Notre première unité explore la question: La complexité, qu'est-ce que c'est?
Comme vous le verrez, il est difficile d'y répondre précisément.
Nous commencerons en donnant une série d'exemples des types de phénomènes étudiés par les spécialistes de systèmes complexes.
Ce sera un aperçu des types de sujets que nous couvrirons dans le cours.
Ensuite nous établirons une liste de certaines propriétés importantes, communes à la plupart des systèmes complexes.
Nous veillerons rapidement à définir la notion de complexité, sur laquelle nous reviendrons plus tard dans le cours.
Nous considèrerons les disciplines de base, les objectifs et la méthodologie dans le domaine de recherche sur les systèmes complexes.
Alors nous serons prêts pour la premier volet d'une série de rencontres d'invités
au cours de laquelle j'interroge d'éminents chercheurs sur leur points de vue dans ce domaine.
La dernière moitié de cette unité porte sur Netlogo, la plateforme de simulation et de programmation
que nous utiliserons pour illustrer plusieurs concepts des systèmes complexes.
Vous êtes prêts à commencer? Allons-y.
Un grand exemple pour commencer: les fourmis. Nigel Franks, bien connu pour son travail sur les fourmis, a écrit
que la fourmi guerrière solitaire est au niveau comportemental un des animaux les moins sophistiqués.
Mais en grand nombre, c'est une autre histoire.
Ici par exemple, une colonie de fourmis guerrières construit un tunnel.
Chaque fourmi isolément agit très simplement, mais la colonie dans son ensemble travaille en coopération
afin d'accomplir des tâches très complexes sans contrôle centralisé,
c'est-à-dire sans aucune fourmi ou groupe de fourmis en charge des opérations.
En d'autres mots, les colonies de fourmis peuvent s'organiser pour produire des structures
bien plus compliquées qu'aucune fourmi seule ne pourrait réaliser.
Voici un exemple de fourmis construisant un pont avec leur corps, afin que d'autres membres
de la colonie puisse franchir le vide entre deux feuilles.
Cette vidéo montre les fourmis en train d'assembler ce type de pont.
Elles commencent là-haut, arrivent sur un baton, jusqu'en haut, puis
finalement forment une chaine pour arriver jusqu'au sol.
Vous pouvez les voir peu à peu s'assembler pour former la structure.
Chaque fourmi secrète des produits chimiques pour communiquer avec les autres fourmis
et le pont est construit entièrement sans aucun contrôle centralisé.
Vous pouvez appeler cela un exemple de système décentralisé d'auto-assemblage.
D'autres insectes sociaux ont des comportement similaires.
Par exemple, voici le type de structure complexe construit par des termites.
Cela sert de nid. Un des principaux objectifs de la recherche sur les systèmes complexes est de comprendre comment
des éléments individuellement simples génèrent des comportements complexes sans contrôle central.
Dans ces exemples, les agents simples sont des insectes, mais nous allons voir plusieurs autres types.
Un autre exemple classique d'un système complexe est le cerveau. Ici, les agents individuels simples sont les neurones.
Le cerveau humain comprend environ 100 milliards de neurones, et 100 trillion de connexions
entre ces neurones. Chaque neurone est relativement simple comparé au cerveau entier,
et une fois encore il n'y a pas de système de contrôle central. En quelque sorte, l'énorme ensemble de neurones
et de connexions donne naissance aux mécanismes complexes que nous appelons cognition, intelligence, et même
créativité. L'imagerie cérébrale a montré que les neurones s'organisent en
différentes zones fonctionnelles. Comme les fourmis et els termites, les neurones peuvent s'assembler en
des structures complexes qui aident les espèces à fonctionner et survivre. Un autre système complexe est le système immunitaire.
Le système immunitaire se distribue à travers le corps,
impliquant plusieurs différents organes comme le montre cette image, et des billions de cellules se déplaçant
dans la circulation sanguine ou lymphatique protégeant et guérissant le corps des maladies ou des dommages physiques.
Ici, une image des cellules immunitaires, les bleues attaquant une cellule cancéreuse
ici au centre. Comme les fourmis, les cellules du système immunitaire communiquent entre elles
grâce à des signaux chimiques, et travaillent ensemble sans aucun contrôle central
pour lancer des attaques coordonnées sur ce qu'elles perçoivent comme des menaces sur le corps.
De plus, la population des cellules immunitaires dans le corps est capable de changer de s'adapter
en réponse à son environnement.
Ce type d'adaptation est une autre caractéristique des systèmes complexes.
Un autre exemple familier est le génome humain. Voici une image
d'un génome humain. Chacune de ces structures ressemblant à un ver est un chromosome, et il y en existe 23 paires.
Vous pouvez voir que c'est un mâle, car il possède une paire X-Y.
Chacun des chromosomes est fait de milliers de gènes. Les gènes sont
des chaînes d'ADN le long du chromosome. On pense actuellement que le génome humain a environ 25.000
gènes qcui codent les protéines. Dans le vocabulaire de systèmes complexes, on peut comparer les gènes à
de simples composants qui interagissent avec les autres gènes d'une manière décentralisée. Et la façon qu'ils ont
d'interagir passe par les réseaux de régulation génétique. Ils contrôlent mutuellement leur expression, où
expression signifie traduction en protéines. Voici un petit réseau de régulation génique
qui a été tracée par des chercheurs. Ici, chacun de ces rectangles ou des ovales représente
un gène, et une flèche d'un gène à l'autre signifie que le premier gène contrôle
l'expression du second gène. Il se avère que le génome humain est constitué de milliers de
réseaux comme celui-ci, dans lequel les gènes interagissent entre eux de façon complexe,
et ce sont ces interactions qui sont en grande partie responsables de notre propre complexité.
L'idée des réseaux est au cœur de l'étude de la complexité dans la nature.
Voici un autre type de réseau, une "toile" alimentaire.
Ici, chaque noeud, ou entité dans le réseau, est un groupe particulier d'espèces, et les flèches
représenter qui mange qui. Si une groupe d'espèces pointe vers un autre, ceci signifie que la première
est de la nourriture pour la seconde. Par exemple, vous pouvez voir que les renards sont ici au sommet de cette particulière
chaîne alimentaire d'Alaska, car ils mangent plusieurs sortes d'animaux, mais rien ne les mange,
du moins pas dans ce tableau. Voici un schéma abstrait d'un réseau alimentaire encore plus compliqué
du golfe de l'Alaska. Lorsque nous parlerons de réseaux plus tard dans le cours, nous verrons certains
exemples très intéressants d'auto-organisation décentralisée dans les réseaux de nourriture comme ceci, et d'autres types
de réseaux. Probablement le type de réseau avec lequel vous êtes le plus familier est un réseau social.
Voici une partie de mon propre réseau social avec moi ici. Ces liens représentent les relations d'amitié.
Mes amis sont liés à leurs amis et ainsi de suite. Les réseaux sociaux possèdent
certains patterns très intéressants, certains qui sont également présents dans les réseaux biologiques et technologiques.
Plus tard dans ce cours, nous allons examiner en profondeur ce que ces modèles sont, et comment ils se forment.
Les scientifiques de systèmes complexes sont très intéressés à étudier les larges réseaux sociaux tels que
Facebook, pour comprendre leur structure, comment ils se forment, comment ils changent avec le temps, et peut-être
plus intéressement, comment l'information est transmise dans ces réseaux, entre autre.
Les économies sont un autre type de système complexe, dans lequel les réseaux d'interaction sont
fondamentaux. Ici, nous voyons un échantillon du réseau financier international, où
les nœuds représentent des institutions financières, et les liens représentent les relations entre eux. Par exemple,
si une banque détient des actions d'une autre banque, les deux sont liées. Il se avère que la quantité de
connectivités dans un tel réseau, ainsi que les types de liens présents, peut avoir un grand impact
sur la stabilité du réseau face à des changements, comme une banque faisant faillite.
Le nouveau champ interdisciplinaire de la science des réseaux, qui est née de la recherche sur les systèmes complexes
étudie ce genre de phénomènes dans les réseaux de nombreuses disciplines différentes.
Comme dernier exemple, nous regarderons l'étude des villes comme des systèmes complexes.
On a souvent dit qu'une ville est comme un organisme vivant à bien des égards.
Mais dans quelle mesure les villes ressemblent-elles effectivement à des organismes? Dans la façon dont elles sont structurées,
se développent, s'ajuste à la taille et fonctionne? Ces questions et plusieurs autres forment la base du domaine des systèmes complexes
qui grandit rapidement, que nous allons examiner en détail plus tard dans le cours.