Diffusion d’une innovation : application multi-agents du modèle d’Hägerstrand
Dans les années 1950, Torsten Hägerstrand propose un modèle de diffusion des innovations fondé sur des mécanismes de contact entre individus. L’idée de base est que si ces interactions sont stables et persistantes dans l’espace et le temps, alors leur reconnaissance et leur formalisation doivent permettre de décrire correctement toute diffusion dans l’espace géographique que ce soit à macro échelle, où la diffusion s’effectue en priorité selon la hiérarchie des lieux, ou à micro échelle, la contiguïté spatiale étant alors privilégiée. T. Hägerstrand propose alors un modèle de la diffusion d’une subvention aux pâturages en Suède, de 1929 à 1932. Une telle approche centrée sur les comportements individuels est reprise ici à l’aide des systèmes multi-agents.
Description du modèle
Le modèle créé reprend l’idée originale de Torsten Hägerstrand, c’est-à-dire le poids de la contiguïté spatiale dans la diffusion, et intègre des mécanismes non strictement spatiaux. Dans ce modèle, les agents se caractérisent par des propensions variables à innover et disposent de fonctions de décision dynamique, celles-ci faisant évoluer leur probabilité d’adoption au cours du temps en fonction des informations qu’ils reçoivent des autres agents (proche ou non) et des qualités perçues de l’innovation. La probabilité d’adoption d’un individu est ainsi influencée par le comportement de ses voisins et de son réseau relationnel, celle-ci ayant tendance à diminuer si une majorité de ces informations provient d’individus ayant rejeté l’innovation ou à augmenter dans le cas contraire. A cette formalisation locale de la dynamique de diffusion s’ajoute un effet global, qui intègre une évolution des probabilités individuelles d’adoption en fonction du nombre d’adoptants dans la zone. Cet effet global vise à reproduire les effets de groupe, d’agrégation, sur les comportements individuels (effets de club, économies d’échelle, expérimentations etc.). Le modèle comporte près de 1 700 agents, l’espace d’étude est représenté lors des simulations dans une version discrétisée en cellule de 5 km de côté. A chaque itération est dénombré le nombre d’agents ayant adopté l’innovation, la couleur représente le pourcentage d’adoptants rapporté au nombre d’agents par cellule. Les résultats des simulations comparés aux observations relevées en 1944 convergent dans prés de 60% des cellules.
Pour en savoir plus
DAUDE Eric. (2004), Apports de la simulation multi-agents à l’étude des processus de diffusion, Cybergeo : Revue européenne de géographie, n°255, 15 p.
Voir l’article sur le site de Cybergeo
This article last updated Saturday 29 April 2006. by Eric Daudé, Patrice Langlois