Intelligence artificielle : simulations et modèles multi-agents pour les sciences humaines et sociales

Structure : EUR ODYSSÉE
Niveau du cours : M2
Code de l'UE : HMUBIA3
Semestre : impair
Lieu d'enseignement : campus Carlone
Langue : français

Public

Les étudiant·e·s en deuxième année de Master au sein de l’EUR ODYSSÉE.

Prérequis 

Aucun.

Organisation

Présentiel :
- 12h de cours magistraux (CM)
- 12h de travaux dirigés (TD)

À propos 

Présentation du cours

Objectifs du cours

À la fin de ce cours, l’apprenant·e sera capable :

  • D’énoncer des applications de la simulation à base d’agents dans les sciences sociales
  • D’analyser le fonctionnement et les résultats d’un modèle à base d’agents
  • De programmer un modèle à base d’agents


L’intelligence artificielle (IA) moderne est un ensemble d’avancées majeures en mathématiques appliquées, statistiques et informatique. Elle apporte avec elle de nouvelles méthodes et outils qui impactent de façon croissante les pratiques professionnelles, et la société dans son ensemble.

Ce cours d'introduction à l'IA, spécifiquement conçu pour les étudiant·es en master de l’EUR ODYSSEE, vise à sensibiliser et initier les apprenants à l’utilisation de la simulation à base d’agents dans les sciences sociales.

La réussite à ce cours donnera droit à 3 ECTS.

Ce cours est dispensé par l’équipe EFELIA (École Française de l’Intelligence Artificielle) et s’inscrit dans la stratégie nationale pour l’IA. Au niveau local, le projet est opéré par l'Institut 3IA Côte d'Azur.

Enseignant·e·s

Modalités pédagogiques
  • Cours magistral d’introduction
  • Travaux dirigés expérimentaux de modèles à base d’agent
Modalités d'évaluation

Dans ce cours, l'évaluation est un dossier dans lequel l’apprenant·e explique la création d’un modèle à base d’agents, son fonctionnement et analyse les résultats du modèle.

Matériel

Aucun.

Bibliographie
  • Gardner, M. (1970). Mathematical Games: The fantastic combinations of John Conway’s new solitaire game “life”. Scientific American
  • Hotelling, Harold. (1929). "Stability in Competition." The Economic Journal 39.153: 41 -57.
  • Schelling, T. (1978). Micromotives and Macrobehavior. New York: Norton.
     
Soutien à la réussite
  • TUT'TOP : bénéficier du tutorat par les pairs sur le plan méthodologique, social, administratif ou logistique.
  • écri+ : améliorer son français écrit.
  • Centre de ressources en langues : développer ses compétences en langues vivantes (française ou étrangères).
  • METODA : développer ses compétences en recherche documentaire.
  • S'orienter / Se réorienter : être accompagné par les conseillers d'orientation et d'insertion professionnelle de l'université.
  • Centre de santé et aide sociale : prendre soin de sa santé physique et mentale et se faire accompagner en cas de difficulté sociale.
  • Cellule Handicap : découvrir les aides proposées pour les étudiant.es en situation de handicap.
  • Plateforme de signalement : écoute et accompagnement des victimes ou témoins d’actes de violence, de harcèlement ou de discrimination (violences sexistes et sexuelles, LGBTphobies, racisme, xénophobie…).

Programme

Séance Date Durée Enseignant·es Sujet
1 12/09/2024
De 9h00 à 13h00
4 heures Matteo Caglioni Introduction à l'intelligence artificielle à base de règles
Introduction aux automates cellulaires
Jeu de la vie
2 19/09/2024
De 9h00 à 13h00
4 heures Matteo Caglioni Introduction à la théorie des jeux
Hotelling
3 03/10/2024
De 9h00 à 13h00
4 heures Diego Moreno Sierra Définition des systèmes à base d'agents
Dilemme du prisonnier
Modèle de ségrégation de Schelling
Modèle proie-prédateur
4 03/10/2024
De 14h00 à 18h00
4 heures Diego Moreno Sierra Modèles de diffusion / contagion
Modèles de coopération (héros et couards, El Farol, Braess Paradox)
5 10/10/2024
De 09h00 à 13h00
4 heures Matteo Caglioni Modèles de changement d'usages du sol
Modèle SLEUTH
6 10/10/2024
De 14h00 à 18h00
4 heures Diego Moreno Sierra Modèles de distribution de la richesse
Modèles d'agents cognitifs (Piaget / Vygotsky)
Dîner des philosophes
Modèles urbains
Important : ce syllabus n’a aucune valeur contractuelle. Son contenu est susceptible d’évoluer en cours d’année.

Ce travail a bénéficié d'une aide de l'Etat gérée par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR) au titre de France 2030 pour le projet EFELIA Côte d’Azur portant la référence ANR-22-CMAS-0004.