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Qu’est-ce que la modélisation de simulation multi-agents?
La modélisation multi-agents se focalise sur les éléments individuels actifs d’un système. Cela contraste avec l’approche de dynamique système, plus abstraite, ou avec la méthode par évènement discret, qui est axée sur les processus.
Dans la simulation multi-agents, les entités actives, que l’on appelle agents, doivent être identifiées et leur comportement doit être défini. Il peut s’agir de personnes, de foyers, de véhicules ou d’équipements, même de produits ou d’entreprise, de tout élément pertinent pour le système. Les connexions entre ces éléments sont ensuite créées, les variables environnentales définies et les simulations exécutées. La dynamique globale du système émerge alors des interactions entre les nombreux comportements individuels.
AnyLogic associe la modélisation professionnelle multi-agents, par évènement discret et par dynamique système au sein d’une plateforme unique, pour des résultats efficaces et sans compromis.
La modélisation multi-agents va vous offrir une nouvelle vision de votre organisation
Les approches de modélisation traditionnelles traitent les employés, les clients, les produits, les installations et les équipements de l’entreprise comme des groupes uniformes, des entités passives, ou simplement comme des ressources au sein d’un processus.
Les modèles de dynamique système nécessitent pas exemple de mettre en place des hypothèses telles que « nous avons 120 employés en R&D, ils peuvent concevoir environ 20 nouveaux produits par an », ou « nous avons une flotte de 1 200 camions avec une capacité d’expédition définie chaque mois, et 5 % d’entre-eux doivent être remplacés chaque année ».
D’un autre côté, les modèles par évènement discret, focalisés sur les processus, voient les organisations sous la forme d'un certain nombre de processus, comme par exemple : « un client appelle un centre d’appel, l’appel est d’abord géré par un opérateur de type A, avec une durée moyenne de 2 minutes, puis 20 % des appels doivent être transférés à ... »
Ces approches sont plus performantes que la modélisation par tableur. Elles peuvent saisir les dynamiques organisationnelles et la non-linéarité, mais elles ignorent la composition unique et la complexité des relations de chaque entité. Par exemple, un client peut vouloir consulter sa famille avant de prendre une décision d’achat, ou bien la disponibilité d’un avion individuel peut être déterminé par des calendriers de maintenance de flotte rigides.
L’approche multi-agents n’est pas concernée par ces limites, car l’accent est mis directement sur les objets individuels, leurs comportements et leurs interactions. Ainsi, le modèle multi-agents est en fait constitué d’un ensemble d’objets en interaction, qui sont à l’image des relations dans le monde réel. Cela fait de la modélisation multi-agents le choix le plus logique pour comprendre et gérer la complexité des systèmes sociaux et d’entreprise actuels.
Une modélisation multi-agents conçue pour être utilisée avec les Big Data
Les entreprises et organisations gouvernementales actuelles ont accumulé de grandes quantités de données dans leurs bases de données CMR, ERP, RH et autres. La modélisation multi-agents constitue un outil performant pour l’exploitation de ces données. Un modèle multi-agents comportant des personnes peut utiliser des propriétés et des comportements véritablement personnalisés, comme les habitudes des consommateurs, les dysfonctionnements d’équipement, le calendrier des processus d’entreprise et les données relatives à la santé, qui sont tirés directement de ces bases de données. Ce qui permet ensuite de parvenir à une stratégie d’optimisation en fournissant une méthode facile, précise et à jour pour modéliser, prévoir et comparer des scénarios.
Modélisation multi-agents et modélisation multi-méthodes
AnyLogic est le seul outil logiciel professionnel pour le développement de modèles multi-agents industriels. De plus, les modèles multi-agents peuvent être combinés à des éléments à événement discret ou de dynamique système, pour une modélisation complète et sans compromis. On peut citer le cas des entrepôts, qui sont modélisés sous la forme d’agents à l’extérieur de la chaîne d’approvisionnement, mais en utilisant la modélisation par évènement discret à l’intérieur de celle-ci. Ou bien le comportement individuel d’un client dans un modèle de marché déclenché par une logique de dynamique système.
