Dans cet article, nous proposons un modèle de simulation du comportement humain pour une gestion efficace de la consommation énergétique dans le contexte résidentiel. Nous présentons la plateforme de simulation associée : SMACH. Elle permet aux experts de représenter les activités des habitants au sein de leur foyer et en particulier leur capacité d'adaptation dynamique. Nous décrivons la dynamique du système et nous illustrons sur un exemple complet l'émergence d'habitudes et l'adaptation à des événements extérieurs. This paper presents a multi-agent simulation model of human behaviours for efficient energy management in a residential context. We first describe the agent-based modelling and simulation framework which allows experts to describe and study the inhabitants behaviour and to observe dynamic re-organisation of the activities. We describe the system's dynamics and we illustrate on an example the emergence of habits and the adaptation to external events, such as new electricity tariff or change of the household organisation.
Cet article aborde la question de la simulation multi-agent mettant en jeu plusieurs disciplines et expertises. Nous montrons que cela requiert de combiner la simulation multi-expert avec la modélisation multi-niveau. Pour ce faire, nous proposons le modèle SIMLAB 1 basé sur une représentation unifiée des concepts par des agents pouvant s'influencer les uns les autres dans différents axes et différents niveaux d'abstraction. Nous illustrons le potentiel de cette approche sur un exemple typique de système complexe multi-expert : la réduction de la consommation énergétique qui combine des expertises sur l'activité humaine, l'efficacité énergétique, la thermodynamique, etc. This paper tackles the question of multi-agent simulation for multiple domain experts. We show that this requires to combine multi-domain simulation with multi-level modeling. To this purpose, we propose the SIMLAB agent model which is based on an unified representation of concepts as agents that can influence each other within different axes and different levels of abstraction. We illustrate this approach on a typical example of multi-expert complex system : reduction of household consumption, which requires to combine expertise on human activity, energy efficiency, thermodynamics, etc.