L'objectif principal du cours étant d'apprendre aux étudiants les aspects techniques concernant les dernières avancées dans les deux volets du cours: l'Internet et les réseaux de communication.
A la fin de chaque partie élémentaire d'enseignement, nous mettons la lumière sur la zone d'intersection entre internet/réseaux et l'intelligence artificielle.
Une grande partie de la modélisation en sciences se concentre sur des modèles simples, en
mettant en évidence des mécanismes clés qui utilisent de petits ensembles de pièces mobiles.
Cependant, dans les systèmes complexes, les caractéristiques intéressantes résultent souvent de
la présence de grands ensembles de particules ou d'agents présentant des caractéristiques
différentes. Le cours présente les techniques de simulation fréquemment utilisées dans les
systèmes complexes pour manipuler des modèles comportant de nombreuses parties
hétérogènes.
Les systèmes complexes sont composés d'entités hétérogènes en interaction forte et structurée
en plusieurs niveaux d'organisation. Les systèmes complexes sont présents dans beaucoup de
phénomènes naturels tel que la biologique (métabolisme, croissance, etc.), la physique (plasma,
etc.), les réseaux sociaux (propagation d'information, réseaux d'entreprises, etc.).
Le comportement de systèmes complexes sera exploré à travers des expériences pratiques et
des simulations sur ordinateur. Les points à établi dans ce module couvrent les notions de non
linéarité, la causalité, l’émergence…etc. Il s'agira dans ce cours d'apprendre la programmation
de systèmes artificiels complexes inspirés de systèmes complexes naturels. Plus précisément,
nous examinerons la modélisation à base d'agents, les automates cellulaires et les réseaux de
neurones, avec des applications en physique et en biologie. Nous apprenons également à valider
les résultats des modèles de simulation afin de tirer des conclusions scientifiquement valables.
- Dr: abdelhak merizig