Algorithmes de viabilité pour la robotique autonome
Utilisation d’algorithmes de viabilité pour garantir la sécurité et la performance des robots évoluant dans des environnements incertains.
Utilisation d’algorithmes de viabilité pour garantir la sécurité et la performance des robots évoluant dans des environnements incertains.
Application de la théorie de la viabilité pour définir des politiques économiques soutenables à long terme.
Étude de modèles de viabilité appliqués à la régulation des populations et à la santé publique.
Cet atelier propose une introduction appliquée à la théorie de la viabilité, notamment dans le cadre des écosystèmes soumis à des contraintes environnementales. Les participants exploreront comment formaliser des politiques durables de gestion à l’aide d’algorithmes de viabilité, et comment modéliser la résilience d’un système via des cas concrets comme l’eutrophisation d’un lac ou la gestion d'une population.
Pour consulter un compte-rendu de cet atelier : ici
LUNDI 27 AVRIL
8h15 - Rendez-vous de l’ensemble des participants devant la Bibliothèque Universitaire
SESSION 1 : POSER UN PROBLEME EN VIABILITE
Animateurs : Bates - Lavallée - De Lapparent
| 8h30 - 8h50 | La viabilité mathématique en question ? (Samuel Bates) |
| 8h50 - 9h50 | Formuler mathématiquement un problème de viabilité (François Lavallée) |
Pause & discussion
| 10h00-10h30 | Exercice sur l'art de poser un problème de viabilité (François Lavallée) |
| 10h30-11h15 | Cas de résolution analytique de la viabilité (François Lavallée) |
| 11h15-12h00 | Exercice sur la résolution analytique de la viabilité (François Lavallée) |
Déjeuner
| 13h30-14h00 | Cas de résolution numérique de la viabilité (François Lavallée) |
| 14h00-15h15 | Cas de résolution de viabilité en situation d’incertitude (François Lavallée) |
Pause & discussion
| 15h30-16h00 | Cas de résolution de viabilité avec cible terminale (François Lavallée) |
| 16h00-17h00 | Viabilité individuelle et collective : cas de résolution de viabilité multi-agent (François Lavallée) |
| 17h00-17h45 | Illustration d'un cas de viabilité multi-agent (Alice De Lapparent) |
| 19h00 | Diner d'accueil sur inscription (Fort-de-France) |
MARDI 28 AVRIL
SESSION 2 : L’INFORMATIQUE DE LA VIABILITE
Animateur : Désilles - Lavallée - Gloglo - Andres-Domenech
| 8h00-9h00 | Préparation à l’informatique de la viabilité (Anya Désilles) |
| 9h00-10h30 | Présentation du logiciel Viablab (Anya Désilles) |
Pause & discussion
| 10h45-11h15 | Enjeux informatiques sur les noyaux de viabilité (Anya Désilles) |
| 11h15-12h00 | Enjeux informatiques sur les trajectoires de viabilité (Anya Désilles) |
Déjeuner
| 13h30-15h30 | Atelier de manipulation du Logiciel autour d’un cas d’étude (1/2) (François Lavallée & Anya Désilles) |
Pause & discussion
| 15h45-17h45 | Atelier de manipulation du Logiciel autour d’un cas d’étude (2/2) (François Lavallée & Anya Désilles) |
| 18h00-19h00 | Introduction à la Théorie Mathématique de la Viabilité (à destination du Master MBFA : Pablo Andres Domenech, Samuel Bates, Beringer Gloglo) |
MERCREDI 29 AVRIL
SESSION 3 : ATELIERS THEMATIQUES D’APPLICATION
Animateurs Désilles - Bates - Gloglo - Andres-Domenech
| 8h00-10h00 | Atelier autour de AgroViablab : Illustration vers une montée en complexité (Anya Désilles & Samuel Bates) |
Pause & discussion
| 10h15-12h15 | Brainstorming autour d’AgroViablab (collectif) |
Déjeuner
| 13h45-15h30 | Atelier d’application sur un système monétaire : Illustration vers une simplification de complexité (Beringer Gloglo) |
| 15h30-17h30 | Brainstorming sur les applications (collectif) |
| 18h00-19h00 | Viabilité d'une union monétaire : le cas de l'UEMOA (à destination du Master MBFA : Béringer Gloglo, Pablo Andres Domenech, Samuel Bates) |
JEUDI 30 AVRIL
SESSION 4 : MODELISATION EN VIABILITE
| 8h00-9h00 |
Brainstroming autour d’un 1er sujet de modélisation (collectif) |
| 9h00-10h00 | Brainstroming autour d’un 2e sujet de modélisation (collectif) |
Pause & discussion
| 10h15-11h15 | Brainstroming autour d’un 3e sujet de modélisation (collectif) |
| 11h15-12h00 | Brainstroming autour d’un 4e sujet de modélisation (collectif) |
13h30 Déjeuner & clôture hors les murs sur inscription (Saint-Pierre)
L'atelier aura lieu à l'Université des Antilles, Pôle Martinique
Trouver pour chaque individu son ensemble d'engagements préservant la viabilité de chacun. Un ensemble d'engagements individuel corresponds à l'ensemble des contrôles (actions min à max, supposées continues) que l'individu peut exercer.
Le code est disponible sur la forge INRAE. Les supports de présentation de viabic sont disponibles sur HAL.
La résolution du problème (ie trouver les bornes des ensembles d'engagements individuels) s'appuie sur une optimisation par essaim particulaire (PSO - Particle Swarm Optimization).
Le problème d'eutrophisation du lac décrit comme le problème de viabilité du lac et des exploitations riveraines est traité à un niveau global et suppose un décideur unique. Dans le présent exemple les parties prenantes sont réunies dans un comité, et les membres du comité (appelés individus dans la suite) ne sont pas nécessairement d'accord sur la dynamique du lac. Cet exemple illustre les cas où la gestion est collective et où il n'y a pas de consensus sur la dynamique. Ce problème est un problème de viabilité garantie.
Ce problème est décrit en détail dans :
Alvarez, I., Zaleski, L., Briot, J.-P., Irving, M. de A. (2023). Collective management of environmental commons with multiple usages: A guaranteed viability approach. Ecological Modelling, 475, Article 110186
Les caractéristiques du problème modélisé sont les suivantes :
Les individus acceptent de partager leurs informations personnelles avec un tiers de confiance.
Dans cet exemple, on considère $N=4$ individus. Trois d'entre eux ($i\in\{1,2,3\}$) adoptent la dynamique classique, mais avec des paramètres différents :
\begin{equation}
(P_i \text{ modèle 1})\left\{
\begin{array}{l}
\frac{dL}{dt}=u\in U=\left[ u_{min},u_{max}\right] \\
\frac{dP}{dt}=-b_i P(t) + L(t) +r_i\frac{P(t)^{q_i}}{m_i^{q_i} + P(t)^{q_i}} \\
\left(L(t),P(t)\right) \in K=[L_{min}, +\infty[ \times [0,P_{max}]
\end{array}
\right.
\end{equation}
Un individu ($i=4$) considère que le processus de relargage peut se produire différemment, et utilise une formule différente pour la pseudo-sygmoïde :
\begin{equation}
(S' \text{ modèle 0}) \quad \frac{dP}{dt}=-b_i P(t) + L(t) + r_i \frac{P(t)}{P(t) + m_i e^{(-\lambda_i(P(t)-m_i)) }}
\end{equation}
Les valeurs numériques pour les calculs sont les suivantes : $u_{min}=-u_{max}/2$ ; $u_{max}\approx 3,15\; \mu g.l^{-1}.\text{an}^{-1}$, $L_{min}\approx6,94 \; \mu g.l^{-1}$, $P_{max}=24.76 \; \mu g.l^{-1}$,
Le tableau suivant rassemble les valeurs des paramètres pour chaque individu (b,r,m sont en $\mu g.l^{-1}$).
| Paramètres | $b_i$ | $r_i$ | $m_i$ | Modèle | $q_i$ | $\lambda_i$ | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| perte | taux | valeur de P | choix du | pente du | pente du | ||||||
| max. | pour $r_i/2$ | modèle | modèle 1 | modèle 0 | |||||||
| Individu 1 | 2,2676 | 101,96 | 26,90 | 1 | 2,222 | - | |||||
| Individu 2 | 2,2676 | 101,96 | 26,90 | 1 | [2,2;2,3] | - | |||||
| Individu 3 | [2,2;2,3] | 101,96 | 26,90 | 1 | 2,222 | - | |||||
| Individu 4 | 2,2676 | 101,96 | 26,90 | 0 | - | [1/19;1/16] |
Les incertitudes sont traitées comme des variables prenant leur valeur dans des ensembles. Le problème est un problème de viabilité garantie, dans lequel le vecteur $v$ des "tyches" regroupent les paramètres incertains : $v_1$ représente le paramètre $b_i$, $v_2$ : $\alpha_i$, $v_3$ : $q_i$ et $v_4$ représente $\lambda_i$. La dynamique du modèle avec incertitudes devient :
\begin{equation}
f_v(x=(L,P),u,v)=\left(
\begin{array}{l}
u\\
- v_1 P + L + r \left( (1-v_2) \frac{P^{v_3}}{m^{v_3} + P^{v_3}} + v_2 \frac{P}{P + m e^{(-v_4(P-m)) }}\right) \;
\end{array}
\right)
\end{equation}
Le problème de viabilité garantie qui doit être résolu est le suivant :
\begin{equation}
(P_v)\left\{
\begin{array}{lcl}
(L,P)'(t)&=&f_B((L,P)(t),u(t),v(t))\\
u(t)&\in& U=\left[ u_{min},u_{max}\right] \\
v(t)&\in & V=[2.2,2.3]\times[0,1]\times[2.2,2.3]\times[1/19,1/18]\\
(L,P)(t) &\in& K \;
\end{array}
\right.
\end{equation}
Le noyau garanti peut être approximé avec ViabLab (version 2.2). Le code correspondant est ici : https://forge.inrae.fr/isabelle.alvarez/emlake
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