RECHERCHE

L’ISC-PIF participe à la dynamique du réseau de recherche sur les systèmes complexes en soutenant des projets de recherche au niveau régional, national et international. L’institut héberge des programmes scientifiques s’insérant dans la feuille de route française des systèmes complexes, texte définissant un large spectre de thématiques abordées par les membres de la communauté. L’accueil des chercheur.se.s facilite le développement de collaboration scientifique et d’actions de mutualisation.

L’ISC-PIF assure également, en tant que Domaine d’Intérêt Majeur (DIM) de la Région Ile de France, le financement de projets axés sur les problématiques transversales aux systèmes complexes.

Axes de recherche

Les systèmes complexes sont des systèmes naturels ou artificiels qui présentent un grand nombre d’entités dont la multitude des interactions «locales» conduisent à l’émergence de propriétés « globales ». Ces dernières sont généralement difficilement prédictibles par la seule connaissance des propriétés de ces entités. L’approche systèmes complexes a pour objectif de faire progresser notre compréhension des comportements globaux de ces systèmes multi-échelles : elle s’appuie sur le phénomène “big data” et l’essor du calcul haute performance pour reconstruire et modéliser les systèmes complexes et ainsi en faciliter l’étude.

Entre 2006 et 2017, plusieurs sessions de travail ont été organisées conjointement par le RNSC, l’ISC-PIF et l’IXXI pour identifier les questions et sujets particulièrement pertinents pour la recherche sur les systèmes complexes. C’est ainsi qu’a été publiée la Feuille de route française pour les systèmes complexes, dont l’objectif est de favoriser la coordination de la communauté des systèmes complexes sur des sujets et des questions spécifiques, ainsi que de présenter les contributions et les défis des systèmes complexes aux sphères publique, politique et industrielle.

Questions Transversales

o Outils informatiques pour l’exploration et la formalisation
o Interactions entre humains assistées par ordinateur

o Le paradigme de la « cascade »
o Systèmes dynamiques aléatoires et bifurcations stochastiques
o Transitions de phase, motifs et comportements émergents
o Échelonnage spatio-temporel en physique et en biologie

o Dynamiques collectives des unités homogènes ou hétérogènes
o Dynamiques collectives dans les environnements hétérogènes
o Émergence de l’hétérogénéité et des processus de différenciation, hétérogénéité dynamique et diffusion de l’information

o Étendre la portée du contrôle optimal
o Projeter les dynamiques complexes dans des espaces restreints
o Projeter le contrôle optimal dans un espace multi-échelles et de grande dimension
o Étendre le compromis exploration/exploitation jusqu’à la reformulation du problème
o Coadaptation de la gouvernance et des objectifs des parties prenantes

o Élaborer des cadres conceptuels communs et pertinents pour les sciences de la vie 8/16
o Elaborer des cadres conceptuels pour formaliser les processus d’émergence et d’immergence dans les sociétés humaines
o Assurer la cohérence entre les modélisations d’un même système complexe à différents niveaux d’observation
o Développer des formalismes mathématiques et informatiques pour la modélisation des systèmes multi-niveaux et multi-échelles

o Utiliser les systèmes complexes artificiels pour comprendre et réguler les systèmes complexes naturels
o S’inspirer des systèmes complexes naturels pour concevoir des systèmes complexes artificiels
o Concevoir des systèmes complexes hybrides

o Auto-organisation et dynamiques spatio-temporelles de la matière complexe
o Fluctuations hors équilibre
o Matériaux métastables, relaxation lente et dynamique dans les verres

o Structure et hiérarchie, classification
o Formalismes, mesures et données
o Réseaux dynamiques : caractéristiques, mesures, propriétés et contrôle
o Exploration et visualisation de réseaux complexes

o Analyse et caractérisation des états transitoires dans les systèmes dynamiques multi-échelles
o Identification et validation de la sensibilité aux perturbations des systèmes et de leurs modèles
o Etude du rôle de la variation et de la transition dans l’émergence et la stabilité de motifs (patterns)

o Comment identifier et caractériser l’information dans un système complexe ?
o La causalité dans les systèmes complexes : généralités et spécificités
o Sources d’information multiples dans les systèmes complexes : co-existence, coopération, chevauchement ou compétition ?

o Lois et modèles
o Vers une thermodynamique des systèmes complexes ?

Objets Multi-Échelles

o Physique statistique hors équilibre
o Endommagement et rupture des matériaux hétérogènes
o Dynamiques vitreuses : verres, verres de spin et milieux granulaires
o Bifurcations en milieux turbulents: de l’effet dynamo aux dynamiques lentes

o Fluctuations et bruit dans les systèmes biologiques
o Réseaux régulatoires dans le temps et l’espace
o Stabilité et homéostasie
o Approches multi-échelles de la cancérogenèse
o Approches métagénomiques et biologie des systèmes

o Intégration de modalités d’observation d’activités physiologiques à différentes échelles spatio-temporelles
o Caractérisation du contexte déterminant l’apparition d’une fonction physiologique, ou sa stabilité et sa modulation
o Étude des relations entre l’ontogenèse d’une fonction physiologique et ses éventuels dysfonctionnements

o Développer des systèmes d’observation et d’expérimentation pour la reconstruction des dynamiques à long terme des écosystèmes
o Modéliser les relations entre biodiversité, fonctions et dynamiques des écosystèmes
o Associer la biologie intégrative et l’écologie pour décoder les mécanismes évolutifs
o Simuler des paysages virtuels (intégration et couplage des modèles biogéochimiques et écologiques aux maquettes de paysages dynamiques)
o Concevoir des systèmes d’aide à la prise de décision pour des écosystèmes multi-fonctionnels

o Dynamique multi-échelle du cerveau qui apprend
o Cognition individuelle, contraintes cognitives et processus de décision
o Aide à la décision et l’élaboration de politiques
o Cognition sociale et dynamique des réseaux socio-sémantiques
o Humanités numériques

o Émergence de comportements collectifs dans les populations biologiques
o Evolution culturelle et co-évolution individus/société
o Coévolution des individus, des structures et des territoires
o Hétérarchies, organisations multi-échelles

o Comprendre les conditions dynamiques de l’innovation
o Modéliser les innovations et leurs rythmes
o Comprendre la relation entre cognition et innovation
o Reconstruction historique des processus sur le temps long

o Comprendre la différenciation territoriale
o Vers une gouvernance territoriale réflexive
o Viabilité et observation des territoires
o Modélisation, simulation et contrôle des systèmes socio-techniques adaptatifs (exemples : systèmes de santé, systèmes de transport, systèmes financiers…)

o Conception locale et propriétés générales (routage, contrôle et confidentialité)
o Calcul autonome (robustesse, redondance, résistance aux défaillances)
o Nouveaux modèles computationnels (résolution et stockage distribués, fusion d’informations spatiales, temporelles ou multimodales, émergence d’abstractions)
o Nouveaux paradigmes de programmation : création et ancrage des symboles (preuves et validations comprises)

o Comprendre et réduire les incertitudes
o Physique statistique hors équilibre du système terrestre
o Modèles intégrés des changements climatiques, de l’économie et des dynamiques de populations structurées

L’ approche « systèmes complexes » au cœur des sciences contemporaines

On qualifie de complexe un système composé d’une multitude d’entités dont les interactions locales font émerger des propriétés globales difficilement prédictibles par la seule connaissance des propriétés de ces entités. Une nuée d’oiseaux, un réseau social, une fourmilière, un ux de piétons ou encore un réseau de neurones peuvent être qualifiés de systèmes complexes.

L’interconnexion et l’interdépendance croissantes des réseaux technologiques, économiques, sociaux et médiatiques des sociétés contemporaines rendent de plus en plus prégnants leurs comportements en tant que systèmes complexes. Ils ont été illustrés autant par les récentes crises financières que par les révolutions en cascade qu’ont vécu les pays arabes ou par les défaillances pan-continentales qu’ont pu connaître certains réseaux technologiques comme les réseaux électriques.

L’étude des systèmes complexes dynamiques, qu’ils soient naturels (écosystèmes, organismes vivants, climat, etc.) ou artificiels — construits ou influencés par l’homme — (systèmes sociaux, économiques, villes, Web, etc.) couvre des questions portant sur leur fonctionnalité, leur organisation et désorganisation en tant que système multi-échelles, leur dynamique de développement, leur résilience et viabilité, leur capacité de réparation et réactivité, leur vieillissement et points de rupture.

Ces questions sont transversales à de nombreux systèmes complexes. L’étude de la désorganisation des systèmes complexes concerne de nombreux enjeux contemporains — climatiques, écologiques, sociétaux — auxquels l’homme, au cœur de ces interactions multi-échelles, est confronté. La compréhension de ces phénomènes est indispensable à une bonne gouvernance.

RELEVER DES DÉFIS NOUVEAUX PAR UNE APPROCHE INTERDISCIPLINAIRE 

La maîtrise des dynamiques des systèmes complexes est un facteur majeur d’innovations sociétales, un grand nombre de technologies futures et émergentes faisant le pari de la décentralisation et de l’auto-organisation (blockchains, flotte de voitures autonomes, robotique collective, réseaux électriques intelligents ou smart grids, technologies pair-à-pair, dispositifs pour les villes intelligentes, etc.).

L’étude de ces systèmes est interdisciplinaire à double titre. D’une part, l’articulation de différents niveaux d’organisation implique de mobiliser plusieurs disciplines. D’autre part, des méthodologies peuvent être développées de manière transversale pour leur étude (par exemple, la théorie des réseaux complexes dynamiques, la théorie de la percolation, les techniques de simulations agents, etc.).

La science des systèmes complexes s’intéresse de manière privilégiée aux interactions entre niveaux d’organisation micro/meso/macro et investit les méthodes de reconstruction et d’analyse capables de prendre en considération de multiples échelles de temps et d’espace. Elle mobilise pour cela les masses de données produites par ces systèmes — qui participent pleinement du phénomène Big Data — et le calcul haute performance pour modéliser leur comportement. Ce parti pris scientifique amène les chercheurs confrontés aux systèmes complexes à relever des défis radicalement nouveaux, aussi bien du point de vue théorique et méthodologique que technologique.

Présentation du Politoscope aux auditeurs de l’IHEST, par le directeur de l’ISC-PIF, David Chavalarias (2018).

LA RECHERCHE À L’ISC-PIF, UNE RENCONTRE ENTRE INNOVATION ET SHS

En provoquant la migration d’un grand nombre de contextes de production de connaissances vers des supports numériques — depuis les discussions informelles jusqu’à la production de théories scientifiques en passant par le débat politique —, l’essor des technologies de l’information et de la communication (TIC) a révolutionné notre rapport aux productions culturelles de nos sociétés. L’entrée des TIC dans l’ère du web 2.0 a ouvert, entre autres, de nombreuses opportunités pour une recherche qui se situe à la croisée entre l’innovation et les sciences humaines et sociales.

Grâce aux outils du Big Data et des méthodes issues de l’analyse et de la modélisation des systèmes complexes, il est aujourd’hui possible d’extraire simultanément et à grande échelle les contenus sémantiques et les réseaux d’acteurs présents dans les différentes sphères des TIC. L’ISC-PIF est spécialisé dans le développement de ces outils qui permettent l’analyse de systèmes complexes tels que les réseaux socio-sémantiques et proposent de nouveaux modes d’interactions avec les productions scientifiques et culturelles des sociétés.

Ces outils sont appelés des « macroscopes sociaux », en référence à cet outil virtuel décrit par Joël de Rosnay qui permet d’observer un système complexe en adoptant un point de vue « extérieur ». Ces macroscopes ambitionnent d’accompagner les citoyens, responsables politiques, industriels et scientifiques dans la connaissance de nos sociétés comme ont pu le faire le microscope ou le télescope pour la connaissance du vivant ou de l’Univers.

Cette plateforme développée par l’ISC-PIF vous permet de parcourir la littérature sur le changement climatique et de découvrir comment le web parle du changement climatique.