L’école thématique MAPS10

La communauté des MAPSiens existe depuis 2009, date de la première école thématique organisée par ce groupe de chercheurs qui a pour objet de structurer et animer la recherche sur la «Modélisation multi-Agent de Phénomènes Spatialisés ». Le réseau MAPS est particulièrement dynamique, faisant alterner les écoles thématiques et les ateliers chercheurs ; cette année, comme son nom l’indique, l’école thématique MAPS10 portée par Marion Amalric (UMR 7324 CITERES) et Nathalie CORSON (LMAH – Univ. Le Havre) – épaulées par toute l’équipe de MAPS, et plus particulièrement par Etienne DELAY (UMR GEOLAB – Univ. Limoges), Sébastien REY-COYREHOURCQ (UMR IDEES – Univ. Rouen) et Benoît GAUDOU (IRIT – Univ. Toulouse) – était la dixième manifestation du réseau. Organisée à Oléron du 19 au 23 juin, elle a réuni 31 participants et 11 encadrants (fig. 1) dont l’origine montre clairement la multidisciplinarité : parmi les disciplines les plus représentées, on trouve des géographes, des écologues, des informaticiens et … des archéologues.

Fig. 1 : Les participants à l’école MAPS10, Oléron, 19-23 juin 2017 (Photo S. Rey- Coyrehourcq).

Forts de leur expérience, les animateurs de MAPS10 avaient façonné un programme combinant les cours, les exposés de cas d’études et les séances d’ateliers « groupes-projets ». Répartis en 6 groupes, les participants devaient choisir une question faisant intervenir des agents, puis élaborer un modèle et enfin le coder. L’exercice n’est pas simple : d’une situation issue du monde réel, il importe de la formaliser afin de pouvoir, in fine, la coder informatiquement. Si la dernière étape, technique, pouvait apparaître a priori comme la plus difficile, il s’est avéré que ce furent les premières étapes qui nous posèrent davantage de problèmes. Il est vrai que je le dis facilement : n’ayant aucune compétence en programmation, je fus rassuré que plusieurs de mes co-équipiers aient déjà une expérience affirmée en la matière, même si tous les membres d’une même équipe étaient conviés à se confronter au code. Ce fut pour moi une expérience exaltante : même si je dois avouer que mes co-équipiers ont réalisé l’essentiel du codage, l’exercice m’a permis de m’immerger dans la logique de construction du modèle et d’y participer activement, la programmation ne constituant plus une barrière. Ce fût une réelle expérience interdisciplinaire où chacun put apporter au collectif les concepts propres à sa discipline, et où il fallut improviser la mise en place d’une discussion productive.

Avant de me rendre à Oléron, j’avais été surpris de constater que le programme comportait chaque jour une plage horaire intitulée « Groupes/projets » qui commençait à 22h ! Il était aussi prévu que chaque groupe fasse une présentation journalière de l’avancée de son projet. La semaine précédant l’école, nous avions été invités à travailler sur un document collaboratif pour discuter du sujet que nous allions modéliser en groupe. Autant dire que les intervenants attendaient des participants une implication active. Cette formule s’est révélée d’une redoutable efficacité ! L’intervention toujours bien mesurée des intervenants pour conseiller, orienter et accompagner les participants sans jamais les assister, de même que des cours pertinents et habilement planifiés, ont permis à chacun de s’immerger dans le monde de la modélisation et de progresser ; l’équipe MAPS a démontré la qualité de son savoir-faire pédagogique, que je voudrais ici saluer.

On doit noter la grande diversité des modèles, tous relativement aboutis, présentés et mis en compétition le dernier jour. Le modèle VeLoc avait pour ambition de simuler l’implantation de magasins dans une ville en fonction de la population et des points d’approvisionnement, dans un objectif d’optimisation. Le modèle MOUTONS a recherché les variables déterminantes qui entraînent la sédentarisation d’une communauté pastorale dans la Vallée d’Ossau. La logique d’acteurs de l’aménagement du territoire en milieu rural a été simulée dans le modèle ZOMBIE LAND de manière à analyser les facteurs aboutissant à la mise en œuvre d’un projet d’aménagement (parc d’attractions). Dans un contexte de réchauffement climatique sur le long terme, le modèle VITICLIM s’est attaché à prendre en compte la stratégie des acteurs pour analyser la rentabilité de la vigne et son maintien ou abandon en fonction de l’altitude des parcelles. Le modèle KILUCRUE, qui a reçu le prix MAPS10, a quant à lui cherché à dimensionner et répartir de manière optimale les services d’intervention dans le cas d’une catastrophe de type inondation en milieu urbain.

Fig. 2 : Le modèle HUNTRAPS réalisé au cours de l’école par le groupe 5 (Ikram Ferrak, Claire Kermovant, Antoine Legal, Jean-Claude Tshilenge, Olivier Barge).

Le groupe auquel j’appartenais était composé de Claire Kermovant et Antoine Legal , tous deux écologues, Jean-Claude Tshilenge, informaticien et Ikram Ferrak , géographe. Nous avons convenu d’analyser la chasse d’animaux en cours de migration à l’aide de pièges et d’évaluer la résilience du système. Nous avons tenté de concevoir un modèle générique (adapté à n’importe quelle espèce) fondé sur un réseau dont on peut faire varier la complexité : les animaux se déplacent sur les liens (couloirs de migration) et s’arrêtent sur les nœuds (habitat, point d’eau, zone de pâturage, …). Les chasseurs posent des pièges dans le réseau dont ils peuvent faire varier la taille et la capacité. Les animaux que l’on place en nombre variable à un point de départ vont alors circuler dans le réseau, certains se faire capturer, les autres aboutir à un point d’arrivée qui marque la fin de la migration (fig. 2). On compte le nombre d’animaux piégés et les survivants. Ces derniers vont croître selon un taux d’accroissement naturel et être à nouveau réinjectés dans le réseau. Si on observe les effectifs sur plusieurs cycles (plusieurs migrations), on peut déterminer les situations où le système de piégeage n’est pas optimum (la population grandit malgré les pièges), celles où les animaux seront décimés et celles en équilibre (fig. 3).

Fig. 3 : L’évolution du nombre d’animaux à l’issue de plusieurs cycles ; a) situation où la population est décimée par le système de piégeage. b) situation résiliente, la population croit malgré les pièges

Un modèle conçu dans un temps aussi court ne peut bien sûr pas prétendre simuler finement les réalités observées. Cependant, en faisant varier les différents paramètres, on peut déjà en tirer des observations intéressantes. Par exemple, on peut analyser comment le nombre de pièges combiné à leur capacité influe sur la résilience d’un système de piégeage. Or, ce type d’analyse correspond assez bien aux questions que l’on se pose dans le cas des desert-kites, ces vestiges de très grands pièges que l’on retrouve au Proche-Orient, sans disposer d’aucune donnée sur les effectifs d’animaux chassés (en lire plus ici et ) . Adapter ce modèle aux différentes configurations que l’on observe et tenter de le calibrer en Arménie, au Kazakhstan ou encore en Jordanie, permettrait à coup sûr d’en tirer des enseignements sur la dynamique de ce système de chasse, sur ses contraintes ou ses conséquences. On le voit, la perspective est enthousiasmante, malgré le fait que très peu de données soient mobilisables pour aborder ces questions… Plus exactement, il semblerait bien que l’approche permette d’aborder des questions que l’on aurait autrement abandonnées, faute de donnée. Ce type d’analyse ouvre des perspectives, me semble-t-il, pour bon nombre d’autres problématiques archéologiques. Quand les dynamiques que l’on questionne manquent de documentation, rien n’empêche de les imaginer, puis de les modéliser et les tester. Ce jeu scientifique peut, au minimum, permettre de classer les hypothèses selon la vraisemblance que leur attribuent les modèles.

L’auteur

Olivier Barge est Ingénieur de Recherche au CNRS. Géographe et cartographe, il est membre de l’UMR 5133-Archéorient, basé à l’antenne de Jalès.

Pour citer ce billet : Olivier Barge. L’école thématique MAPS10, ArchéOrient - Le Blog, 7 juillet 2017, [En ligne] http://archeorient.hypotheses.org/7690

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