...

In everyday life we often have to make decisions in a status of incomplete information. A similar situation occurs in several areas of computer science and its applications. For instance, the input to an algorithm may not be fully known when its execution begins, and instead may be revealed (over time) as a sequence of items. In a different, yet related setting, the algorithm may not have full knowledge of the available computation time. Nevertheless, we still seek algorithms that perform reasonably well even if interrupted during their execution. As a last example, a mobile robot may have to locate a target that lies at an unknown position within the environment, and must do so as efficiently as possible.

In this presentation I will give an overview of some recent work pertaining to online and interruptible computation, and I will highlight some directions for future work.

Les systèmes complexes sont très présents dans les systèmes naturels et sont par définition imprévisibles et non déterministes. Ils ne peuvent donc pas être appréhendés par des modèles trop simples. Dans cet exposé, je commencerai par mieux définir ce qu'on entend par «complexe», et comparerai les capacités des modèles mathématiques et des modèles informatiques à capturer cette complexité. Parmi les modèles informatiques, le cas des modèles multi-agents sera plus particulièrement examiné dans cette perspective, ainsi que la modélisation par simulation.

Dans une seconde partie, j'étudierai la modélisation du comportement humain (individuel et social), système complexe par excellence. Parmi les processus cognitifs, la décision joue indéniablement un rôle central, c'est pourquoi les modèles courants de décision seront analysés et discutés en regard de leur prise en compte de la complexité humaine.

Enfin, les points précédents seront illustrés sur quelques exemples issus essentiellement de la modélisation en économie, avant de conclure sur les difficultés et perspectives de ces recherches.