JuMel

Echanges économiques et organisations émergentes

Juliette Rouchier, Manchester Metropolitan University.

Juliette Rouchier travaille maintenant au Centre for Policy Modelling, à la Manchester Metropolitan University. Le travail présenté ici correspond au travail de thèse, dont une grande partie a été effectuée en collaboration avec Mélanie Requier-Desjardins.

Modéliser les échanges de biens

Dans la simulation en systemes multi-agents, le questionnement sur lequel sest principalement penchée Juliette Rouchier est celui de la création de sens due a la répétition déchanges de biens dans un groupe.

On peut, comme cest souvent le cas, considérer léchanges de biens comme un simple moyen de faire circuler de la marchandise. On peut par ailleurs insister sur des aspects plus symboliques, et donc sociaux et cognitifs, et essayer de voir comment ces actions individuelles permettent de reconnaître une structure dans un groupe. Pour tout échange il existe des regles spécifiques. Celles-ci peuvent etre respectées par les individus qui constituent le groupe ou ne pas letre, du fait dun choix ou dune incapacité. Chaque regle commune au groupe définit des attentes. De plus, les actes de chacun des agents sont observés par au moins une partie des autres, et sont alors interprétés en fonction des attentes. En cela, un travail sur les échanges de biens semble pouvoir largement bénéficier de lutilisation du systeme multi-agents : la communication qui est définie est léchange lui-meme, chaque agent possede des regles dinterprétation des actions des autres liées aux attentes définies, ce qui leur permet de se construire une représentation des autres en les observant.

Le travail de modélisation mené par Juliette Rouchier a donné naissance a trois modeles distincts, qui sont basés sur deux formes déchanges habituellement différenciées, les échanges marchands et les échanges non marchands. Les trois modeles sont axés sur lanalyse de structures émergentes au sein du groupe, qui apparaissent grâce a la répétition dun grand nombre de ces échanges. Le modèle présenté ici a été construit en sinspirant des résultats du travail de terrain de Mélanie Requier-Desjardins. Dans celui-ci les échanges représentés prennent la forme déchanges marchands. Les autres modèles sont des travaux inspirés de données purement théoriques (voir la page Potlatch).

Comme tous ces modeles ont été construit pendant la période ou CORMAS était créé, ce logiciel na pas été utilisé, et les interfaces dutilisation ont été construites indépendamment. Néanmoins, lapproche utilisée reste tres proche dune conception basée sur CORMAS.

Régularité dans les échanges marchands au Nord-Cameroun : un exemple inspiré du terrain

Le travail sur les échanges marchands a été effectué en complément dune étude de terrain concernant les pratiques déchanges des éleveurs transhumants de lExtreme-Nord du Cameroun. Ceux-ci se déplacent chaque année avec leurs betes pour pouvoir les nourrir malgré les changements de végétation locaux en fonction des saisons. Mélanie Requier-Desjardins avait noté la grande régularité des parcours des transhumants, qui sinstallaient pres des memes villages chaque année. En général, faire pâturer les animaux dans une zone implique davoir également des possibilités pour échanger des biens avec les éleveurs. Dans certains cas, lacces a la terre elle-meme a un coût, car des agriculteurs font payer aux éleveurs le droit de sinstaller sur leurs champs. Il existe également une pratique généralement respectée qui veut que les éleveurs fassent un don au chef pour avoir lautorisation detre sur son territoire. Dans une approche économique, on a voulu évaluer dans quelle mesure on pouvait considérer que la familiarité créée avait un intéret en terme de coûts pour les individus qui effectue les échanges ou si cette familiarité correspondait au respect de certaines regles sociales de régularité.

Cest pour cela quun modele multi-agents a été construit pour représenter les échanges entre deux populations qui se rencontrent saisonnierement et qui établissent des contrats.

Figure 1. Interface du modèle

Dans le modeles, il existent trois populations dagents, les transhumants, les sédentaires et les chefs. Les transhumants doivent avoir acces a leau (gérée par les chefs) et a la terre (gérée par les sédentaires), et pour cela ils font des demandes aux chefs et sédentaires, a qui ils donnent de largent pour les acces (argent quils obtiennent en vendant des betes). Le coût des acces pour chacune des ressources est répartie au hasard au départ. Certaines regles permettent au chef et au sédentaire de déterminer face a chaque demande dun transhumant, si celui-ci peut avoir acces ou non a la ressource, et quelle quantité il recevra. On sest proposé danalyser deux formes dapprentissage des relations pour les transhumants. La premiere est valable lorsque les transhumants ne sintéressent qua la qualité de la relation et préferent avoir des relations avec des éleveurs qui leur offre le plus dacces en en refusant le moins. La seconde repose sur une notion de coût, ou les agents comparent combien chaque acces leur fera dépenser et choisissent le moins cher. Pour cette derniere méthode, le coût que le transhumant anticipe de lacces évolue : a chaque acces accepté, le transhumant connaît le prix réel du sédentaire, a chaque acces refusé, il ajoute une constante au prix anticipé précédemment (comme il risque de perdre des animaux sil a trop dacces refusés, on concoit chaque refus comme un surcoût). Il faut noter que dans le modele les transhumants choisissent dabord un village qui leur semble globalement intéressant, soit parce quil a le coût dacces moyen pour leau et le pâturage le plus bas, soit parce que les refus dacces et les mauvais acces a leau y ont été le moins nombreux en tout.

Figure 2. Relations dun transhumant pour une simulation où il choisit au moindre coût. On lit en abscisse la date et en ordonnée les noms des sédentaires. Un point indique quil y a eu rencontre entre le transhumant et le sédentaire qui porte ce nom. Les sédentaires sont repartis par village et leurs noms sont aussi regroupés par huit (de 1 a 8 premier village, de 9 a 16 second, etc.). Ici, on voit que les relations sont soit très stables soit très occasionnelles et concernent peu de sédentaires différents.

Des simulations ont été menées pour comparer les deux approches. Pour observer comment le systeme se comporte, on utilise certains criteres : le nombre danimaux et leur répartition entre les transhumants, létat de la ressource (défini par le nombre danimaux quelle peut supporter au maximum), la forme des relations pour chaque transhumant. Considérant le sujet détude choisi, cest une bonne survie des animaux et la conservation de la ressource que lon considere comme une réussite. Pour rester proche de ce qui est connu de la réalité du terrain, on cherche aussi a observer des transhumants artificiels avec des relations plutôt diversifiées.

Figure 3. Résultats de production dans un univers créé pour une simulation où les agents choisissent la priorité aux coûts après 50 pas de temps où ils choisissent au hasard. On lit en abscisse la date et en ordonnée un nombre de bêtes : en rose la qualité de la ressource (nombre total de bêtes qui serait supportable) et en noir le nombre de bêtes présentes. Ici, le changement de rationalité (du hasard à la priorité aux coûts) se traduit en une chute brusque du nombre de bêtes et de la qualité.

Les simulations effectuées ont été étudiées par comparaison : on observait le meme type de simulation selon les memes criteres pour les différentes rationnalités des agents. On a en particulier ajouté aux simulations ou les coûts sont importants et celles ou les relations sont importantes, des simulations ou les choix sont faits au hasard. Ces dernieres sont celles qui ont permis de comprendre un peu mieux la dynamique de la ressource : elles donnaient les meilleurs résultats et servaient de valeur de référence dun " bon usage de la ressource " pour chaque scénario.

Ce qui apparaît dans les simulations, cest que dans quelques conditions que ce soit, dans les simulations ou les transhumants cherchent a renouveler leurs meilleures relations la ressource est beaucoup mieux conservée. Dans les simulations ou les agents choisissent au moindre coût, des que les transhumants adoptent cette rationnalité, la capacité a supporter des betes décroît en moyenne dune facon radicale pour les champs de tous les sédentaires. Les relations que les transhumants entretiennent se révelent tres différentes selon leur méthode de choix. Dans le cadre dune préférence aux meilleures relations, chaque agent a des liens réguliers avec au moins une douzaine de sédentaires qui appartiennent a au moins six villages. Avec un choix qui mene vers le moins cher, les agents ne connaissent de facon réguliere que moins de six sédentaires, dans trois villages. On identifie la principale raison de limportante dégradation quand les transhumants recherchent lacces le moins cher comme étant une mauvaise répartition sur les terres : tous les transhumants vont dans les memes villages pour demander aux sédentaires qui sont " objectivement " les moins chers et ne peuvent en conséquence pas tous avoir dacces. Pendant que ce sédentaire, et ceux du meme village que lui, recoivent un grand nombre de demandes et acceptent souvent trop de betes sur leurs terres, les sédentaires des autres villages voient leur terre dégradée par manque de betes. En effet, avec cet apprentissage, les agents partagent une classification commune des meilleurs acces pendant toute la simulation. Avec lautre apprentissage, la vision de chacun est purement individuelle, et les transhumants nont pas tendance a aller sur les memes terres ou dans les memes villages. Cet apprentissage permet en outre davoir un classement beaucoup plus changeant au cours du temps pour chacun des transhumants, ce qui se traduit en une grande diversité de rencontres.

Pour rapprocher des observations de terrain, on note que la modélisation ou les transhumants préferent renouveler les bons contacts est celle qui engendre une société artificielle ou les relations ressemblent le plus a ce qui est observable dans la réalité. On peut alors voir dans les résultats des autres simulations ce que pourraient etre les conséquences dune politique de monétarisation de lacces aux ressources. Si cest par des taxes et des droits dacces principalement que lon choisit de réglementer les parcours des transhumants, il se peut quil ny ait guere dalternative pour des éleveurs qui ne possedent pas beaucoup dargent, et quils doivent baser leurs choix exclusivement sur les coûts. On peut supposer que chaque parcours reviendrait plus ou moins cher en fonction des taxes locales ou le long des parcours. On voit dans les simulations quil existe alors un risque que tous les intéressés essaient datteindre les memes lieux, délaissant ceux qui sont moins intéressants en terme monétaire. Or la mauvaise répartition dans le temps et lespace des troupeaux semble la principale cause de dégradation des terres fragiles de la zone soudano-sahélienne.

Dans le modele, il y a une corrélation assez forte entre le nombre dagents rencontrés au cours du temps et les bons résultats dans lusage de la ressource. Il semblerait donc plus pertinent de chercher des solutions qui laissent une large place a la possibilité pour les éleveurs de se déplacer librement, afin quils occupent lespace de facon harmonieuse.

Pour en savoir plus, téléchargez le résumé court de thèse (format Pdf, 8 ko) et le résumé long (format Pdf, 814 ko) ou contactez lauteur.