Il s’agit de traiter des nouvelles approches et solutions logicielles pour l'étude ou la conception de systèmes complexes. La recherche dans ses avancées est confrontée à l'étude de systèmes de plus en plus complexes. Les systèmes complexes sont définis par l'existence d'interactions non linéaires entre de grands nombres d'entités et présentent des propriétés potentiellement différentes suivant qu'on les observent au niveau microscopique (celui des entités) ou à l'échelle macroscopique ou collective, le tout faisant plus que la somme des parties (IDM, DSL, DSML, Système Multi-agent, modélisation, simulation).

• Langages (DSML, DSL, …)
• Architectures componentielles (SMA - Systèmes Multi-Agents, IDM)
• Représentation du temps et de l'espace
• Représentation des comportements d'acteur et moteurs comportementaux
• Passage à l'échelle, multi-échelle
• Couplage de modèle
• Co-modélisation et multi-modélisation
• Connaissance répartie / simulation répartie
• Simulation distribuée, communication synchrone/asynchrone
• Moteur de simulation et moteur d'exécution
• Propriéte statique et propriété dynamique des modèles. Répartition des charges dynamiques
• Relation développeurs/thématiciens
• Les données opportunistes / intégration, fiabilité, fusion et validation dans les modèles
• crowd sourcing / recherche participative
• Aide à la décision
• Environnement
• Mobilités
• Energies

• Présentation

• Keynote

• Table onde

• “Les données crapoussines: Extraction de comportements dynamiques complexes à partir de très petits jeux de données issus de conditions réelles” - Sylvain Mangiarotti / IRD