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128<h2 id="et-si-on-construisait-un-simulateur-en-devs-">Et si on construisait un simulateur&hellip; en DEVS ?</h2>
129<ul>
130<li>Orateur : Clément Foucher, Maître de conférences à l&rsquo;Université de Toulouse et
131au LAAS/CNRS.</li>
132<li>Date : Jeudi 22 janvier 2026.</li>
133<li>Résumé : Dans la Théorie de la Modélisation et de la Simulation (TM&amp;S), DEVS
134occupe une place de choix. Formalisme destiné à modéliser et simuler des
135systèmes à évènement discrets, celui-ci permet également de représenter des
136systèmes à temps discrets (DTSS), ou à équations différentielles (DESS) via
137des méthodes comme QSS. Ses propriétés formelles et cette place centrale en
138font généralement la cible de choix des modélisateurs au fait de la TM&amp;S.
139Mais malgré sa puissance, DEVS souffre d&rsquo;une complexité mathématique qui
140empêche son adoption large parmi les modélisateurs au-delà du cercle
141restreint de la TM&amp;S. Une analogie souvent citée est que DEVS serait l&rsquo;«
142assembleur » de la modélisation et de la simulation : si on peut tout faire
143en assembleur, très peu l&rsquo;utilisent directement. En filant cette analogie,
144une des solutions consiste à utiliser des langages de haut niveau (dans notre
145cas des <em>Domain Specific (Modeling) Language DS(M)L</em>) qui sont ensuite
146convertis dans une représentation de plus bas niveau comme DEVS. Mais si DEVS
147est normalement destiné à représenter des systèmes, je vous propose
148aujourd&rsquo;hui de l&rsquo;utiliser pour créer&hellip; un simulateur de réseaux électriques.
149Dans les travaux qui seront présentés, nous avons choisi une approche
150originale : si nous commençons effectivement par définir un DSML pour
151représenter les réseaux, les modèles créés dans ce langage sont ensuite
152injectés dans un simulateur construit sur la base de composants décrits en
153DEVS. Le DSML s&rsquo;appuie sur des notions formelles telles les graphes, ce qui
154permet d&rsquo;agir sur les modèles avec tous les outils existants pour manipuler
155des graphes, et particulièrement les transformations de graphes pour
156modéliser les changements de structure du réseau. La construction du
157simulateur avec des composants DEVS assure à celui-ci les propriétés
158intrinsèques garanties par DEVS. Ainsi, nous proposons dans ces travaux une
159approche définie formellement sur l&rsquo;ensemble de la chaîne : langage de
160modélisation, définition des changements de structure des modèles, mais
161également simulation. Cette approche permet d&rsquo;utiliser DEVS pour la
162simulation de modèles à structure dynamiques sans avoir recours à des outils
163comme DSDEVS ou ρDEVS pour lesquels la définition formelle(mathématique) des
164modèles peut être complexe et est souvent omise au profit d&rsquo;une
165implémentation directe des modèles dans un environnement de simulation.</li>
166<li>Biographie : Clément Foucher est maître de conférences à l&rsquo;Université de
167Toulouse et au LAAS–CNRS, et membre du réseau RED. Ses travaux de recherche
168portent principalement sur la production d&rsquo;outils et de méthodologies basées
169sur l&rsquo;approche formelle de la TM&amp;S. Ceux-ci visent à répondre aux
170problématiques que sont l&rsquo;accessibilité des outils aux non-spécialistes de la
171TM&amp;S, la portabilité des modèles entre les simulateurs, ou encore la
172reproductibilité des simulations. Dans ses travaux, il étudie notamment les
173défis spécifiques liés aux systèmes à structure dynamique. En effet, la
174nature de ces systèmes, dont la structure même change au cours du temps, pose
175des enjeux particuliers d&rsquo;un point de vue modélisation et simulation. Parmi
176les domaines applicatifs, ses recherches se concentrent actuellement sur la
177modélisation des réseaux électriques. En effet ces réseaux, notamment étudiés
178sur le temps long, subissent des évolutions voulues ou subies. L&rsquo;expansion
179des réseaux (par exemple par la montée en force des énergies renouvelables)
180ou leurs défaillances (coupure de ligne) sont des exemples de changement de
181structure susceptibles d&rsquo;affecter leur fonctionnement et leur stabilité.</li>
182</ul>
183
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185
186<h2 id="tesl--un-langage-pour-réconcilier-des-traces-dexécution-hétérogènes">TESL : un langage pour réconcilier des traces d&rsquo;exécution hétérogènes</h2>
187<ul>
188<li>Orateur : Frédéric Boulanger. CentraleSupélec, Laboratoire Méthodes
189Formelles (LMF)</li>
190<li>Date :  Mardi 20 mai 2025 à 14h.</li>
191<li>Résumé : En ingénierie, les systèmes font souvent appel à différents
192paradigmes de modélisation (temps discret, automates, équations
193différentielles etc.). Pour spécifier le comportement de ces systèmes, il
194est nécessaire de coordonner l&rsquo;exécution des différents composants qui
195obéissent à des paradigmes différents. Cela peut être fait de manière ad
196hoc (par exemple, dans Simulink), mais si l&rsquo;on souhaite rester dans un
197environnement ouvert à d&rsquo;autres modèles de calcul, il faut pouvoir décrire
198comment ces modèles interagissent. Parmi les aspects à gérer à l&rsquo;interface
199entre différents moteurs d&rsquo;exécution, le temps et la façon dont le contrôle
200se propage entre les différentes parties d&rsquo;un modèle sont particulièrement
201importants. TESL(Tagged Events Specification Language) est un langage
202spécialement conçu pour traiter ce problème. Il reprend des idées des
203langages synchrones comme Lustre ou Esterel, et ajoute la notion de temps
204chronométrique. Dans cet exposé, je présente TESL et la manière dont il est
205utilisé pour piloter des simulations de modèles hétérogènes.</li>
206<li>Biographie : Je suis professeur à CentraleSupélec et chercheur au
207Laboratoire Méthodes Formelles (LMF). Mon domaine de recherche est la
208modélisation et la vérification du comportement des systèmes hétérogènes,
209pour lesquels plusieurs méthodes de modélisation sont utilisées
210conjointement. Notre plateforme de modélisation hétérogène exécutable est
211ModHelX. Cette plateforme s&rsquo;appuie sur le modèle de temps TESL pour
212l&rsquo;adaptation sémantique entre modèles hétérogènes. Ces travaux s&rsquo;inscrivent
213dans le cadre plus large de la globalisation des langages de modélisation,
214telle que définie par l&rsquo;initiative Gemoc.</li>
215<li><a href="https://hub.docker.com/r/fredblgr/ubuntunovnc-tesl">Docker</a></li>
216<li><a href="/webinar/2025.05.20-Boulanger.pdf">Slides</a></li>
217</ul>
218
219<iframe src="http://amupod.univ-amu.fr/video/35981-the-tagged-events-specification-language-reconciling-heterogeneous-execution-traces/?is_iframe=true" width="640" height="360" style="display:block; margin:auto; padding: 0; margin: 0; border:0" allowfullscreen ></iframe>
220
221<h2 id="an-llm-powered-social-digital-twinning-platform">An LLM-powered Social Digital Twinning Platform</h2>
222<ul>
223<li>Orateur : Önder Gürcan, Center for Modeling Social Systems, NORCE Norwegian
224Research Center AS, Kristiansand, Norway</li>
225<li>Date : Jeudi 27 mars 2025 à 13h.</li>
226<li>Résumé : We present Social Digital Twinner, an innovative social simulation
227tool for exploring plausible e:ects of what-if scenarios in complex
228adaptive social systems. The infrastructure is composed of three seamlessly
229integrated parts: a data infrastructure featuring real-world infrastructure
230data and a multi-dimensionally representative synthetic population of
231citizens, an LLM-enabled agent-based simulation engine, and a user
232interface that enable intuitive, natural language interactions with the
233simulation engine and the artificial agents (i.e. citizens). Social Digital
234Twinner facilitates real-time engagement and empowers stake-holders to
235collaboratively design, test, and refine intervention measures. The approach
236is promoting a data-driven and evidence-based approach to societal
237problem-solving. We demonstrate the tool’s interactive capabilities by
238addressing the critical issue of youth school dropouts in Kragerø, Norway,
239showcasing its ability to create and execute a dedicated social digital
240twin using natural language.</li>
241<li>Biographie : I specialize in complex adaptive systems with a focus on
242multi-agent systems, simulation, machine learning, collective intelligence,
243self-organization, and self-adaptation. My goal is to contribute to
244cutting-edge projects and research within these dynamic fields. My
245expertise spans several large-scale international research projects,
246including green urban logistics, blockchain applications for nuclear
247energy, autonomous robotic systems, and simulations of biological neural
248networks.</li>
249<li><a href="/webinar/2025.03.27-Gurcan.pdf">Slides</a></li>
250</ul>
251<h2 id="simulation-multi-agent-et-calcul-haute-performance-sur-carte-graphique">Simulation multi-agent et calcul haute performance sur carte graphique</h2>
252<ul>
253<li>Orateur : Fabien Michel, MCF HDR à l’université de Montpellier</li>
254<li>Date : Jeudi 17 octobre 2024 à 17h</li>
255<li>Résumé : Nombre de systèmes complexes sont aujourd&rsquo;hui étudiés par
256simulation grâce à des modèles basés sur le paradigme multi-agents. Dans
257ces modèles, les individus, leur environnement et leurs interactions sont
258directement représentés. Ce type de simulation nécessite parfois de
259considérer un grand nombre d’entités, ce qui pose des problèmes de
260performance et de passage à l’échelle. Dans ce cadre, la programmation sur
261carte graphique (GPGPU) est une solution attrayante : elle permet des gains
262de performances très conséquents sur des ordinateurs personnels. Le GPGPU
263nécessite cependant une programmation extrêmement spécifique qui limite à
264la fois son accessibilité et la réutilisation des développements réalisés,
265ce qui est particulièrement vrai dans le contexte de la simulation
266multi-agents. Dans cet exposé, nous présenterons cette technologie et les
267travaux de recherche que nous avons réalisés afin de pallier ces
268difficultés. Nous décrirons en particulier une méthode de conception, basée
269sur une approche environnement-centrée et appelée délégation GPU, qui
270permet (1) d&rsquo;adapter les modèles multi-agents au contexte du GPGPU et de
271(2) faciliter la réutilisation des développements associés.</li>
272<li>Biographie : Fabien Michel est maître de conférences au Laboratoire
273d&rsquo;Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
274(LIRMM). Ses contributions s’inscrivent principalement dans le domaine de
275la modélisation et de la simulation de systèmes multi-agents (SMA) et
276reposent sur la proposition de modèles formels ou conceptuels et d’outils
277logiciels génériques. Celles-ci sont déclinées dans divers domaines tels
278que le jeu vidéo, le traitement numérique de l’image, la robotique
279collective ou encore la simulation d’écosystème.</li>
280<li><a href="/webinar/2024.10.17-Michel.pdf">Slides</a></li>
281</ul>
282
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285<h2 id="devs-paratemporal-methods-to-speedup-stochastic-simulation-via-tree-expansion">DEVS Paratemporal Methods to Speedup Stochastic Simulation via Tree Expansion</h2>
286<ul>
287<li>Orateur : Bernard P. Zeigler</li>
288<li>Date : Vendredi 8 juin 2024 à 17h.</li>
289<li>Slides : <a href="https://amubox.univ-amu.fr/s/FW2LaXao78F5Jpm">https://amubox.univ-amu.fr/s/FW2LaXao78F5Jpm</a></li>
290</ul>
291
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293
294<h2 id="reproductibilité-des-simulations--enjeux-et-retour-dexpérience-sur-le-travail-mené-avec-le-collectif-du-red">Reproductibilité des simulations : enjeux et retour d&rsquo;expérience sur le travail mené avec le collectif du RED</h2>
295<ul>
296<li>Orateur : Raphaël Duboz, Cadre de recherche au Cirad</li>
297<li>Date : Jeudi 21 mars 2024 à 15h.</li>
298<li>Résumé : La possibilité pour les pairs de reproduire une expérience afin
299d&rsquo;en vérifier les résultats est au cœur de l&rsquo;activité scientifique. Dans
300le domaine de la simulation, la reproductibilité implique de fournir la
301description, formelle ou non, du modèle et du simulateur pour permettre son
302implémentation et la reproduction des résultats. Au sein du collectif RED,
303nous avons choisi de travailler sur cette question en partant d&rsquo;un modèle
304très simple de propagation d&rsquo;une maladie dans une population. L&rsquo;exercice
305consistait à implémenter une même spécification <em>&ldquo;Overview, Design concepts
306and Details&rdquo;</em> (ODD) du modèle construit dans le paradigme des Systèmes
307Mutli-Agents. Le modèle a été implémenté indépendamment dans 8
308environnements différents et les résultats ont été comparés. À ce jour, il
309apparaît que la reproduction qualitative des résultats est assurée pour le
310modèle choisi. Par contre, les résultats sont quantitativement
311significativement différents, ce qui pose des questions sur l&rsquo;origine des
312différences et plus généralement sur l&rsquo;utilisation des résultats dans un
313contexte d&rsquo;aide à la décision. Cette présentation sera l&rsquo;occasion d&rsquo;une
314discussion autour des défis que pose la reproductibilité des expérience
314s de
315simulation et de l&rsquo;intérêt grandissant pour cette problématique.</li>
316<li>Biographie : Raphaël Duboz est cadre de recherche au Cirad, organisme
317français de recherche agronomique et de coopération internationale pour le
318développement durable des régions tropicales et méditerranéennes. Après
319avoir travaillé sur le couplage formel et opérationnel de modèles
320hétérogènes, R. Duboz a développé des modèles en écologie et épidémiologie
321dans différents paradigmes de modélisation (SMA, SNA, DEVS, ED). Il
322travaille actuellement sur le développement d&rsquo;approches et d&rsquo;outils de
323modélisation et simulation dans le cadre de plusieurs projets français et
324européens de recherche action participative au Sénégal, Bénin, Nigeria,
325Laos et Cambodge.</li>
326</ul>
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329
330<h2 id="simulation-et-jumeaux-numériques--continuités-et-ruptures">Simulation et Jumeaux Numériques : continuités et ruptures</h2>
331<ul>
332<li>Orateur : Mamadou Kaba Traoré, Professeur à l&rsquo;université de Bordeaux</li>
333<li>Date : Jeudi 18 janvier 2024 à 15h.</li>
334<li>Résumé : alors que la numérisation imprègne tous les secteurs de la société
335vers le concept du « tout intelligent » et que les technologies virtuelles
336et les données gagnent une place prépondérante dans l&rsquo;ingénierie et le
337contrôle des systèmes intelligents, le concept de Jumeau Numérique est
338apparue comme l&rsquo;une des technologies clés à adopter. Toutefois, à l&rsquo;instar
339de bien d&rsquo;innovations, il est aussi devenu un mot valise. Nous abordons ce
340concept d&rsquo;un point de vue « praticien de la M&amp;S », et discutons des
341contributions de notre champ d&rsquo;intérêt aux avancées dans ce domaine.</li>
342<li>Biographie : Mamadou K. Traoré est Professeur à l&rsquo;Université de Bordeaux, au
343Département Sciences et Ingénierie du Numérique. Il est directeur adjoint
344du laboratoire IMS (Intégration Matériau-Système) UMR 5218, et responsable
345du Master international Entreprise Engineering à l&rsquo;Université de Bordeaux.
346Ses thèmes de recherche portent sur la M&amp;S, DEVS, et les Jumeaux
347Numériques. Il anime le Comité Technique Jumeau Numérique que la SAGIP
348vient de créer.</li>
349</ul>
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