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Des travaux pionniers ;$<$!*$=8"#6/+$0/#,"$ L"

D!autres contributions ;$<$!*$=8"#6/+$0/#,"$ M"

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P$<$C"B#$8+"$#.5"+."$)"#$#%#&'("#$./(01"2"#$3$ Q25#&"M&M51$8+"$#.5"+."$)"#$#%#&'("#$./(01"2"#$3$RSR$ Un moyen pour une science des systèmes complexes : lister les grandes questions et les grands objets et les croiser : Big Questions Reconstruire la dynamique multi échelle. Morphodynamique spatio-temporelle Contrôle optimal et pilotage Schéma artificel (vs naturel) Fluctuations hors équilibre. Adaptation, apprentissage, évolution Big objects Infra-cellulaire Développement Multi-cellulaire Physiologie Cognition Individuelle et soc. Ecosystèmes Durabilité et Intelligence territ. Calcul ubiquitaire L)02'PQQP'(8'B0>)1"'!M"

P$<$C"B#$8+"$#.5"+."$)"#$#%#&'("#$./(01"2"#$3$ L)02'PQQP'(8'B0>)1"'!["

P$<$C"B#$8+"$#.5"+."$)"#$#%#&'("#$./(01"2"#$3$ Des systèmes complexes naturels aux disciplines artificielles, ICT Spécifique, système complexe naturel ou social Vol d!oiseaux Modèle de simulation Simulation de vol collectif 3D Principes génériques et mécanismes (schématisation, simplification) séparation alignement, cohésion Nouvelle discipline exploitant ces principes pour résoudre des problèmes ICT Optimisation particulaire Solutions dans des espaces de grande dimension 80>)B"@'PQQP'B0>)1"'!`"

P$<$C"B#$8+"$#.5"+."$)"#$#%#&'("#$./(01"2"#$3$ Auto-assemblage : du schéma au méta-schéma Les organismes croissent de manière endogène mais les systèmes sont bâtis de manière exogène. Ingénieurs du futur : définir simplement des règles génériques pour les systèmes et Laisser faire une processus d!auto-assemblage et d!évolution. 80>)B"@'PQQP'B0>)1"'!h"

P$<$C"B#$8+"$#.5"+."$)"#$#%#&'("#$./(01"2"#$3$ Les systèmes complexes naturels : un nouveau paradigme de modélisation Modélisation moins directive et davantage tournée vers un schéma de Développement et d évolution Décentralisation, les systèmes complexes sont davantage efficaces et robustes. 80>)B"@'PQQP'B0>)1"'!k"

T$<$(/),15#*6/+$)"#$#%#&'("#$./(01"2"#$ 1 er cas : on dispose d!une équation globale Description spécifique ou expression du comportement du système dans le temps. Équations différentielles ordinaires (ODE). Cinétique chimique : Loi de masse Équations aux dérivés partielles (PDE). Équation de la chaleur: 80>)B"@'PQQP'B0>)1"' Cg"

T$<$(/),15#*6/+$)"#$#%#&'("#$./(01"2"#$ 1 er cas : on dispose d!une équation globale Formulation explicite du résultat par le calcul Équation de la chaleur! bords linéaires 1D.! Nécessite des fonctions continues dérivables, que l on peut écrire analytiquement mais Même si cette famille de fonctions est vaste, elle reste petite en regard de l étendue des comportements dynamiques que les systèmes complexes naturels peuvent avoir 80>)B"@'PQQP'B0>)1"' C!"

T$<$(/),15#*6/+$)"#$#%#&'("#$./(01"2"#$ 1 er cas : on dispose d!une équation globale, mais pas d!une solution analytique Utilisation d!algorithmes numériques (méthodes itératives). Discrétisation de l!espace. Discrétisation du temps. 80>)B"@'PQQP'B0>)1"' CC"

T$<$(/),15#*6/+$)"#$#%#&'("#$./(01"2"#$ Quand les ODE et les PDE échouent! Systèmes qui ne peuvent être expliqués par des quantités macroscopiques pas de loi connue de comportement dynamique n!obéissant pas à une ED Systèmes qui nécessitent une décomposition non cartésienne de l!espace réseaux ou agents mobiles irrégulièrement situés Systèmes hétérogènes différents types d!agents patchwork d!équations locales Systèmes adaptatifs qui apprennent et évoluent CI"

T$<$(/),15#*6/+$)"#$#%#&'("#$./(01"2"#$ Modélisation par systèmes à événements discrets (DES) Systèmes non analytiques Modélisation informatique m?$?,67$+(e;)'("8'("^3>"e" "894?G+;)'"'H<$+G7'"(%)("&%$G'"8+(j%4,E5'"b5%+6)$'"@"+48+5+8)@RRc"<.)6s6"" ";)'"(%)("&%$G'",%4j%4,E5'"b.+;)+8'@"O?P@RRce"'4E67" " "75F4'G'46(";)+",-?4O'46".!76?6"8)"(9(6FG'"e"75F4'G'46(" " "?,E%4(",%4(%GG?6$+,'("8'"6'G<("b-%$("U.'("8!?V'46'(ce"?,E5+67(" " ".'("'4E67("<')5'46")E.+('$"8'("$'((%)$,'("'4";)?4E67".+G+67'" CL"

T$<$(/),15#*6/+$)"#$#%#&'("#$./(01"2"#$ Modélisation par systèmes à événements discrets (DES) >9(6FG'"e"<%$E%4"8'"$7?.+67"(%)("&%$G'"8'",%G<%(?46("$'.+7("'46$'"')H"8'" 6'..'"(%$6'";)X+.("<)+(('46"$7?.+('$")4'"6o,-'"+$$7?.+(?T.'"<?$",-?,)4"8X')HR" #?$?GF6$'("e";)?4E67("8)"(9(6FG'";)+"4'",-?4O'"<?("(?)&"(+".X)E.+(?6')$".'"87,+8'R"" J?$+?T.'(e";)?4E67("8?4(".'"(9(6FG'";)+"(%46"876'$G+47("<?$".'("$'.?E%4(" &%4,E%44'..'("'6";)+"75%.)'46"8?4(".'"6'G<("('.%4".?"894?G+;)'"8)"(9(6FG'R" 36?6"8)"(9(6FG'"e")4'"5)'"8)"(9(6FG'"]")4"+4(6?46"8%447",?$?,67$+(7"<?$".'("5?.')$(" 8'",'$6?+4'("5?$+?T.'("8)"(9(6FG'" 35F4'G'46(e",-?4O'G'46(";)+"()$5+'44'46"8?4(".X76?6"8)"(9(6FG'R" 34E67("e"%Tj'6("8?4(".?"894?G+;)'"8)"(9(6FG'"8%46".'"87<.?,'G'46"8?4(".'"(9(6FG'" $7().6'"8'".X?<<?$+E%4"8X75F4'G'46(R" 0V$+T)6("e",?$?,67$+(E;)'("'6"<$%<$+767(";)+"87,$+5'46".'("'4E67(R" 2'.?E%4("e"'H<$'((+%4("8'(""87<'48?4,'("'46$'".'("7.7G'46(""6'..'";)'"5?$+?T.'(@" "<?$?GF6$'("'6"?V$+T)6("8)"(9(6FG'R" CM"

T$<$(/),15#*6/+$)"#$#%#&'("#$./(01"2"#$ Discrete event systems (DES) modeling 2'((%)$,'("e""%Tj'6("'4";)?4E67@"75'46)'..'G'46".+G+67'@")E.+(7(@",%4(%GG7("'6" "$'48)("b<?$&%+(c"<?$".'("'4E67(R" m%46$s.'"e"g7,?4+(g'";)+"8+$+o'".?"894?g+;)'"8)"(9(6fg'"'4"5)'"8x?v'+48$'"" /X%Tj',E&"UH7R" 36?6"6$?4(+6%+$'"e"m%48+E%4("?69<+;)'(";)+"'4O'48$'46"8'("<'$6)$T?E%4("()$".X76?6" ^)"(9(6FG'R"" 36?6"(6?E%44?+$'"e",%48+E%4(")()'..'("(%)(".'(;)'..'(".'"(9(6FG'",-?4O'"8X76?6"8?4("" )4'"<.?O'"8'"5?$+?E%4"8%447'@"+487<'48?46'"8)"6'G<("R" 0,E5+67("e"7.7G'46("8)"(9(6FG'",%4(%GG?6')$("8'"6'G<("8%4X6".X+4+E?.+(?E%4"",%t4,+8'"?5',".X?<<?$+E%4"8X75F4'G'46(R"" C["

T$<$(/),15#*6/+$)"#$#%#&'("#$./(01"2"#$ Le monde de la modélisation informatique Fourmille de myriades d agents munis de (micro) règles. Concept opérationnel d agents inspiré des groupes sociaux. Agents ayant des buts en interaction entre eux. Deux perspectives légèrement différentes : ABM: modélisation à base d agents MAS: systèmes multi-agents Science des SC: compréhension des SC naturels Ingénierie des SC: nouvelle génération de SC artificiels ABM MAS C`"

T$<$(/),15#*6/+$)"#$#%#&'("#$./(01"2"#$ Le monde de la modélisation informatique ABM: perspective des SC artificiels et des sciences sociales Du au besoin de modéliser des systèmes trop complexes pour une description analytique. En liaison avec l individualisme méthodologique fondé sur les topologies de grille et de réseau. Utilisation des réseaux complexes. Ch"

T$<$(/),15#*6/+$)"#$#%#&'("#$./(01"2"#$ Le monde de la modélisation informatique Intelligence artificielle distribuée Métaphore sociale Paradigme objet parallélisme MAS Vie artificielle Métaphore biologique Technologie des réseaux Ingénierie informatique Systèmes distribués Ck"

T$<$(/),15#*6/+$)"#$#%#&'("#$./(01"2"#$ Le monde de la modélisation informatique Le modèle (A, E, I, O) A: agent E: environnement I: interaction O: organisation Ig"

U$M$Q20,B5"+."#$"+$#*+&,$ Des besoins de modélisation dans des domaines variés : organisation des organismes de soins stratégies de santé publique optimisation de la délivrance des soins évaluation des technologies de santé I!"

U$M$Q20,B5"+."#$"+$#*+&,$ Publications relatives à la modélisation des systèmes : 158 références dans le domaine de l évaluation des technologies de santé 1143 références dans le domaine de la délivrance des soins 423 références dans le domaine de la planification à l hôpital 1384 références dans le domaine de la distribution du médicament IC"

U$M$Q20,B5"+."#$"+$#*+&,$ Quelques titres «SMA et services de santé» - Organs transplantation - how to improve the process? - Steps towards a digital health ecosystem. - MET3-AE system to support management of pediatric asthma exacerbation in the emergency department. - An intelligent agent approach to improving the coordination efficiency in the donor kidney distribution process. - Component-based mediation services for the integration of medical applications. - Agent-based monitoring and alert generation for a home care telemedicine system. - Ontology and terminology servers in agent-based health-care information systems. II"

U$M$Q20,B5"+."#$"+$#*+&,$ Quelques titres «DES et services de santé» (39 références) - Using soft systems methodology to develop a simulation of out-patient services. - Mathematical modeling of pharmacy systems. - A population dynamics simulation model with application to health planning. - Simulation and critical care modeling - Reproductive health services discrete-event simulation. - Impact of pharmacy automation on patient waiting time: an application of computer simulation - Discrete event simulation as a tool in optimization of a professional complex adaptive system. - Public health sealant delivery programs: optimal delivery and the cost of practice acts. IL"

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