Retours sur une pratique géographique de la modélisation: DARIUS / MARIUS / VARIUS
Séminaire interdisciplinaire autour des épistémologies et pratiques de la modélisation urbaine à l'initiative de Juste Raimbault
11 Juin 2018
Clémentine Cottineau, CR au CNRS
UMR 8097 - Centre Maurice Halbwachs
en collaboration avec Paul Chapron, Guillaume Chérel, Robin Cura, Denise Pumain, Sébastien Rey-Coyrehourcq et Romain Reuillon
Juste
un objet théorique (la coévolution ville-transport) et des applications variées
.ARIUS
un objet géographique (l'urbanisation de l'espace post-soviétique) et une démarche de "généralisation"
Question et démarche
(+ applicabilité à d'autres questions)
L'urbanisation de la Russie et de l'ex-URSS est-elle totalement singulière? Quelle est la part de généralité dans cette évolution?
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Question et démarche
(+ applicabilité à d'autres questions)
L'urbanisation de la Russie et de l'ex-URSS est-elle totalement singulière? Quelle est la part de généralité dans cette évolution?
Interroger un cas particulier à l'aide de modèles théoriques et généraux
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>
Interroger des théories dans leur capacité à rendre compte de cas particuliers
vs.
Le statut du modèle et de ses résidus en géographie
1ère approche: empirique
- Qu'est-ce qu'une ville en ex-URSS?
- Quelle est la fiabilité des informations officielles?
- Les concepts théoriques de la géographie urbaine sont-ils applicables à un système économique collectiviste?
=> Séjours de terrain, travail d'archive, lectures critiques, revues de littérature des démarches quantitatives de l'urbanisation en ex-URSS
Modèle conceptuel
1ère approche: empirique
DARIUS
D émographie: Population totale recensée
A gglomérations: villes définies sur un critère de continuité du bâti
R ussie
I mpériale: depuis 1840
U nion
S oviétique: dans le périmètre des quinze Républiques
1ère approche: empirique
DARIUS
1ère approche: empirique
contingence
gap
gap
limitations
2ème approche: modèle
Reconstruire l'information manquante
à l'aide d'un modèle théorique
Exposer le caractère particulier du système à partir d'un modèle général
MARIUS
2ème approche: modèle
Reconstruire l'information manquante
à l'aide d'un modèle théorique
2ème approche: modèle
Exposer le caractère particulier du système à partir d'un modèle général
MARIUS
DARIUS
Traditionnellement: 1 modèle et des résidus
Optimisation: plusieurs modèles pour minimiser la distance aux données
- 11 pas de temps 1897-2010
-
Jusqu'à 2000 villes
-
Accidents et bifurcations
2ème approche: modèle
MARIUS
Général
Particulier
2ème approche: modèle
Progression incrémentale
Multi-modélisation
Lewins R., 1966; Hermann, 1967
Openshaw, 1988; Grimm, 2015
Génération de modèles
Confrontation des modèles (structure + paramètres) aux objectifs d'évaluation
Step 1
Step 2
2ème approche: modèle
Functional programming paradigm
and mixin methods (Scala)
trait T11
parameter 1 for trait T11
parameters for trait T22
ex: ressource extraction
ex: oil & gas multiplier
ex: degree of rural migration
trait T22
ex: urban transition
Model id
= composition
of mechanisms
2ème approche: modèle
2ème approche: modèle
Deux types d'Optimisation:
- Calibrage de modèles de différentes structures
(exploration des entrées du modèle)
- Maximisation de la diversité des sorties du modèle
(Pattern Search Exploration: Chérel et al., 2015)
Résultat de calibrage d'un Multi-Modèle
Model id
= composition
de mécanismes
Paramètres
= meilleures valeurs
calibrées
Fitness
(un ou plusieurs
objectifs)
Meilleures 3,200 instances
parmi les 36,000,000 évaluatée par GA
pour chaque période de simulation
1
2
...
3200
HPC Needed !!!
~ 1 semaine de calcul
sur un grille de 3000 cores
Quelques réponses
Quels sont les valeurs de paramètre
du meilleur modèle le plus parcimonieux?
Given
Fitness
(for multiple
evaluation targets)
~
Parameters
= calibrated values
given composition
Model id
= composition
of mechanisms
1959-1989
1989-2010
3ème approche: exploration
VARIUS
http://shiny.parisgeo.cnrs.fr/VARIUS/
Faire tourner des modèles sur mesure
3ème approche: exploration
VARIUS
http://shiny.parisgeo.cnrs.fr/VARIUS/
Evaluer les mécanismes les uns par rapport aux autres
3ème approche: exploration
VARIUS
http://shiny.parisgeo.cnrs.fr/VARIUS/
Représenter les failles du modèle
3ème approche: exploration
VARIUS
http://shiny.parisgeo.cnrs.fr/VARIUS/
Enseignements
de la méthode
- Application située de principes théoriques par la simulation
- Comparaison du pouvoir explicatif de différents modèles
- Possibilité d'accumulation de "briques de base"
Enseignements et limites
de la méthode
- Application située de principes théoriques par la simulation
- Comparaison du pouvoir explicatif de différents modèles
- Possibilité d'accumulation de "briques de base"
- Lourdeur de l'exploration
- Sélection ad-hoc des mécanismes implémentés
- Manque la variété dans l'implémentation des fonctions alternative d'un même mécanisme
- Structure et objectifs (POM) statiques
- Besoin d'un équivalent AIC/BIC pour la simulation
- Manque de consensus sur le cas d'étude
Extension actuelle
Application aux inégalités économiques et territoriales
Nouveaux défis
- intégration d'échelles
- acteurs hétérogènes
- théories interdisciplinaires quali/quanti
- données plus fournies mais parcellaires
Application aux inégalités économiques et territoriales
Merci!
Cottineau C., Reuillon R., Chapron P., Rey-Coyrehourcq S., Pumain D., 2015, “A modular modelling framework for hypotheses testing in the simulation of urbanisation”, Systems, 3, Numéro spécial “Agent-Based Modelling of City Systems”, pp. 348-377, DOI: 10.3390/systems3040348
Cottineau C., Chapron P., Reuillon R., 2015, “Growing models from the bottom up. An evaluation-based incremental modelling method (EBIMM) applied to the simulation of systems of cities”, Journal of Artificial Societies and Social Simulation (JASSS), Vol. 18, No. 4, 9. DOI: 10.18564/jasss.2828.
Chérel G., Cottineau C., Reuillon R., 2015, « Beyond corroboration: strengthening model validation by looking for unexpected patterns. », PLoS One, Vol. 10, No. 9, e0138212.
Cottineau C., 2018, "Les échelles de l'inégalité urbaine", projet de recherche publiée dans les Etudes et Documents du CMH, https://www.cmh.ens.fr/Etudes-et-documents-862
Pumain D., Reuillon R. (Coord.), 2017, Urban dynamics and simulation models, Springer.
clementine.cottineau@ens.fr
MARIUS
MARIUS
MARIUS
MARIUS
DARIUS
Cottineau C., Frost I., 2018, "The Russian Urban System: Evolution Engaged with Transition", in Rozenblat C., Pumain D., Velasquez E. (Eds): International and Transnational Perspectives on Urban Systems, Springer-Singapore, pp263-284.
Cottineau C., 2017, “Peut-on estimer la singularité des villes (post-)soviétiques ?”, Revue d’Economie Régionale et Urbaine (RERU). Vol. 2017/1, pp 5-32.
DARIUS
VARIUS
Robert Sampson, 2012, Great American City, Chicago and the enduring neighborhood effect, p.77
“Chicago has faced the dynamics that have confronted all the major cities in the country - growth, decline, riot, crime, and boom times. In this sense Chicago is both unique and broadly representative, grounded in a thouroughly documented history and context that helps understand key patterns.”
Robert Sampson, 2012, Great American City, Chicago and the enduring neighborhood effect, p.77
“Chicago has faced the dynamics that have confronted all the major cities in the country - growth, decline, riot, crime, and boom times. In this sense Chicago is both unique and broadly representative, grounded in a thouroughly documented history and context that helps understand key patterns.”
Post-soviet cities have
world
Post Soviet cities are
Post Soviet