ORIGAMI, une méthode organisation centrée de modélisation multi-agent de systèmes complexes

Dans le champ de la gestion de ressources renouvelables, les acteurs (chercheurs, experts, partie prenantes) doivent apprehender des systemes complexes ou des dynamiques sociales et physiques s'inscrivent dans differents niveaux d'organisation imbriques. Le recours a la formalisation des systemes dans des modeles conceptuels permet de mettre en commun des points de vue et d'ameliorer la comprehension du systeme. Dans ce contexte, nous proposons de recourir a une approche s'appuyant sur un formalisme multi-agent organisationnel nomme Agent-Groupe-Role. Afin de pouvoir mettre en ½uvre cette approche, nous avons concu une methodologie graphique basee principalement sur le langage UML et nommee ORIGAMI. Cette methodologie a ete developpee extensivement sur la base d'un modele-jouet et testee lors d'une experience de formation. Le recours a cette methodologie presente encore quelques difficultes notamment au niveau de la comprehension des terminologies utilisees, mais il permet d'expliciter des hypotheses d'habitude implicite et de mieux rendre compte des differents niveaux d'organisation imbriques dans un systeme et de leurs articulations. / In the field of agent-based modelling (ABM) for renewable resources management, actors (researchers, experts, stakeholders) are facing complex systems where social and physical dynamics take place within various interwoven levels of organization. Using conceptual modelling as a tool to formalize such systems facilitates their understanding as well as the sharing of the point of view of the various actors. In this context, we present an approach based on a multi-agent formalism called Agent-Group-Role. In order to implement this approach, we have developed a graphic methodology based mostly on UML and called ORIGAMI. This methodology was built extensively on the basis of a toy model and has been tested during a training experiment. Though some terminological problems occurred, the methodology has proven efficient in representing intervolved levels of organisation and their articulations and in explicating usually hidden assumptions.