SMARTCROWD (2016-2018)
Défi CNRS "Sciences Sociales et Cognitives des Comportements Collectifs
L’objectif de ce projet est de déterminer sous quelles conditions des interactions contrôlées entre les individus d’un groupe peuvent conduire celui-ci à trouver ou à se rapprocher de la bonne solution à un problème. Différentes situations sont étudiées dans lesquelles les choix ou les comportements des individus d’un groupe peuvent être influencés par ceux déjà réalisés par les autres individus du groupe. L’objectif est de mieux comprendre le rôle des informations publiques ou privées dans les processus décisionnels à l’échelle individuelle et leurs conséquences dans les dynamiques de choix collectif. La formulation de modèles des mécanismes cognitifs et comportementaux de prise de décision à l’échelle individuelle à partir des données expérimentales, permettra ensuite de déterminer quel type d’information devra être délivrée publiquement aux individus d’un groupe pour améliorer leur capacité à trouver collectivement la meilleure solution au problème posé.
Ce projet collaboratif amorcé combine étroitement des études expérimentales et théoriques et il associe l’expertise d’éthologues (Centre de Recherche sur la Cognition Animale, UMR CNRS 5169), d’économistes (Toulouse School of Economics), d’informaticiens (Laboratoire d’Analyse et d’Architecture des Systèmes, UPR CNRS 8001 et Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, UMR CNRS 5505) et de physiciens. Ces questions sont au cœur des recherches conduites dans les cinq équipes impliquées dans ce projet (Laboratoire de Physique Théorique, UMR CNRS 5152).
Financement : CNRS, Mission pour l’interdisciplinarité (AMI S2C3)
SMARTMASS (2015-2017)
Marie-Curie Fellowship
This research project will develop novel tools to investigate the interactions between individuals and the behavioral and cognitive mechanisms that promote the emergence of collective intelligence in humans, by integrating methods from biology, physics, economics and social sciences.
Economics and biology, two disciplines that study the behavior of living beings, have followed distinct routes to analyze the behavior of human groups. While macroeconomic models rely on complex individual behavior and study static equilibria and steady states, biologists tend to focus on simple individual behaviors to study population heterogeneities and complex group dynamics. Simultaneously, physicists have developed a powerful set of methods and mathematical models to study the dynamics of particle systems and are very recently being combined with behavioral heuristics borrowed from cognitive science.
Merging experimental and theoretical work, we will investigate the mechanisms by which the processing of information between individuals lead to collective decisions, and the specific situations where individual behaviors and choices are affected by the group. We will design and execute specific experiments to study how human groups select alternative solutions to solve specific problems, where anticipation about future actions/events will be formulated under different conditions of information.
The resulting mathematical models based on the experimental data, including behavioral and cognitive processes at the individual scale, will give access to the type of information needed by the group to become more efficient in solving a given problem. These models will be analytically and numerically studied by means of classical and novel tools of statistical physics, complex networks and game theory. The present project thus aims to combine insights and methods from diverse disciplines to deliver novel hybrid models to study the emergence of collective intelligence in social human systems.
ISSUES ADDRESSED IN THE ACTION
COLLECTIVE ESTIMATION |
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 PEDESTRIAN SEGREGATION |
HUMAN RANDOM WALK & PEDESTRIANS’ INTERACTIONS |
COLLECTIVE SEARCH |
COLLABORATION
Secondment Institution |
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Laboratoire de Physique Théorique (LPT)
Université Paul Sabatier - CNRS, Toulouse, France
Toulouse School of Economics (TSE)
Institute for Advanced Study in Toulouse (IAST)
Toulouse, France
Laboratoire d’Analyse et d’Architecture des Systèmes (LAAS)
CNRS, Toulouse, France
Department of Social Psychology & Tatsuya Lab
University of Tokyo, Tokyo, Japan
Department of Behavioral Science & Tatsuya Lab
Hokkaido University, Sapporo, Hokkaido, Japan
EVENTS 2016
SYSCOB (2016-2018)
Systèmes Complexes Bio-inspirés, Chantier de la Fondation de Coopération Scientifique, Sciences et Technologie pour l’Aéronautique et l’Espace
Coordinateurs : Guy Theraulaz et Mathieu Roy
Objectif : structurer la recherche toulousaine sur le développement d’approches fiables et bio-inspirées pour la conception et le contrôle de systèmes véhiculaires coopératifs terrestres ou aéronautiques.
SYSCOB s’appuie sur une dynamique pluridisciplinaire enclenchée par la mise en place de l’Institut des Systèmes Complexes de Toulouse ainsi que sur la réflexion amorcée depuis 4 ans au sein du chantier TORRENTS. Le chantier se focalise sur deux principaux axes de recherches :
Combiner l’approche systèmes complexes et la bio-inspiration
La compréhension des dynamiques complexes résultant des interactions entre les unités d’un essaim de drones ou d’une flotte de véhicules nécessite une approche combinant étroitement expérience et modélisation qui s’appuie sur les outils et méthodes des sciences de la complexité.
Nous proposons d’explorer des modes de contrôle décentralisés et bio-inspirés (reposant sur la logique des mécanismes impliqués dans la coordination des comportements des sociétés d’insectes et des bancs de poissons), adaptatifs (exploitant des capacités d’auto-organisation induites par les interactions) et ne nécessitant que des perceptions et des communications locales entres les entités.
Contrôle d’un essaim intelligent de drones
Un workshop sur le thème “Cross-disciplinary approaches for building intelligent swarms of drones” s’est tenu les 13 et 14 Novembre à l’Université Toulouse 1 Capitole et a rassemblé plus de 80 chercheurs autour de 12 conférenciers invités et deux tables rondes.
Ce workshop avait pour objectif de promouvoir une approche interdisciplinaire du contrôle distribué et du comportement collectif adaptatif dans les essaims de drones et de favoriser des interactions entre des communautés diverses : éthologie quantitative et computationnelle, informatique, technologies de l'information, robotique d'essaim. Trois principales thématiques ont été discutées :
1) Le contrôle des déplacements collectifs d’essaims: conception d’algorithmes de contrôle, décision décentralisée et implémentation locale ;
2) La maîtrise de l’incertitude dans les essaims de drones et de micro-robots: perception locale/globale, formation et évolution des structures ;
3) La robustesse multi-échelle dans les essaims de drones et de micro-robots: robustesse du contrôle local, coordination insensible aux défaillances et cohérence de la planification globale.
Le programme détaillé du workshop ainsi que les diapositives des interventions sont disponibles sur le site : http://xsys.fr/events/wisdrones/
Couplage sûr de systèmes véhiculaires
Optimisation d’un trafic de véhicules
Partenaires :
Mécanismes comportementaux et interactions impliqués dans les déplacements collectifs coordonnés et dans les réponses collectives aux perturbations.
Les déplacements coordonnés de groupes d’organismes constituent un des phénomènes collectifs les plus spectaculaires et également les plus répandus que l’on puisse observer dans les systèmes vivants, depuis les colonies de bactéries, jusqu’aux migrations de gnous, en passant par les bancs de poissons, les nuées d’étourneaux et les foules humaines. Ces phénomènes s’accompagnent de la formation de structures spatiales et temporelles dont l’échelle peut atteindre plusieurs ordres de grandeur celle des individus. L’objectif des recherches menées dans ce projet est d’identifier les mécanismes comportementaux qui gouvernent le déplacement coordonné de poissons, et de formuler un modèle des interactions entre les unités composant ces groupes pour comprendre comment s’opère la coordination de leurs déplacements et la propagation de l’information au sein du groupe.
Comment les poissons interagissent et coordonnent leurs déplacements dans un banc
Les mécanismes qui gouvernent les déplacements collectifs de bancs de poissons, de nuées d’oiseaux ou de troupeaux de mammifères restent encore mystérieux. Comment les individus interagissent-ils au sein de ces groupes pour coordonner leurs mouvements et quels types d'informations utilisent-ils pour cela?
Pour aborder ces questions, nous avons tout d’abord reconstruit la forme fonctionnelle des interactions qui gouvernent la coordination de la nage en banc chez Hemigrammus rhodostomus. Cette espèce de poisson nage en alternant de brèves phases d’accélération suivies de phases de glisse et de décélération au cours desquelles le poisson conserve sa direction de déplacement. Dans un travail (Plos Computational Biology, 2018, https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005933) réalisé en collaboration avec le Laboratoire de Physique Théorique de Toulouse et le CEA de Saclay, nous avons dans un premier temps quantifié le comportement stochastique d’un poisson isolé ainsi que les interactions qui gouvernent ses réactions aux obstacles et à un autre congénère présent dans son environnement immédiat. La prise en compte de contraintes de symétrie sur la forme générale des interactions nous a permis de mesurer et de désintriquer les contributions respectives des comportement d’évitement, d’attraction et d’alignement. Nous avons mis en évidence une composante explicite d’alignement qui avait été largement sous-estimée par plusieurs travaux antérieurs. Nous avons ensuite exploité ces résultats pour construire un modèle de nage intermittente incluant les interactions entre poissons, tous les paramètres du modèle étant directement mesurés dans les expériences. Ce modèle reproduit quantitativement à la fois la distribution spatiale de poissons isolés et en binôme ainsi que les principales caractéristiques de la coordination des nages entre deux poissons observées expérimentalement.
Nous avons ensuite étudié en collaboration avec le Centre sur les Sciences de Complexité de Bristol, avec l'Université de Roehampton à Londres et l'Université Normale à Pékin comment les poissons s'influencent mutuellement lorsqu’ils effectuent collectivement des changements spontanés de direction. Les résultats (Plos Computational Biology, 2017, https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005822) montrent que pour coordonner leurs nages et prendre collectivement des décisions, chaque poisson ajuste ses déplacements sur un très petit nombre de ses voisins et change régulièrement l’attention qu’il porte aux autres poissons situés dans leur voisinage. L’analyse permet ainsi de retracer comment le changement de comportement d’un des membres du groupe se propage aux autres individus et détermine les changements collectifs de la direction du déplacement du groupe.
Références:
Calovi, D.S., Litchinko, A., Lecheval, V., Lopez, U., Pérez Escudero, A., Chaté, H., Sire, C. & Theraulaz, G. (2018). Disentangling and modeling interactions in fish with burst and coast swimming reveal distinct alignment and attraction behaviors. Plos Computational Biology 14: e1005933.
Jiang, L., Giuggioli, L., Perna, A., Escobedo, R., Lecheval, V., Sire, C., Han, Z. and Theraulaz, G. (2017). Identifying influential neighbors in animal flocking. Plos Computational Biology, 13: e1005822.
Mécanismes comportementaux et interactions impliqués dans les décisions collectives
Les décisions collectives chez les animaux vivant en groupe dépendent à la fois des caractéristiques de chaque individu et du type d’informations dont ils disposent et qu’ils échangent avec les autres membres. Ce projet avait pour but d'étudier le rôle des informations privées et publiques sur les décisions collectives et la capacité d’un groupe humain à trouver une solution optimale à un problème d’estimation ou de choix.
Comment développer l’intelligence collective grâce à l’information sociale
Le développement des technologies numériques, des réseaux sociaux, des sites de commerce électronique et l’utilisation de systèmes de réputation ont profondément modifié la manière dont les individus interagissent et utilisent l’information sociale. Pour comprendre comment les décisions individuelles peuvent être influencées par les choix d’autres individus, nous avons étudié les performances de groupes de sujets dans des tâches d’estimation collective en contrôlant l’information sociale échangée entre les sujets, à leur insu. En collaboration avec le Laboratoire de Physique Théorique, la Toulouse School of Economics et l’Université d’Hokkaido, nous avons analysé en France et au Japon la sensibilité des individus à cette influence sociale et ont développé un modèle mathématique qui permet de prédire l’impact de la qualité et de la quantité d’information échangée entre les individus sur la performance collective et la précision des estimations d’un groupe. Les résultats (Proceedings of The National Academy of Sciences USA, 2017, http://www.pnas.org/content/114/47/12620.full) montrent que l’information sociale permet à un groupe d’accroître collectivement ses performances et la précision de ses estimations. Ces travaux ouvrent la voie au développement de nouveaux algorithmes pour favoriser les capacités de coopération et de collaboration au sein de groupes humains.
Référence:
Jayles, B., Kim, H-R., Escobedo, R., Cezera, S., Blanchet, A., Kameda, T., Sire, C., and and Theraulaz, G. (2017). How can social information improve estimation accuracy in human groups. Proceedings of The National Academy of Sciences USA, 114: 12620-12625.
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