In the Western tradition, at least since the 14th century, the philosophy of knowledge has been built around the idea of knowledge as a representation [BOU 99]. The question of the evaluation of knowledge refers at the same time (1) to the object represented (which one does one represent?), (2) to the process of knowledge formation, in particular with the role of the knowing subject (which one does one represent and how does one represent it?), and finally (3) to the relationship between the representation and the represented object. Criteria of evaluation such as “validity”, “adequacy” or “truth”, as mentioned in [AMB 07], make sense only with respect to these three dimensions. An evaluation can thus (1) depend on the ontological nature of the object of knowledge, (2) relate to the relationship between subject and object—including the structures (cognitive, social) which organize this relationship, or (3) relate to the relation of similarity between the object and its representation as well. The relevant criteria of evaluation thus depend on the points of view adopted on these questions. As there are indeed a plurality of points of view in this field, the goal of this appendix is to summarize, as briefly as possible, the various positions adopted by the philosophers and to refer to the relevant texts of reference for more information (for a first outline [CHA 76, SCH 01]). The first section introduces useful discussions about the philosophy of theoretical knowledge and general epistemology, from a quasi-historical perspective. Section two discusses the intermediary but central notion of models. Section three, more exploratory, introduces an approach to simulation as “concrete experiment”. It suggests that such a frequent claim in the literature, when precisely evaluated, can, to some extent, renew both the representational and the linguistic views on simulation.

L’économie cognitive considère les points de vue individuel (cognitiviste) et collectif (évolutionniste). La Modélisation à Base d’Agents (ABM) simulée par Système Multi-Agents (SMA) permet d’intégrer ces deux approches. Un SMA est un système complexe interactif, dont les propriétés sont génériques. Quel type d’explication attendre d’un ABM ? L’argumentation s’appuie sur une décomposition de l’activité de modélisation, où l’ontologie occupe une place centrale. Le modèle est restreint à son système formel (syntaxique). Ses propriétés proviennent de sa structure (asémantique) : le sens doit être recherché dans l’ontologie associée. Comme un modèle formel peut avoir plusieurs ontologies, à quelles conditions une sémantique particulière a-t-elle un pouvoir explicatif en économie ? Le sens et le pouvoir explicatif des ABM est discuté selon deux approches du « monde dans le modèle » : « isolationniste » et « monde crédible ». La discussion est illustrée par une famille d’ABM de choix discret avec influence sociale qui partage une structure formelle commune avec le modèle physique d’Ising, mais diffère par une formalisation auxiliaire des comportements d’agents. Ceci ramène au rôle des hypothèses cognitives et intensionnelles du programme cognitiviste, en regard de l’explication par les seules structures relationnelles , qui se limite aux relations entre l’action des agents et leurs effets macroscopique, sans se soucier de leurs déterminants. Classification JEL : B41 D01 C00.

The explanatory power of structures in analytical sociologists’ agent-based models brings into question methodological individualism. We defend that (a) from an explanatory point of view, the syntactic properties of models require semantic conditions of interpretation drawn from a conceptual research framework; (b) in such a framework, social/relational structures have only partial, explanatory power (counterfactual); and (c) taking the explanation further through generative mechanism modeling necessitates calling upon methodological individualism’s generic framework of interpretation that relies on social actors’ rational capacity. According to this interpretive framework, forces in action in society are governed by the subjective meaning of/the reasons for individual actions.

The explanatory power of structures in analytical sociologists’ agent-based models brings into question methodological individualism. We defend that (a) from an explanatory point of view, the syntactic properties of models require semantic conditions of interpretation drawn from a conceptual research framework; (b) in such a framework, social/relational structures have only partial, explanatory power (counterfactual); and (c) taking the explanation further through generative mechanism modeling necessitates calling upon methodological individualism’s generic framework of interpretation that relies on social actors’ rational capacity. According to this interpretive framework, forces in action in society are governed by the subjective meaning of/the reasons for individual actions.

In this article, we briefly review the models of social interactions concerning the pricing of goods with Bandwagon properties.

Dans ce chapitre, nous presentons tout d'abord quelques cadres conceptuels pour aborder la question du marche. Ceux-ci proviennent principalement, mais non exclusivement du discours des economistes. Il s'agit en particulier d'introduire des points de vue qui permettent de fournir des descriptions positives des echanges marchands dans leur environnement qui peuvent etre utilisees en particulier pour construire des modeles a base d'agents (ABM = Agent Based Models). Ensuite, nous proposons une vision d'ensemble des elements qui caracterisent les marches, en ajoutant des exemples. Enfin, nous presentons quelques modeles precis et leurs representations en UML (Unified Modeling Langage).

Multi-agent systems have been used for fifteen years to simulate the dynamics of social phenomena. They help conceptualize interactions between an organized set of agents and to explore the structures that emerge through the formalization of complex situations where heterogeneous agents operate at various levels. This paper presents and discusses a framework of thought which articulates the relevant fields (empirical, conceptual, model) in a general way, and in the case of multi-agent systems. It then develops an analytical framework to capture the various uses of these systems, exploring in particular the methodological opposition between parsimonious models (KISS) and descriptive models (KIDS), which in fact reflect different stages in scientific investigation. Finally, it uses this framework and grid to analyse several examples from sociology, economics and geography (residential segregation, educational inequality, the emergence of norms, market operation, urban hierarchy) and concludes with methodological proposals based on an abductive approach to the use of multi-agent systems in social science.

Les systèmes multi-agents sont utilisés depuis une quinzaine d’années pour simuler la dynamique des phénomènes sociaux. Ils permettent de conceptualiser les interactions entre un ensemble organisé d’agents et d’explorer les structures qui en émergent par la formalisation de situations complexes où des agents hétérogènes opèrent à des échelles multiples. Cet article présente et discute un cadre de pensée qui articule les domaines concernés (empirique, conceptuel, modèle) de manière générale et dans le cas des systèmes multi-agents ; il développe ensuite une grille d’analyse pour saisir les divers usages de ces systèmes, en explorant plus particulièrement l’opposition méthodologique entre modèles parcimonieux ( KISS ) et descriptifs ( KIDS ), laquelle reflète en réalité différents moments de l’investigation scientifique ; enfin, il applique ce cadre et cette grille à l’analyse de plusieurs exemples en sociologie, économie et géographie (ségrégation résidentielle, inégalités scolaires, émergence des normes, fonctionnement d’un marché, hiérarchisation urbaine) et se conclut par des propositions méthodologiques fondées sur une approche abductive de l’utilisation des systèmes multi-agents en sciences sociales.

Whenever customers’ choices (e.g. to buy or not a given good) depend on others choices (cases coined ‘positive externalities’ or ‘bandwagon effect’ in the economic literature), the demand may be multiply valued: for a same posted price, there is either a small number of buyers, or a large one—in which case one says that the customers coordinate. This leads to a dilemma for the seller: should he sell at a high price, targeting a small number of buyers, or at low price targeting a large number of buyers? In this paper we show that the interaction between demand and supply is even more complex than expected, leading to what we call the curse of coordination: the pricing strategy for the seller which aimed at maximizing his profit corresponds to posting a price which, not only assumes that the customers will coordinate, but also lies very near the critical price value at which such high demand no more exists. This is obtained by the detailed mathematical analysis of a particular model formally related to the Random Field Ising Model and to a model introduced in social sciences by T.C. Schelling in the 70’s.

En philosophie, l’ontologie est « la science de ce qui est, des types et structures des objets, propriétés, évènements, processus et relations »; En informatique et management des connaissances, une « ontologie » est la spécification de la conceptualisation d’un domaine de connaissance. Pour la simulation multi-agents, le domaine concerne les modèles et non les « données ». Pour répondre à la question « Pourquoi un cadre ontologique pour la modélisation multi-agents en sciences humaines et sociales? », cet article aborde d’abord trois dimensions: (1) ingénierie des modèles (2) aspects thématiques (disciplinaires) et épistémologiques (3) comparaison et évaluation de modèle (test ontologique). À la différence de nombreuses ontologies, cet article ne propose pas une unique représentation d’un domaine de connaissance, mais le maintien d’une possible pluralité, basée sur le concept de « cadre de connaissance », conçu pour permettre d’intégrer une pluralité de « point de vue » dans un cadre général qui nous permet de comparer et/ou combiner différents points de vue qui coexistent en sciences sociales. La dernière partie présente ainsi quelques exemples de points de vue ontologiques qui peuvent être dérivés à partir du modèle de ségrégation résidentielle introduit par Schelling.