chapitre 6 Le décideur, son organisation et son environnement

6-5.3 Conclusion et perspectives

Le concept de la simulation multi-modale n'est sans doute pas récente. Ainsi par exemple, Bennet et Alker (77) dans leur simulation des guerres du Pacifique ont déjà utilisé une technique de simulation à niveaux multiples. Des équations différentielles représentent l'environnement économique et politique à des niveaux régionaux et globaux et des procédures PL/1 sont utilisées pour modéliser les décisions. Toutefois, ce type de modélisation souffrait des limites technologiques de l'époque. Le langage de programmation non orienté objets et ayant des capacités de traitements de symboles faibles rendait difficile la tâche de modélisation. De plus, il n'existait pas les techniques de programmation des interfaces nécessaires à la modélisation de systèmes complexes. Il est très dommage que ce type de travail ait été plus ou moins abandonné en sciences politiques. Il est à espérer que les langages de simulation modélisation multi-modale utilisés dans le domaine de la simulation des entreprises puissent donnent un nouvel élan à ce type de recherche.

Le grand défi pour toute modélisation reste celui de l'apprentissage. Il s'agit là d'un problème général non seulement lié à l'IA, mais à toutes les sciences humaines. Ainsi, nous suggérons de recommencer d'abord avec des modèles plutôt statiques et descriptifs qui ont une valeur de prédiction dans des conditions "ceteris paribus structurelles" de l'environnement et du décideur. La créativité humaine et la prédiction des résultats de grands bouleversements des systèmes sociaux (nations, systèmes internationaux, etc) est hors de notre portée pour le moment. En exagérant, on pourrait presque postuler: "on peut tout prédire sauf l'avenir!". En fait, on peut prédire parfois ce que l'avenir ne sera pas et ce qu'il sera le plus probablement".

THESE présentée par Daniel Schneider - 19 OCT 94

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