Observation macroscopique et émergence dans les SMA de très grande taille

L'analyse des SMA de très grande taille nécessite de passer de la conception microscopique des agents à une description macroscopique de l'exécution. Cet article propose de résoudre trois difficultés liées à ce changement de niveau. (1) Il définit le concept d'émergence comme une propriété relative à l'observation et le formalise à partir des notions de description et de complexité. (2) Il présente des outils pour modéliser la causalité au sein des exécutions. Des opérations d'agrégation permettent dans un second temps d'engendrer des descriptions causales macroscopiques. (3) Il propose une méthode d'observation macroscopique (i.e., engendrant directement des descriptions agrégées) pour appliquer ces outils aux SMA de très grande taille. Cette approche est enfin évaluée sur un exemple classique de colonie de fourmis. The analysis of large-scale MAS requires a jump from its microscopic design to a macroscopic description of its execution. This paper addresses three difficulties in relation with this change of level. (1) It defines the emergence concept as a relative-to-observation property and formalizes the concept starting from the notions of description and complexity. (2) It sketches a method for causal description of MAS execution and an aggregation method to generate macroscopic causal descriptions. (3) It finally presents a macroscopic observation approach to apply these methods to large-scale MAS and realizes a change of level by directly generating aggregated descriptions of their execution. The approach is evaluated on the wellknown example of ant colony.