Vers une modélisation plus réaliste de la diffusion d innovations à l aide de la simulation multi-agents

Cette thèse explore la modélisation de la diffusion d'innovations à l'aide de la simulation multi-agents. La diffusion d'innovations est le processus social de communication par lequel une nouvelle idée, pratique ou un nouveau produit se diffuse dans une population. L'objectif est de dépasser les capacités descriptives des modèles actuels, en décrivant notamment l'échec de diffusion d'innovations dû à une mauvaise compréhension de l'innovation ou à des croyances préalables, ou la diffusion d'innovations incrémentales. Nous construisons un modèle conceptuel basé sur des observations issues des sciences sociales. Les croyances sont décrites sous la forme de réseaux associatifs centrés sur des objets sociaux, auxquels sont associés des niveaux de crédibilité qualitatifs; nous définissons des algorithmes de révision, d'extraction et de communication de ces croyances. Après traduction de ce modèle sous forme informatique, les expérimentations démontrent un gain de descriptivité par rapport à l'état de l'art, ainsi qu'une dynamique conforme aux faits stylisés identifiés. Ces expérimentations nous permettent d'ailleurs de détecter les limites du marketing viral, de remettre en cause la segmentation de Rogers, et de contester la pertinence de l'approche épidémique pour conceptualiser le bouche à oreille. Afin d'améliorer la descriptivité des modèles orientés agents en général, nous proposons un algorithme générateur de réseaux sociaux, qui se base sur une formalisation de statistiques de terrain formalisé par des réseaux Bayésiens. Ce générateur, qui lève une contrainte forte de la modélisation basée agents, ouvre la voie à la construction de modèles sociaux plus descriptifsPARIS-BIUSJ-Mathématiques rech (751052111) / SudocSudocFranceF