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Henri Berestycki, Michel Morvan, directeurs d’étudesJean-Pierre Nadal, directeur de recherche au CNRSSystèmes complexes en sciences socialesDe nombreux phénomènes socio-économiques résultent d’effets de groupes et de comportements collectifs : leur compréhension théorique repose sur une bonne modélisation des interactions sociales entre les membres d’un groupe. Dans le cadre général de l’étude des « systèmes complexes » en SHS, des travaux sur la modélisation des interactions sociales se développent à l’interface entre la théorie microéconomique standard, où l’interaction se fait via le système des prix, la théorie des jeux qui modélise les interactions de nature stratégiques, et la physique statistique qui donne des outils pour précisément décrire un comportement collectif (« macroscopique ») à partir d’une description des comportements individuels (« microscopique »).L’objectif de ce séminaire est de discuter de travaux récents, leurs fondements méthodologiques et leurs outils théoriques et d’explorer de nouvelles pistes de recherche dans ce domaine. On privilégie les approches prenant en compte l’hétérogénéité du groupe (diversité des préférences et comportements individuels), et la spatialité des interactions (structure du réseau d’interaction). Aussi les outils que nous rencontrons sont souvent ceux de la physique statistique des systèmes désordonnés, ceux des équations aux dérivées partielles (EDP) en milieu hétérogène, ainsi que ceux de la simulation « multi-agents ». Nous tâchons d’adopter une démarche inductive, partant d’études empiriques et de modèles spécifiques afin de comparer différentes démarches de modélisation des comportements collectifs.Les thèmes suivants ont été abordés au cours de cette année : Camille Roth (CAMS) : « Motifs et processus dans les réseaux de savoirs » ; Stefano Demichelis (Département de mathématiques, Université de Pavie) : « Language, meaning and games : a model of communication, coordination and evolution » ; Sonia Moulet (GREQAM, Marseille et Université Hébraïque de Jérusalem) : « Impact de l’organisation du marché : comparaison de la négociation de gré à gré et des enchères descendantes » ; David Chavalarias (CREA, École polytechnique et Institut des systèmes complexes, Paris-Île-de-France) : « Les processus d’élaboration collective et distribuée de connaissances : approche analytique, expérimentale et multi-agents avec le jeu Nobel ».De plus, deux séances exceptionnelles ont été organisées dans les locaux de l’Institut des systèmes complexes de Paris-Île-de-France (ISC-PIF), sous la forme de journées thématiques. La première s’est tenue le 14 mai 2009 sur le thème « Nature, mind and computation », en co-organisation avec Sacha Bourgeois-Gironde (UN, ENS-EHESS, « Groupe de philosophie expérimentale » et Institut Jean-Nicod, ENS), avec le programme suivant : Oron Shagrir (Université Hébraïque de Jérusalem, philosophie et sciences cognitives, Jerusalem) ; Christopher David Viger (Université de Western Ontario, département de philosophie, professeur invité à l’ENS) « Computation and the vehicles of thought » ; François Graner (Institut Curie) : « Optimal shapes, efficient processes ? » ; Thierry Paul (CNRS et Département de mathématiques et applications (DMA), ENS) « Computing between mathematics and physics ».La seconde journée s’est tenue le 23 juin 2009 sur le thème « Neuroéconomie, systèmes complexes et l’émergence de comportements économiques », avec le soutien du PPF « Systèmes complexes en SHS » de l’EHESS, et de l’Atelier PIRSTEC « Émergence des comportements économiques » : Stefan Scherbaum et Maja Dshemuchadse (Département de Psychologie, Université de technologie de Dresde) : « Tracing decisions of a continuous mind » ; Olivier Oullier (Laboratoire de neurobiologie humaine (UMR 6149), Université de Provence) : « Social coordination dynamics : Spontaneous interpersonal synchronization » ; Catherine Tallon-Baudry (Université Paris-VI/Pierre-et-Marie-Curie, Centre de recherche de l’Institut cerveau-moelle) : « A fast and automatic neural categorization of money in the human ventral visual pathway ».