Technologies de modélisation et de simulation
Les techniques de simulation sont des outils puissants permettant de représenter, d’analyser et d’optimiser des systèmes complexes. Parmi les principales approches, on retrouve la simulation à événements discrets, la simulation multi-agents (ABS) et la simulation de systèmes dynamiques. Chaque méthode a ses particularités et est adaptée à des problématiques spécifiques.
Simulation à événements discrets
- La simulation à événements discrets est une méthode qui modélise le comportement d’un système en se concentrant sur des changements d’état spécifiques, appelés « événements ». Par exemple, dans une chaîne de production, les événements peuvent être le début ou la fin d’une tâche, l’arrivée de nouvelles pièces, ou l’arrêt d’une machine pour maintenance. Cette technique permet de simuler et d’optimiser des systèmes où les événements ponctuels et séquentiels jouent un rôle central, comme les flux de production, la logistique ou les files d’attente dans les services clients. Elle aide les entreprises à prévoir et à minimiser les goulets d’étranglement, à améliorer les délais, et à optimiser les ressources.
Simulation de systèmes dynamiques
- La simulation de systèmes dynamiques est une approche qui s’intéresse aux interactions entre les différentes variables d’un système en temps continu. Elle repose souvent sur des équations différentielles pour modéliser les évolutions d’un système en fonction de ses conditions initiales et des flux entre ses composantes.
Simulation multi-agents (ABS)
- La simulation multi-agents, également connue sous l’acronyme ABM (Agent-Based Modeling), consiste à modéliser des systèmes en représentant les entités individuelles – ou « agents » – qui interagissent entre elles selon des règles spécifiques. Chaque agent est autonome et doté de comportements qui influencent le système global. Ce type de simulation est particulièrement efficace pour étudier des phénomènes complexes où des comportements individuels se traduisent par des dynamiques collectives, tels que la mobilité dans les espaces publics, ou les écosystèmes naturels. La simulation multi-agents permet de mieux comprendre l’impact des interactions locales sur des phénomènes globaux et d’anticiper les réactions à des changements de paramètres.
Une modélisation multi-agents ABS est particulièrement efficace :
- Lorsque le système comporte des entités qui interagissent naturellement entre elles et avec leur environnement
- Lorsqu’il est important pour les entités d’apprendre et d’adapter leur comportement en fonction des circonstances extérieures. Les agents sont des « entités » autonomes qui peuvent détecter leur environnement et les autres agents qui s’y trouvent et utiliser ces informations pour prendre des décisions
- Lorsque la logique et le mouvement des entités dépendent de la conscience de la situation (c’est-à-dire de la perception de leur environnement), plutôt que d’un « script » fixe. Les agents apprennent également (c’est-à-dire qu’ils acquièrent une meilleure compréhension de l’état des autres agents et de leur environnement) et adaptent leurs comportements (c’est-à-dire qu’ils modifient leurs critères et règles de décision) au fil du temps, ce qui nécessite qu’ils ont une certaine forme de mémoire.
L’ABS utilise une approche ascendante de la modélisation ; l’accent est mis sur la description du comportement et de l’interaction des agents individuels. Les modèles ABS fonctionnent dans un environnement orienté objet (par exemple, Java) qui permet d’instancier des variables (ou données) qui correspondent aux attributs des agents et des méthodes qui correspondent à leurs comportements.
Nos outils pour la modélisation et la simulation
- Le logiciel de simulation multiméthodes Anylogic
- Le logiciel de simulation Flexsim
- Les technologies d’IA appliquées à la simulation
- Intelligence artificielle IA et apprentissage par renforcement profond (Python Alpyne pour Anylogic)
- Algorithmes génétiques et sélection naturelle (Wallacei)
- Les méthodes d’Architecture générative (Rhino + Grasshopper)