Jean-Daniel Kant

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Simulation multi-agent de dynamiques d'attitudes basée sur des données réelles

Auteurs : Kei-Leo Brousmiche, Jean-Daniel Kant, Nicolas Sabouret

Nous proposons dans cet article un modèle multi-agent de dynamique d'attitudes basé sur la communication d'informations sur des événements au sein d'une population. Notre modèle se démarque par (1) un fondement sur des modèles de dynamique d'attitude issus des sciences sociales, (2) sa capacité à prendre en compte les expériences de l'individu lors de ses évaluations d'informations et (3) une notion de coresponsabilité permettant l'attribution d'une action à plusieurs objets sociaux. Nous avons appliqué ce modèle dans le contexte des opérations militaires de stabilisation, et, plus précisément, sur un scénario relatant les opérations françaises en Kapisa (Afghanistan) accompagné des résultats de sondages d'opinions de la population locale vis-à-vis des forces en présence. Sur la base de ces données de terrains, nous calibrons le modèle et présentons les dynamiques d'attitudes résultantes dont l'erreur globale ne dépasse pas 3 points d'écart. Enfin, à partir de ces données, nous avons extrait différentes catégories d'individus en fonction de leurs comportements en appliquant une méthode de classification automatique non supervisée.

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JFSMA 2016. Systèmes Multi-Agents et simulation

Auteur : Collectif JFSMA
Contributeurs : Jean-Paul Delahaye, Philippe Mathieu, Guillaume Casanova, Cédric Pralet, Charles Lesire, Thierry Vidal, Jacques Saraydaryan, Fabrice Jumel, Olivier Simonin, A. Khenifar-Bessadi, Jean-Paul Jamont, Michel Occello, Choukri-B. Ben-Yelles, Mouloud Koudil, Quentin Baert, Anne-Cécile Caron, Maxime Morge, Jean-Christophe Routier, Pierre Rust, Gauthier Picard, Fano Ramparany, Antoine Nongaillard, Sébastien Picault, Mahdi Zargayouna, Gérard Scemama, Amine Othman, Besma Zeddini, Nicolas Becu, Pierre Bommel, Christophe Le Page, François Bousquet, Emmanuel Hermellin, Fabien Michel, Philippe Mathieu, Gildas Morvan, Sébastien Picault, Julien Savaux, Julien Vion, Sylvain Piechowiak, René Mandiau, Toshihiro Matsui, Katsutoshi Hirayama, Makoto Yokoo, Marius Silaghi, Grégory Bonnet, Bruno Mermet, Gaële Simon, Nicolas Cointe, Grégory Bonnet, Olivier Boissier, Denis Payet, Rémy Courdier, Irène Velontrasina, Salima Hassas, Saber Mansour, Victor Lequay, Mathieu Lefort, Florent Carlier, Valérie Renault, Zahia Guessoum, Hedia Zardi, Lotfi Ben Romdhane, Kei-Leo Brousmiche, Jean-Daniel Kant, Nicolas Sabouret, C. Herzog, Jean-Marc Pierson , Laurent Lefèvre, Samuel Thiriot, Yassine Gangat, Aymeric Duizabo, Miloud Bessafi, Denis Payet, Rémy Courdier, Jean-Pierre Chabriat, Julien Saunier, Mukesh Barange, Alexandre Pauchet, Patrick Taillandier, Laurent Vercouter, Mathieu Bourgais, Nadira Boudjani, Souhila Kaci, Philippe Lemoisson
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : Informatique, système multi-agent, intelligence, intelligence artificielle
Référence : 156554

Un modèle multi-agents de la satisfaction au travail fondé sur la comparaison sociale

Auteurs : Kevin Chapuis, Jean-Daniel Kant

Dans cet article nous présentons un modèle multi-agents de la satisfaction au travail qui conjugue divers théories des sciences sociales tout en mobilisant une masse importante de données empiriques. Notre modèle est centré sur la dimension cognitive de la satisfaction au travail vue comme une attitude par rapport aux caractéristiques de l'emploi. Une attention particulière est par conséquent attachée aux mécanismes d'évaluation du travail à travers la comparaison sociale. A l'aide d'un protocole expérimental par simulation basé sur scénario, nous montrons l'effet des comparaisons sur les conséquences d'une politique d'amélioration du contenu du travail.

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JFSMA 2014. Systèmes Multi-Agents. Principe de Parcimonie

Auteur : Collectif JFSMA
Contributeurs : Pierre Cointe, André Freyssinet, José Halloy, Kevin Darty, Julien Saunier, Nicolas Sabouret, Kei-Leo Brousmiche, Jean-Daniel Kant, Nicolas Sabouret, Stéphane Fournier, François Prenot Guinard, Kevin Chapuis, Jean-Daniel Kant, Marcio Fuckner, Jean-Paul Barthès, Philippe Mathieu, Sébastien Picault, Yann Secq, Stéphane Galland, Nicolas Gaud, Sebastian Rodriguez, Flavien Balbo, Gauthier Picard, Olivier Boissier, Nassim Kaldé, François Charpillet, Olivier Simonin, J. Ferber, Julien Nigon, Gautier Maillé, T. Stratulat, Emmanuel Hermellin, Fabien Michel, J. Ferber, Flavien Balbo, Mahdi Zargayouna, Fabien Badeig, Philippe Mathieu, Yann Secq, Z. Afoutni, Rémy Courdier, François Guerrin, Zeineb Graja, Frédéric Migeon, Christine Maurel, Marie-Pierre Gleizes, Ahmed Hadj Kacem, Teddy Bouziat, Stéphanie Combettes, Valérie Camps, Pierre Glize, F. Andriamasinoro, V. Levorato, K. Ben Salem, Lilia Rejeb, Medhedi Bedoui, Xavier Serpaggi, Amro Najjar, Christophe Gravier, Olivier Boissier, Amine Louati, J. El Haddad, S. Pinson, Lauren Thévin, Fabien Badeig, Julie Dugdale, Olivier Boissier, Catherine Garbay
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : Informatique, intelligence artificielle, système multi-agent, intelligence collective
Référence : 115406

Modélisation de l'impact des croyances et de la communication sur la formation et la dynamique des attitudes : une approche multi-agent

Auteurs : Kei-Leo Brousmiche, Jean-Daniel Kant, Nicolas Sabouret, Stéphane Fournier, François Prenot Guinard

Cet article présente un modèle de simulation multi-agent permettant d'étudier la formation et la dynamique des attitudes basées sur la perception des individus ainsi que sur la diffusion de l'information par le biais de la communication. Nous présentons l'attitude comme étant un ensemble d'associations entre l'objet social et ses évaluations d'intensité variable, comme le propose Fazio [11]. Nous illustrons le rôle de la communication sur la dynamique des attitudes au travers de plusieurs expérimentations.

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