Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Une approche à base d'agents pour la visualisation d'informations
Directeur de thèse:
Alexis DROGOUL (UMMISCO)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
La visualisation d’informations a pour objet la représentation de données, parfois abstraites, par le biais de métaphores visuelles sur une interface graphique. Elle est très étroitement associée à des problématiques de fouille de données permettant d’explorer, de comprendre et d’analyser des phénomènes, systèmes ou masses de données dont la complexité ne cesse aujourd’hui de croître.
Cependant, la plupart des techniques de visualisation actuelles ne sont pas adaptées à l’exploration et la compréhension de telles masses de données, constituées d’un grand nombre de données individuelles parfois issues de sources hétérogènes et partageant de nombreuses propriétés avec ce que l'on appelle communément les “systèmes complexes”. L’utilisation d’approches encore trop souvent monolithiques et centralisées en est généralement la cause. Toutes proportions gardées, cette situation n’est pas sans rappeler celle de la modélisation des systèmes complexes (en sciences sociales, physique des particules, chimie, écologie, et bien d’autres domaines) avant le progrès qu’a constitué la généralisation des approches à base d’agents il y a une vingtaine d’années.
Je défends dans cette thèse l’idée que cette même approche peut être appliquée, avec le même succès, au domaine de la visualisation d’informations: en partant de cette idée maintenant communément admise que les modèles à base d’agents offrent des représentations adaptées à la complexité d’un système réel, je propose donc dans mon travail d’adopter une approche fondée sur la définition de modèles de visualisation à base d’agents afin de faciliter la représentation visuelle de données complexes et d’offrir un support innovant permettant d’explorer, programmatiquement et visuellement, leurs dynamiques sous-jacentes. Tout comme leurs contreparties logicielles, les modèles de visualisation à base d’agents sont composés d’entités graphiques autonomes, pouvant interagir et s’organiser entre elles, apprendre à partir des données qu’elles traitent et adapter en conséquence leurs comportements et représentations visuelles. En offrant à un utilisateur la possibilité de décrire des tâches de visualisation sous cette forme, mon objectif est donc de lui permettre de bénéficier des qualités de flexibilité, modularité et adaptabilité inhérentes aux approches à base d’agents.
Ces concepts ont été implémentés et expérimentés dans la plate-forme de modélisation et de simulation GAMA, au sein de laquelle j’ai développé un environnement immersif 3D offrant à l’utilisateur une grande liberté de points de vue et d'interaction avec les agents. Leur mise en oeuvre est validée sur des jeux de données choisis pour leurs propriétés, supports d’une progression linéaire en terme de complexité qui permet de mettre en relief ces notions de flexibilité, de modularité et d’adaptabilité. Je montre enfin, sur le cas particulier des données issues de simulations à base d’agents, comment mon approche permet, en temps réel, de représenter, d’expliciter, voire de découvrir, leurs dynamiques et comment ce progrès en termes de visualisation peut contribuer, en retour, à améliorer la modélisation des systèmes complexes.
La thèse est à valider avec différentes études réalisées par l'IRD notamment une étude portant sur l'aide à la prévision et à la lutte contre les invasions de sauterelles brunes dans le delta du mékong et une seconde sur l'aide à la conception de politiques d'aménagement du territoire face aux bouleversements introduits par le changement climatique.
Ces applications visent à mettre en relief le rapport utilisateur modèle afin de rendre l'utilisateur actif lors de la simulation. Le modèle est ainsi support à une réflexion prospective dans laquelle l'intervention humaine dans le temps et dans l'espace est prise en compte comme toute autres dynamiques. L'utilisateur pourra ainsi explorer un ensemble de ramifications possibles à partir de scénarios bien définis, certaines de ces ramifications étant obtenues classiquement par application de modèles stochastiques par exemple, d'autres étant le résultat d'une intervention de l'utilisateur dans le déroulement des simulations.
Les difficultés de conception de bons modes de visualisation sont nombreuses. En effet, deux utilisateurs n'auront pas forcément le même objectif et les mêmes besoins en termes de visualisation. De plus la complexité des modèles a une influence sur la complexité des modes de visualisation. Il devient alors difficile à l'utilisateur de faire le tri entre l'essentiel et le superflu. L'utilisateur doit pouvoir spécifier de façon interactive et non uniquement déclarative ce qu'il souhaite visualiser. Il est donc important de proposer des modes de visualisation corrélés avec l'apparition de formes spécifiques dans un modèle.
Doctorant.e: Grignard Arnaud