDL) situé à l'Université d'Anvers et collabore avec l'Université de Corse sur des méthodes et techniques de modélisation permettant d'établir et de tirer parti des relations entre différents niveaux d'abstractions d'un système. Pour son doctorat, il s'est particulièrement intéressé à la formalisation du paradigme de modélisation agent à l'aide du formalisme DEVS. Page personnelle.