Modélisation à base d’Agents Augmentés par LLM pour les Simulations Sociales : Défis et Opportunités

Alors que les grands modèles linguistiques (LLM) continuent de faire des progrès significatifs, leur meilleure intégration dans les simulations basées sur des agents offre un potentiel de transformation pour la compréhension des systèmes sociaux complexes. Cependant, une telle intégration n’est pas triviale et pose de nombreux défis. Sur la base de cette observation, dans cet article, nous explorons les architectures et les méthodes pour développer systématiquement des simulations sociales augmentées par LLM et discutons des orientations de recherche potentielles dans ce domaine. Nous concluons que l’intégration des LLM aux simulations basées sur des agents offre un ensemble d’outils puissants pour les chercheurs et les scientifiques,  permettant des modèles plus nuancés, réalistes et complets de systèmes complexes et de comportements humains.