Banos, Arnaud

Rey-Coyrehourcq, Sébastien

French

Archive Ouverte en Sciences de l'Information et de la Communication

Le Calcul pour la simulation des systèmes
complexes en géographie  
Sébastien Rey-Coyrehourcq (UMR IDEES)
Arnaud Banos (UMR Géographie-cités)
histoire, enjeux, exemples
4 juin 2018 - Caen
https://slides.com/sebastienreycoyrehourcq/hpc-criann-caen 1
Historique des
pratiques
2
Simulation en géographie
1950 1980
Hägerstrand, Marble,
Pitts, etc.
 
Pumain, Sanders, etc.
Guermond, Langlois, etc.
Chamussy, Le Berre, Uvietta, etc. 
Forrester
pioneers turning point
1970
Wilson
Batty
Ackerman, Chorley,
Hagget, Berry, etc .
Prigogine, Allen,
Sanglier, Haken, etc..
3
conceptual
technical
1990
Couclelis,
Tobler,etc.
Epstein,
Doran, etc.
 ~ 1980 in France Agent Based
Modelling
[Pouvreau 2013]
Inﬂuence répétées du projet systémique (Von
Bertallanfy et cie.)
open systems, retro-action, self-organization, equiﬁnality,
bifurcation, etc.
(et en SHS ...)
[Rey-Coyrehourcq 2015]
Cellular 
Automata
Non Linear Dynamical 
Systems
Modèles dynamiques
Systèmes dynamiques Automates 
Cellulaires
Modèles multi-agent
jeu de la vie fourmisproie prédateur
Couplage possible de ces trois approches
4
Modèle multi-agents
??
Echangent des messages
Réﬂechissent ...
Bougent et perçoivent
Evoluent dans un environnement
Agissent sur l'environnement
(plus ou moins ...)
[Ferber 1999, Drogoul 2009]
5
ville
fourmis
moustique
individu
arbre
[Drogoul Treuil 2008]
Modèle multi-agents
Un méta-modèle plus qu'un modèle
ﬂexibilité de représentation &
emboitement d'échelle !
6
KISS KIDS
Stylisé
Particulier [Sanders & Banos 2011,
2013, Banos 2013]
Une variété de pratiques
7
Une diversité d'acteurs ...
MAPS
Gama
Miss-ABMS
ISC-PIF
IGN
Idees
Théma
8
CNRS
CIRAD
INRA
Espace
Géographie-cités
LabEx
DynamiTe
... pour la simulation en géographie
UMR
Instituts
Réseaux et outils
IRIT
IRD
ISC-PIF
Besoins en "calcul"
9
Espace des paramètres
x
x
y
0.0 1.0
1/4
1/2
x
y
z
1/8
dim 1
dim 2
dim 3
dimensions = couverture à nb points égal
10
Accès aux ressources
( dès juin 2010 )
Mx repliworkﬂow
distribue  rapatrie
plan
d'expérience
... de nombreux aller retours entre modèles et résultats ...
11
obj 1 - population max
obj 2 - distribution villes
obj 3 - temps
3 objectifs simultanés
= 10000 hab.
= 4000 ans
= lognormalité
Recherche de patterns
12
Méthodes d'explorations clef en main dédiés Grille
Accès transparent aux ressources Grille (EGI 4000 coeurs) 
& HPC
Utilisation au ﬁl de l'eau des ressources
Tâches spéciﬁques aux plateformes Agents (Netlogo, Gama,
Cormas) mais pas que ...
Outils & méthodes génériques à la communauté des
systèmes complexes
next.openmole.org
iscpif.frOpenMOLE
... et l'institut des systèmes complex Paris-IDF !
13
OpenMOLE next.openmole.org
 
val i = Val[Double] 
val res = Val[Double] 
 
val exploration =  
ExplorationTask(i in (0.0 to 100.0 by 1.0)) 
 
val model = 
  ScalaTask("val res = i * 2") set ( 
    inputs += i, 
    outputs += (i, res) 
  ) 
 
val env = LocalEnvironment(4) 
 
exploration -< (model on env hook ToStringHook())
Plusieurs types de plan
d'expériences : Plan complet,
LSH, Analyse de sensibilités,
Algorithmes Evolutionnaires, etc.
Plusieurs tâches
diﬀérentes !
T
python
netlogo
Support de multiples
technologies HPC : Cluster,
grille de calcul, etc.
iscpif.fr
Créer des "chaînes de traitements" 
parallélisables, reproductibles, simples (ou complexes) sans 
aucune connaissance des technologies HPC
Langage de scripts (DSL) simple
et ﬂexible pour composer les
workﬂow
... et l'institut des systèmes complex Paris-IDF !
14
g1
g2
g3
g4
g5
g6
g7
g8 i1
i2
i3
i4
i5
i6
i7
i8
0.2
0.3
0.4
0.1
0.2
0.3
0.3
0.2
0.4
0.7
0.8
0.9
0.7
0.9
0.2 0.8
0.7
0.5
0.6
0.6
0.7
0.4
0.3
0.2
g1
g9
g3
g10
g5
g11
g7
g12
initialisation évaluation (t) selection (t) reproduction (t)
Algorithmes 
Evolutionnaires (AE)
valeurs
paramètres
p5
p1
simulation
O1
O2
O3
scores
objectifs
( t t + 1 )
Méthodes EA intégrées
Très bien adapté à une utilisation grille de calcul : 
EA 3 modes : generationel / steady - state / Ilôts
https://github.com/openmole/mgo 15
Méthodes : 2 pistes
Calibrage
Exploration
PSECP-PROFILE
[Reuillon et al. 2015] [Chérel et al. 2015]
paramètre x
obj
16
obs. x
obs. y ...
pattern or not patterns?
diversité patterns (+ ou -)
guidée
Perspectives
... un logiciel et une communauté en expansion
passage à uDocker
Amélioration de la documentation
2 session coding-camp en 2019 : dev & utilisateurs
cap des 10.000 commits
création d'une SCIC "Trampoline" adossée à l'isc-pif
Coding Camp OpenMOLE
27/05/2018 - 01/06/2018 
 
Ouverture à de nouvelles méthodes :
méthodes d'exploration OSE
générateur de grilles spatiales
2 nvx cas d'utilisation (santé, éco)
x 2 participants en 2018
gestion et déploiement multi-utilisateurs !!
etc.
attraction de nouvelles communautées scientiﬁque
17
Exemples 
18
4 exemples
KISS KIDS
Stylisé
Particulier
SimpopLocal
H24
MicMac
M03
& une grande diversité de besoins en calculs : Grille & HPC !
19
SimpopLocal [Schmitt 2014,
Schmitt et al. 2015]
Question : La production et la diﬀusion de l'innovation est il un
mécanisme nécessaire pour produire une hiérarchisation crédible
du système de peuplement en 4000 ans au néolithique ?
processus ?lo
g 
(ta
ill
e)
log(rang)
t0 t4000
lo
g 
(ta
ill
e)
log(rang)
agents: villes & innovations 
7 paramètres libres 
4 mécanismes 
très peu de données en entrée/sorties
1 loi empirique à reproduire
Espace
20
SimpopLocal
Question : La production et la diﬀusion de l'innovation est il un
mécanisme nécessaire pour produire une hiérarchisation crédible
du système de peuplement en 4000 ans au néolithique ?
time
time
+ interactions 
+ innovations 
+ ressources
Mécanismes du modèles
21
SimpopLocal
1 simulation = 1 coeur 
1 Go Ram 
~ 5/10 minutes d'exécution 
500 millions de simulation 
eq. 20 ans de calculs 
4000 cpu EGI Biomed
Calibration Analyse de sensibilité
NSGA 2 - Ilôts CP-Proﬁle
1 simulation = 1 coeur 
1 Go Ram 
~ 1/2 minutes d'exécution 
eq. 12 ans calcul par proﬁl 
15 jours de calculs (proﬁl x 6) 
4000 cpu EGI Biomed
10000
7500
5000
2500
25 50 75 100
po
pu
la
tio
n 
de
s 
pe
up
le
m
en
ts
Simulation
step
rang des peuplements
0
1000
2000
3000
4000
[Schmitt et al. 2015] [Reuillon et al. 2015]
réécriture modèle
1 objectif : f = max(01,02,03)3 objectifs : (temps, forme, taille)
obj. f est impossible si 0 innovations
22
MicMac
[Banos et al. 2015]
~ 5/10 minutes d'exécution 
1 simulation par CPU 
agents = personnes & avion & villes ;
couplage avec ODE
stochastique 
4 stratégies à explorer 
2 objectifs à minimiser 
pas de données
Question : Quel est la combinaison de stratégies (quarantaine,
évitement, responsabilisation ind., protection ind.) qui permet de
limiter à la fois les pertes économiques, et la diﬀusion de l'épidémie
dans un tel système ?
23
MicMac
[Banos et al. 2015]
24
h24
[Cottineau et al. 2017]
~ 25 minutes d'exécution 
3 Go ram par simulation 
1 core, mais multithreading possible 
test : 100000 execution 
calibrage: 200000 execution 
 
% personnes en
bonne santé
2002
25
2008
steps
years
3 déplacements / jour (breakfast, lunch, diner)
1996
simulated
data
agents: personnes / 8.16 M agents mobiles,
en interaction 
résolution: IDF à 1km x 1km 
données: nombreuses, et à diﬀérentes
dates (NPPS, CSP 18 catégories, OD,
baromètre santé, etc.)
mesure d'inégalité entre les extrême des groupe
d'éducation à sexe et âge égal
1 modèle changement d'opinion 
5 paramètres  
3 objectifs à minimiser
 Etudier l'eﬀet de la segregation sociale dans l'évolution des
comportements de santé sur une journée type de 24h.
via 3 objectifs à minimiser :
Obj 1. : MSE sum Scenario  1
Obj. 3 : Le delta sur la mesure d'inégalité (SI) entre S1 et S4
Δ(SI  , SI  )random mobility
Obj. 2 : MSE sum Scenario 4
 MSE  ∑i∈(2002,2008) i
Question :  Arrive-t-on à reproduire de façon cohérente les
données et l'inégalité de comportement de santé fonction des
groupes sociaux avec un scénario qui ne tient pas compte de la
mobilité ?!
=> progression par falsiﬁcation
h24
Attribution résidence aléatoire Attribution résidence & mobilité via les
données
pas de mobilité (résidence) Scenario 1 Scenario 2
mobilité journalière (nuit,matin,soir) Scenario 3 Scenario 4
2 scénarii à comparer :
26
Mo
[Maneerat et al. 2017]
3
agents = moustiques &
nids 
résolution inf. 1m 
exécution : + 12 heures 
+ 50 paramètres 
1 simulation = 1 cpu 
16 Go Ram 
DOE : LHS sur grille EGI 
500000 sim, ~20 ans
calculs
Objectif : Comprendre et lutter contre l'émergence et la
diﬀusion de la Dengue dans les milieux urbains
Couplage de 3 modèles en 1; travail en cours
Moma Mode Momos
Micro
Macro
[Misslin 2017]
résolution 30m, 
ville entière 
[Daudé et al. 2017]
[Cebeillac et al. 2017]
27
résolution inf. 1m,
quartier 10km²
paysage synthétique 
 
agent: individu
mobile avec agenda
résolution 30m, 
ville entière 
 données: twittermodèle surrogate
exploration
exploration
indice env. 
 
Questions ?
Lien vers la bibliographie Zotero
https://slides.com/sebastienreycoyrehourcq/hpc-criann-caen
28


Le Calcul pour la simulation des systèmes complexes en géographie

https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-02284541/file/hpc-criann-caen.pdf

Le Calcul pour la simulation des systèmes complexes en géographie

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