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Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie

1. T 0 BONA 1 16 S 17 S 18 S 20 S 22 S 23 S 24 S 25 RPRIME 26 S 27 S 28 RPRIME 29 RPR 7 0 BONA 2 30 S 31 S 32 S 33 S 34 S 35 S 36 S 37 S 38 S 39 S 40 S 41 S 42 5S 7 0 BONA 3 43 S 7 0 BONA 4 46 S 47 S 48 S 56 S5 52 5S 7 0 BONA 5 49 S 50 S 51 S 53 S 54 S 55 S 57 S 58 RPRIME 59 S 60 S 61 RPRIME 62 S 8 0 BONA 2 30 S 31 S 32 5 33 5 34 S 35 S 36 S 37 S 38 S 39 S 40 S 41 S 42 S 68 S 6 8 0 BONA 3 43 S Les animaux envoy s par l leveur 3 ont bien t ajout s la d lla du demandeur De m me que ceux envoy s par le monde ext rieur l leveur num ro 2 Jean Baptiste ESTIVAL 75 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 5 1 2 3 2 Sc nario 5 On reprend le sc nario 5 mais avec un pr teur du m me lieu dit que l leveur Le fichier trace changes donne maintenant comme r sultat Debut de la simulation le August 31 2001 6 09 31 am Nombre d animaux 45 Nombre de dellas 3 6 0 BONA DEMANDE 1 30 2 ADULTI 6 0 BONA ENVOI 3 1 2 27 S 28 E ADULTE 30 CI On v rifie de la m me fa on dans le fichier trace diffusion 6 0 BONA 0 1 ICL 2 ICH 3 ICH 4 E2 79454 5 E17 7868 6 E27 0635 7 E17 6836 6 0 BONA 1 8 RPRIME 9 S 10 RPRIME 11 S 12 9S 13 RPRIME
2. Parmi ces 7 d partements le d partement Elevage et M decine V t rinaire Tropicale Cirad emvt est compos de trois programmes Le programme productions animales a pour objectif d am liorer intensifier et diversifier les productions des bovins des petits ruminants des chameaux des monogastriques volailles porcs et des poissons en les adaptant aux contextes cologiques et socio conomiques Pour ce faire les agents travaillant sur ce programme mod lisent et simulent le fonctionnement des syst mes d levage tropicaux Ils mettent au point des r f rentiels biologiques techniques et conomiques adapt s au contexte de l levage dans les pays concern s tout ceci afin de concevoir des outils des pilotage des politiques de d veloppement et d aide la d cision Dans le m me d partement le programme sant animale lutte contre la peste bovine et la peste des petits ruminants la p ripneumonie et la pleuropneumonie contagieuse bovine et caprine Les maladies animales sont les principaux facteurs limitants de la productivit des troupeaux Si les moyens de lutte contre les maladies infectieuses et parasitaires sont nombreux ils demeurent insuffisants pour limiter les effets des principales affections rencontr es dans les pays tropicaux Le programme sant animale soutient les pays en d veloppement dans leurs efforts d am lioration de la sant des troupeaux L enjeu est la ma trise des grandes
3. Complexit et r alisme des param tres Pour tre utilisables et correspondre la r alit ces quations comportent souvent un grand nombre de param tres difficiles estimer et manquent surtout de r alisme Difficult mod liser l action La critique peut tre majeure que l on pourrait faire aux mod les math matiques actuels porte sur leur difficult voire leur impossibilit prendre en compte les actions des individus et donc les modifications effectives de l environnement qui d coulent de leur comportement La carence qualitative Par leur nature m me les simulations num riques ne peuvent consid rer que des param tres quantitatifs et apparaissent d sarm es devant la multitude d informations qualitatives recueillies par les chercheurs de terrain les naturalistes notamment En plus des mod les num riques qui sont statiques il existe des mod les dynamiques comme les mod les de simulation v nements discrets Ces mod les ont pour objectif de repr senter les composants d un syst me ainsi que leurs interactions Les mod les de simulation v nements discrets sont dynamiques c est dire que l coulement du temps joue un r le crucial L tat du syst me ne change seulement qu certains rep res dans le Jean Baptiste ESTIVAL 19 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 temps Dans une telle simulation il y a donc une horloge v
4. Micka l Pichon Fran ois Guerry Test de CORMAS pour simuler la PPCB Rapport de projet ISIMA F vrier 2000 Cirad Proposition d action th matique programm e 1999 Jean Baptiste ESTIVAL 81
5. change En effet l leveur prend une d cision avant le commencement des travaux Le probl me reste de savoir combien de temps l avance il d cide de proc der un achat valable aussi pour les confiages Les achats et ventes se feront avant les travaux agricoles calendrier les d cisions de confiages long et moyen terme se feront avant la p riode travail c est assez similaire mais les pr ts d entraides se font pendant la saison de travail Le simulateur devra donc cr er une liste d leveurs vendeurs pr teurs au d but de chaque saison Il ne reste plus qu d terminer les r gles qui permettront au simulateur de cr er une telle liste 3 4 4 2 Les acheteurs Pour un acheteur on ne raisonne plus en saison un leveur ne reste pas un acheteur pendant une saison toute enti re En effet on recalcule pour chaque saison les achats de chaque exploitation Ensuite on r partit tous ces achats sur l ensemble des semaines de la saison Pour les acheteurs il est donc pr f rable de raisonner la semaine Il faudra donc d finir des r gles permettant de d finir le comportement d un leveur acheteur en particulier la dur e pendant laquelle il reste acheteur et comment il choisit un fournisseur On suppose que l on recherche des b ufs Voici deux r gles de d cision concernant les achats Jean Baptiste ESTIVAL 40 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 M S
6. est partir de ces fichiers traces que les tests du mod le intra troupeau ont pu tre effectu s voir paragraphe 5 1 1 En plus du mod le de diffusion intra troupeau le simulateur doit prendre en compte la diffusion inter troupeau 4 3 La diffusion inter troupeau de la maladie La diffusion inter troupeaux programm pour la phase 1 du simulateur comprend les changes d animaux entre les leveurs ainsi que les contaminations par p turage labourage et foulage Les changes d animaux sont g r s aux travers d v nements cr s par les leveurs et plac s dans l ch ancier du noyau de simulation L ch ancier est une simple liste tri e par le niveau de priorit de l v nement On le cr pendant l initialisation du simulateur Le code SmallTalk de l ch ancier est le suivant Echeancier SortedCollection sortBlock E x y x semaine lt y semaine and x priorite lt y priorite Jean Baptiste ESTIVAL 61 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 4 3 1 Le noyau de simulation Comme nous l avons dit le noyau de simulation a t programm dans la m thode d volution du simulateur D lla Cette m thode porte le nom de stepPhase1 Par analogie la m thode d initialisation porte le nom de initPhase1 Le r le du noyau de simulation est de g rer le temps qui passe d activer les entit s les unes apr s les autres a
7. par les chercheurs du Cirad Ce mod le compartiments figure 24 fait voluer les animaux entre plusieurs tats ou compartiments Les tats recens s ici sont R jeunes r sistants la maladie S animaux susceptibles la maladie E animal infect mais non encore infectieux en incubation Icl animal infectieux pr sentant des signes cliniques Jean Baptiste ESTIVAL 56 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Ich animal infectieux ne pr sentant pas de signe clinique tat chronique R animaux gu ris et ne pouvant plus tre infect s Figure 24 Mod le compartiments pour la diffusion intra troupeau de la PPCB Le mod le repr sente deux tats malades Ich et Icl et deux classes d ge les animaux g s de moins de 6 mois naturellement r sistants R et les animaux de plus de 6 moins expos s la maladie Ce mod le permet d obtenir partir d une situation initiale connue taille du troupeau statut pid miologique strat gie de contr le de la maladie et apr s simulation la r partition des effectifs du troupeau un instant t dans chacun des compartiments La version d velopp e du simulateur ne tenant pas compte de la d mographie des animaux les compartiments Mort et Naissance n ont pas t pris en compte dans le mod le mis en place 4 2 2 Transition entre les diff rents compartiments Le pas de temps ado
8. Figure 31 Calendrier mis en place dans le simulateur C est l objet Compteur qui cr e un v nement changement de saison Cet v nement ayant la priorit la plus forte c est le premier tre pris en compte Il informe de syst me d un changement de saison Le noyau qui traite un tel v nement effectue le traitement associ En effet nous avons d cid de construire pour chaque saison une liste d leveurs qui seraient pr teurs pour toute la saison Il faut donc chaque changement de saison reconstruire une telle liste C est ce que fait le noyau de simulation lorsqu il traite un v nement changement de saison en appelant la m thode construireListePreteurs Le constructeur de cet objet appelle celui de la classe m re Ev nement avec comme param tres __libelle CHANGEMENTDESAISON priorit 0 semaine semaine d sir e 4 3 1 2 3 Demande d animaux EvenementDemande Pour l instant une seule entit cr e de tels v nements Cependant il faut distinguer deux cas L leveur peut cr er un v nement demande lorsque le simulateur calcule le d ficit en animal d un leveur mais aussi quand un pr teur lui r pond n gativement et qu il peut encore demander d autres pr teurs Les attributs propres un v nement demande sont __ eleveurDemandeur leveur metteur de la demande duree dur e du pr t nbAnimaux nombre d animaux demand s _ typeAnimaux type
9. L enregistrement correspondant est format comme ceci leveur propri taire animal Exemple 10 0 ARFASAA PASSAGEDELLA 20 301 S L animal 301 appartenant l leveur 20 passe dans le parc d adultes en semaine 10 de l ann e 0 Ces sorties fichiers permettent de conna tre l volution du syst me au cours du temps en fin de simulation 4 3 4 Param trage du simulateur Compte tenu du grand nombre de param tres prendre en compte il est possible avant de d buter une simulation de changer ou contr ler la valeur de certains param tres Pour ce faire une interface graphique figure 33 permet l utilisateur de param trer le simulateur Deta Xl Della v0 9 Fichiers trace E iL i Nom fichier Changer M Echanges entre leveurs lt Nom fichier Changer Gile rChoix du point de vue prEv nements M Dimensionner la grille M D finir le point de vue y 3 Risques Ev nementiels amp Eleveur Nombre de colonnes 30 CT aie ii Passage en Della 76 Nombre de lignes 30 Param tres Intra rCarte al atoire rProbabilit Pr teur Voir Definir Parametres 020 D buter la simulation Figure 33 Interface de param trage du simulateur Jean Baptiste ESTIVAL 69 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 e Partie fichier trace elle permet de choisir les fichie
10. avec d placement de main d uvre et les contrats de gardiennage epas une seule nuit en d lla trang re contrats sans r mun ration la journ e contrats pour labourer tour de r le En ce qui concerne les contrats sans r mun ration n cessitant plusieurs jours de travail ils n ont lieu que dans une m me PA g n ralement dans un m me hameau Si on peut attribuer un risque moyen de contact des animaux au travail un hameau et pas aux agents alors on pourra consid rer que les animaux rentrent dans leur d lla d origine Ou bien on peut raisonner en pourcentage Par exemple 5 des leveurs d un m me hameau gardent les animaux d entraide chez eux le soir et 95 ne le font pas De m me on ne pourrait distinguer que deux cas de figures pour les gardiennages gardiennage de jour Dans ce cas soit les troupeaux ont un gardien et ils ne se m langent pas soit ils ne sont pas gard s et les animaux divaguent librement gardiennage de nuit Ici soit les animaux du troupeaux dorment dans une d lla trang re soit ils dorment dans la d lla propri taire Il serait int ressant que la base de donn es nous donne des tendances de dur e d change en fonction des caract ristiques d un leveur plus particuli rement en fonction de l effectif de son troupeau de la surface de terre travailler et peut tre aussi du type de culture Par exemple si un leveur est en exc s trop de b ufs pour le
11. dur e d termin e ou non contrat de gardiennage contrat d engraissement contre fumure Ce terme ne s applique g n ralement pas pour d signer des contrats de traction Development Agent agent de terrain administratif appartenant un bureau de l Agriculture Woreda Agricultural Office et s occupant des questions de d veloppement agricole de conseils techniques et de vulgarisation Enzootie Maladie pid mique qui touche une ou plusieurs esp ces animales dans un espace restreint localit exploitation par ex Epizootie Epid mie frappant dans une r gion plus ou moins vaste une esp ce animale dans son ensemble Fasika F te religieuse correspondant la P que thiopienne Gana Terme oromifa d signant la grande saison des pluies juin juillet ao t K n tique Concevoir et r aliser des univers ou des organisations d agents artificiels lectroniques ou informatiques capables d agir de collaborer des t ches communes de communiquer de s adapter de se reproduire de se repr senter l environnement dans lequel ils voluent et de planifier leurs actions 1 Oromifa orominia Langue parl e dans la r gion Oromo d origine couchitique Pathologie Etude scientifique syst matique des maladies Ensemble des signes pathologiques par lesquels une maladie se manifeste Peasant Associations PA Organisation administratives et politiques institu es lors de la r forme agrai
12. hypoth se 40 seulement de protection individuelle si une seule injection 100 si plusieurs injections selon des protocoles raisonn s donc on pourra tester diff rentes hypoth ses une fois de plus en int grant le mod le intra 3 7 Conclusion sur l analyse Le syst me mod liser est tr s complexe Il faut tenir compte de beaucoup de param tres et nous sommes oblig s d effectuer d importantes simplifications Pour r aliser ce projet nous retenons la proposition de Pascal Bonnet Nous allons proc der en 4 tapes pour P laboration l un mod le avec confiage sans d mographie 2 ajout des vaccinations et traitements 3 un mod le avec la d mographie 4 un mod le avec les achats ventes Les deux premi res tapes sont les principaux objectifs du stage Jean Baptiste ESTIVAL 46 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 4 CHAPITRE 4 D veloppement du simulateur Apr s l introduction aux SMA Cormas et apr s l analyse du syst me simuler ce chapitre aborde la partie informatique du projet avec notamment le mod le de diffusion intra troupeau les divers mod les UML utilis s et la programmation en SmallTalk sous Cormas 4 1 Analyse UML du syst me 2 Dans le domaine de l analyse et de la conception par objets un langage de mod lisation est principalement une notation graphique utilis e pour exprimer une analyse et une conception UML Unified
13. introduction des animaux dans une d lla o ils c toient tous les autres animaux M pour labourer tour de r le Deux agriculteurs voisins poss dant chacun un b uf peuvent s associer pour former des paires avec leurs animaux r unis Dans ce cas de figure un animal apr s avoir pass la journ e pr s d un autre rentre le soir dans sa d lla d origine A ce niveau le risque est d une part le contact fin entre ces deux animaux issus de troupeaux diff rents et d autre part le contact possible de cette paire de b ufs constitu e avec d autres paires de b ufs sur les parcelles du fait des habitudes de labour en commun Remarque On vient de d couvrir d ailleurs des types de contrats qui concernent toute une collectivit un village donc une association d agents leveurs qui contracte avec toute une autre collectivit un autre village qui poss des des terres en exc s ou avec l administration pour un bail locatif de terres neuves pour envoyer les animaux du village vers une zone disons lou e Jean Baptiste ESTIVAL 35 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 3 3 2 Propositions de simplifications On peut classer ces contrats selon le crit re suivant les animaux passent au moins une nuit dans une d lla trang re On a alors eau moins une nuit en d lla trang re contrats d engraissement contre fumure contrats de labours avec r mun ration
14. pendra bien s r de la localisation de l leveur par rapport ce qu on appelle le monde ext rieur ceux habitant proximit de la fronti re changeront plus facilement avec l ext rieur ceux habitant au milieu de notre zone d tude auront moins d changes avec l ext rieur ce n est qu une question de distances surtout pour les changes la ferme car n oublions pas que cette fronti re a t fix e pour l tude Le SIG aidera r pondre beaucoup de questions Peut tre sera t il n cessaire de renforcer les enqu tes au niveau des march s si besoin pour mieux conna tre l origine exacte des animaux qui y sont vendus pour conna tre leur zone d influence la tracer sur le SIG et donc d terminer o ira un leveur vivant une certaine adresse et qui veut vendre calculer le bassin de fr quentation on aura le m me ph nom ne avec les services de sant D ailleurs Sandrine Fr guin avait fait un questionnaire de march dont certaines donn es n ont pas t exploit es sur l origine des animaux notamment les questionnaires sont encore disponibles au CIRAD De la m me fa on que pour le march on consid re qu il y a toujours un animal disponible avec une probabilit de satisfaction qui peut ventuellement fluctuer Jean Baptiste ESTIVAL 38 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Cependant nous ne savons pas comment un leveur cho
15. sans distinction possible de tel ou tel animal avec un autre troupeau par Jean Baptiste ESTIVAL 32 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 exemple un autre troupeau de d lla au p turage ou pendant le pi tinement du m me champ du parcellaire du village en question Village RO Zone d influence Terroir Ti d un village Vi ici jaune le risque moyen Ri unique est partag par les habitants de ce village en terme animaux ici risque Ri RO AE Zone partag e par trois villages dont les risques internes de contact sont diff rents RO R1 R2 de contact entre leur Ces risques se m lent dans cette zone commune pastorale qui appartient aux trois terroirs On peut affect cette zone un risque quivalent la moyenne des Ri ici RO R1 et R2 Figure 10 Risque de contamination pour des terroirs se chevauchant En plus de prendre en compte tous ces types de contaminations dans le simulateur il faudra mod liser les changes d animaux entre les leveurs 3 3 Les changes Pour les changes il y a 2 types de mouvements risque les mouvements avec au moins une nuit pass e dans la d lla caract ris s par une distance X et une dur e Y nombre de nuits dans la D lla et donc aussi nombre de jours de gestion commune dans cette D lla les mouvements sans nuit pass e dans la d lla surtout foulage et labour ce dernier pouvant aussi t
16. tiques des param tres 8 et v on ne pourra jamais en pratique diff rencier et O pour cela il faudrait une exp rimentation permettant de compter le nombre de contacts entre animaux En fait on ne peut que donner une valeur synth tique 6 4 2 2 2 Transition E vers lcl ou Ich Une mani re de repr senter cette transition est la suivante on suppose qu une fois infect un animal donn reste non infectieux reste dans l tat E durant une p riode T qui est une variable al atoire On peut supposer par exemple que T suit une loi normale de moyenne T 40 jours et d cart type l incubation va environ de 20 60 jours A la fin de l incubation pour un animal donn la probabilit de devenir Icl est p et la probabilit de devenir Ich est 1 p 4 2 2 3 Transition lcl vers Ich Ici il existe deux mani res de repr senter cette transition De m me que pour l incubation on suppose qu un animal entrant dans l tat Icl reste Icl durant une p riode donn e suivant une loi normale de moyenne 15 jours par exemple et d cart type faible Pour chaque pas de temps t t 1 chaque animal Icl a une probabilit Prenra de passer en Ich La solution que nous avons retenus est la deuxi me Jean Baptiste ESTIVAL 58 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 4 2 2 4 Transition Ich vers R Pour chaque pas de temps t t 1 chaque animal
17. vient on les relais et services La r activit d pend par ailleurs de la p riode de l ann e o ce probl me survient car si un leveur est occup aux champs il accorde plus d importance ce travail et il sous estime la gravit des morts par rapport une p riode normale o il a un peu plus de temps Il faut tudier la saisonnalit des vaccinations ce qui ne traduira pas forcement la saisonnalit de la maladie seulement Jean Baptiste ESTIVAL 44 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 De plus de quel relais d information et finalement de quel service dispose un leveur quel est le plus proche de sa localisation SIG C est un raisonnement similaire au march et aux transactions de gr a gr pendant les ventes Le SIG dirigera l leveur vers un centre Pour les traitements ce sont les leveurs qui am nent leurs animaux la clinique gouvernementale quand ils peuvent marcher ce qui exclut les cas aigus moins d habiter c t de la clinique Il y a alors examen clinique par des techniciens v t rinaires qui font galement le traitement Les leveurs peuvent aussi se d placer pour acheter des antibiotiques aux cliniques priv es sans d placement des animaux Un leveur peut aussi emprunter des m dicaments ou en acheter un voisin qui en dispose acheter des colporteurs au march Le but du simulateur final est de pouvoir tester diff rentes m thode
18. 25 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 3 CHAPITRE 3 Analyse du syst me 3 4 5 Parall lement l apprentissage de SmallTalk et de Cormas j ai effectu une analys du syst me simuler Ce chapitre pr sente dans un premier temps le sujet du stage puis l analyse du syst me 3 1 Pr sentation du projet L objectif du stage est de concevoir et r aliser un simulateur multi agents SMA reproduisant l volution de la PPCB dans les troupeaux de bovins thiopiens dans la r gion des Highlands de la Woreda de Bodji partir des d cisions prises par les leveurs et d autres agents intervenant sur cette diffusion Le CIRAD a mis au point un mod le compartiments pour la diffusion intra troupeau de la maladie A terme ce mod le donne des r gles de d cision qui sont appliqu es directement au SMA qui inclut donc lui m me la simulation de l volution intra village de la maladie L volution intra village de la maladie est donn e par un mod le compartiments Ce mod le appel mod le intra a t con u par les chercheurs du CIRAD et sera int gr dans le SMA La premi re version du SMA d velopp e portera le nom de D lla Dans le cadre de notre tude une d lla est un parc o les animaux sont regroup s le soir La d lla est un des principaux moyen de diffusion de la maladie l int rieur d un troupeau La simulation pourra s tendre sur une
19. 3 2 Les agents ou entit s sociales De la m me fa on le diagramme de la figure 22 repr sentent les agents dans l environnement Cormas Agent situ Troupeau Groupe communiquant Agent situ communiquant Monde Ext rieur Figure 22 Diagramme des agents Jean Baptiste ESTIVAL 54 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 4 1 3 3 Les entit s passives Les objets Lots Parc Travail Zone Etude H bergement et Sant d rivent directement de l objet racine Objet En plus des objets n cessaires la mise en place du diagramme de domaine il a fallu ajouter d autres objets n cessaires au fonctionnement du simulateur 4 1 3 4 Les techniques objets Afin de pouvoir contr ler le temps et param trer le simulateur d autres objets ont t ajout s Tous ces objets d rivent eux aussi de l objet racine Objet On trouve Compteur cet objet permet de stocker divers compteurs dont la gestion du temps qui passe changement de saison semaine en cours ann e courante etc Ev nement cet objet permet de cr er des v nements prendre en compte dans le simulateur Param tres cet objet permet de param trer le simulateur Param tres Intra cet objet permet de param trer le mod le de diffusion intra troupeaux En plus de ces objets on trouve deux objets d rivant de la classe msg Ceux ci permettent aux leveur de dialoguer pour s change
20. Eleveur Monde Ext rieur Eleveur choixPartenaire recevoir fin de pr t renvoyer r ceptionner Dans ce sc nario la liste des pr teurs potentiels cr e comporte dans l ordre de pr f rence un leveur pr teur 1 le monde ext rieur pr teur 2 et un autre leveur pr teur 3 Le premier leveur refuse donc on demande au monde ext rieur qui accepte toujours De ce fait le pr teur 3 ne sert rien Nous le montrons simplement pour insister sur le fait que le monde ext rieur n est pas une issue de secours lorsqu un leveur ne peut pas recevoir de pr t En effet le monde ext rieur aurait tr s bien pu tre un premier v u Figure 19 Deuxi me sc nario de demande de pr t En plus des diagrammes de classes du domaine et des diagrammes de s quences il est n cessaire de dresser un diagramme de classes qui prend en compte les classes de base de la plate forme Cormas afin de conna tre l architecture du simulateur 4 1 3 Diagramme de classes du simulateur du point de vue de Cormas Il s agit ici de repr senter les objets mettre en place dans l environnement Cormas avant de commencer le d veloppement du simulateur et la programmation des diagrammes pr c dents Pour cela il a fallu dresser d autres diagrammes de classes d un autre point de vue celui de la plate forme de d veloppement multi agents Cormas Le diagramme de classes de la figure 20 repr sente la hi rarchie des objets Co
21. ICH 48 E21 7167 69HICH 70 E37 9756 10 0 ARFASAA 3 43 S 44 S 45 S 46 S 47 S 49 S 5SO RPRIME 51 S 52 S 53 S 54 S 10 0 ARFASAA 4 57 S 60 S 10 0 ARFASAA 5 58 S 59 S 61 RPRIME 62 S 63 RPRIME 64 S 11 0 ARFASAA 0 1 ICL 2 ICL 3 ICH 4 ICH S ICL 6 ICL 7 ICL 8 ICH 9 ICL 10 ICL 11 ICL 12 ICH 13 ICL 14 ICL 15 ICL 24 ICH 29 ICH 11 0 ARFASAA 1 16 RPRIME 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 S 23 S 25 S 26 S 27 RPRIME 28 S 11 0 ARFASAA 2 30 ICL 31 ICH 32 ICH 33 ICL 34 ICL 3S ICL 36 ICH 37 ICL 38 ICL 394 I CL 40 ICH 41 ICH 42 ICH 48 E14 7167 69 ICH 70 E30 9756 11 0 ARFASAA 3 43 S 44 S 45 S 46 S 47 S 49 S SO RPRIME 51 S 52 S 53 S 54 S 11 0 ARFASAA 4 57 S 60 S 55 E12 8826 56 E9 76923 11 0 ARFASAA 5 58 S 59 S 61 RPRIME 62 S 63 RPRIME 64 S 12 0 ARFASAA 2 30 ICL 31 ICH 32 ICH 33 ICL 34 ICL 3S ICL 36 ICH 37 ICL 38 ICL 394 I CL 40 ICH 41 ICH 42 ICH 48 E7 71674 69 ICH 70 E23 9756 12 0 ARFASAA 3 43 S 44 S 45 S 46 S 47 S 49 S 50 S 51 S 52 S 53 S 54 S On constate que tout s est effectu correctement 5 12 42 St nario 5 Le fichier trace change donne Debut de la simulation le August 31 Nombre d Nombre de ARF 10 0 animaux dellas D 23 DEMAN ENVOI ASAA C Foe HANG ARFASAA RETOU 47 3 E 1 30 2 ADULT zl EM ENTSAISON 2 21 S 22 S ADULT 2001 6 45 16 am e i 30 R 1 3 2 21 S 22 S On peut remarquer qu un v ne
22. Ich a une probabilit pra de passer dans le compartiment R 4 2 2 5 Valeurs des param tres En synth se on peut prendre par exemple titre indicatif pour l instant v 20 6 4 t Normale moyenne 42 jours cart type 5 p 0 81 Pichlel 0 0365 PRlel faible Ce mod le ayant t con u et valid par le Cirad mon travail consistait le programmer et l int grer dans le simulateur multi agents 4 2 3 Programmation sous Cormas Ce mod le a t con u pour un troupeau en particulier pour une d lla ou un parc de jeunes animaux Cependant il est appliqu individuellement sur chaque animal d un parc avec des param tres propres au parc Pour programmer ce mod le sous Cormas il a fallu ajouter aux objets Parc _ della et Parc_ jeune un attribut appel parametre qui n est autre qu un objet ParametresIntra figure 25 Cet objet contient tous les param tres n cessaires pour l impl mentation du mod le de diffusion intra troupeaux de la maladie ParametresIntra nu lambdaTeta mu Sigma pP pIclIch pRich icINumber ichNumber Figure 25 Objet ParametresIntra et ses attributs La figure 25 ne repr sente que les attributs de l objet les seules m thodes existantes tant les m thodes d acc s ces attributs portant le m me nom Jean Baptiste ESTIVAL 59 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Cormas
23. animaux Les attributs propres un v nement retour d animaux sont eleveurSource leveur qui envoie les animaux eleveurDestination leveur qui re oit les animaux _listeAnimaux liste des animaux renvoy s _ hebergementld identificateur de l h bergement L identificateur de l h bergement est utile pour supprimer le pr t correspondant dans la liste des pr ts de l leveur demandeur et du pr teur 4 3 1 2 6 Passage en d lla EvenementPassageDella Un tel v nement est cr lorsqu un animal jeune est suffisamment g pour passer dans le parc des adultes la d lla Il est cr par un agent Animal Jeune lors de l volution de cet agent Ses attributs sont animal animal qui doit passer en d lla eleveur leveur propri taire de la d lla 4 3 2 Communication entre les agents Outres les v nements qu ils cr ent les agents peuvent communiquer entre eux Par exemple dans le cas d un refus de pr t le pr teur ne cr e pas d v nement refus mais envoie un message l leveur concern Le demandeur consulte sa bo te aux lettres mailbox et trouve un message refus C est ce moment l que le demandeur va mettre un nouvel v nement demande s il reste encore des leveurs pr teurs Les seuls agents communicants sont les objets Eleveur Cormas fournit toute une biblioth que de m thodes de tels agents pour permettre la communication La
24. animaux sont l ch s sur le champ sans organisation c est assez diff rent du foulage o 1ls r sident ensemble dans un espace restreint et o le risque de contamination si un animal est malade est bien r el On pourrait l associer au risque p turage Remarques A terme on pourra prendre en compte des dissociations volontaires de partie de troupeaux en cas de maladie par exemple quand un leveur isole un animal qui est malade isolement de la d lla et donc du reste des contacts possibles C est un biais important si beaucoup d leveurs le font car il s agit d une gestion du risque tr s protectrice vis vis des autres troupeaux et des animaux du m me troupeau et donc modifiant tr s significativement le risque issu d un animal malade On peut remarquer que la dur e et la forme des changes pouvant provoquer une contamination sont tr s variables Cela pose un probl me puisqu un animal qui est chang pour seulement une journ e n est pas expos la contamination de la m me fa on qu un animal qui va rester longtemps Si un animal sain rentre dans une d lla il suffit de simuler si cette d lla est malade ou non cela donne une probabilit de transmission cet animal tandis qu un change la journ e est plut t un mod le de contact avec un autre animal ou plusieurs animaux si foulage labour De plus il faut diff rencier les changes par exemple lorsqu un b uf est chang pour la
25. d agents pulsionnels Contrairement aux agents pulsionnels les agents r actifs qui n ont pas un but pr cis pour les diriger sont connus comme des agents tropiques Le comportement de ces dernier est guid int gralement par l tat local de l environnement o 1ls sont plong s c est dire ils n ont m me pas un tat interne dont ils pourraient ventuellement se servir Bien que l on puisse priori penser que les agents tropiques ne soient pas tr s utiles il est possible de mod liser des comportements relativement complexes en utilisant l environnement comme rep re et m moire Enfin les agents hyst r tiques diff rent des agents tropiques par le fait qu ils poss dent la capacit de conserver des informations et donc d avoir de la m moire Pour un tel agent les actions ne sont pas prises seulement en fonction de sa perception de l environnement mais aussi des exp riences pass es Ces exp riences sont en effet caract ris es par l tat de l agent En plus d une diversit des agents les domaines d application des syst mes multi agents sont particuli rement riches Jean Baptiste ESTIVAL 18 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 2 1 4 La simulation multi agents On peut consid rer qu il existe cinq grandes cat gories d applications des syst mes multi agents la r solution de probl mes au sens large la robotique distribu e la simulat
26. de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 e Passage d un animal jeune en d lla On sait que l animal 6 est g de 61 semaines le passage en d lla se fait au bout de 78 semaines soit pendant la semaine 18 on a dans le fichier trace les enregistrements suivants 17 0 ARFASAA 0 1 S 2 S 3 S 4 S 5 E22 2289 13 ICH 17 0 ARFASAA 1 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 RPRIME 18 0 ARFASAA 0 1 S 2 S 3 S 4 S 5 E15 2289 13 ICH 6 S 18 0 ARFASAA 1 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 RPRIME On remarque que le passage s effectue bien en semaine 18 de l ann e 0 On peut noter que le parc 0 est la d lla et le parc 1 est le parc de jeunes e Passage du compartiment R au compartiment S L animal 7 est g des 22 semaines le passage a lieu au bout de 26 semaines 6 mois param trable en d but de simulation soit en semaine 4 il aura 23 semaines en semaine 1 24 en semaine 2 25 en semaine 3 et 26 en semaine 4 On les enregistrements suivants dans le fichier trace 3 0 BONA 1 6 S 7 RPRIME 8 5 9 RPRIME 10 S 11 S 12 RPRIME 4 0 BONA 1 6 S 7 S 8 S 9 RPRIME 10 S 11 S 12 RPRIME e Introduction d un animal Ich en semaine 11 On a les enregistrements suivants dans le fichier trace 10 0 ARFASAA 0 1 S 2 S 3 S 4 5S 5 S 11 0 ARFASAA O0 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 13 ICH L animal 13 est l animal introduit dans la d lla e Diffusion de la maladie En analysant le fichier trace on remarque que le premier an
27. des animaux demand s typeContrat type du contrat Le constructeur de cet objet initialise ces 5 attributs par param tre et appelle le constructeur de la classe m re Ev nement avec comme param tres Jean Baptiste ESTIVAL 65 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 libelle HDEMANDE priorit 0 semaine semaine d sir e 4 3 1 2 4 Envoi d animaux EvenementEnvoi L envoi d animaux est d clench par un pr teur qui accepte la demande d un leveur Un pr teur est soit un leveur soit le monde ext rieur Les attributs d un v nement envoi sont _eleveurSource leveur qui envoi les animaux eleveurDestination leveur qui re oit les animaux _listeAnimaux liste des animaux envoy s duree dur e du pr t typeAnimaux type des animaux envoy s typeContrat type du contrat de pr t _ hebergementld identificateur du pr t L identificateur du pr t permet de rep rer dans la liste des pr ts d un leveur un pr t sp cifique Un tel v nement est cr lorsque les pr teurs consultent leur bo te aux lettres voir 4 3 2 et qu ils acceptent la transaction 4 3 1 2 5 Retour de pr t EvenementRetour Un v nement retour de pr t est li celui d envoi d animaux En effet lorsqu un agent cr e un v nement envoi d animaux on place imm diatement dans l ch ancier l v nement retour d
28. fait voluer un mod le chaque pas de temps c est dire qu il fait voluer les diff rents agents gr ce une m thode sp cifique d volution des agents Le mod le intra troupeau est invoqu au moment de l volution d une d lla ou d un parc de jeune soit dans les m thodes d volution des objets Parc _ della et Parc_ jeune Cependant le mod le a t programm au niveau de l objet Animal dans la m thode suivante modelelntra parametres capacite aCapacite parametres t aCapacite sont les deux param tres de la m thodes le param tre acapacite repr sentant la capacit courante du parc et parametres repr sentant les param tres du mod le La m thode d volution des parc est donc la suivante stepEchanges Evolution d une della Si la della comprend plus de deux animaux on applique le modele intra capaciteCourante gt 2 ifTrue listeAnimaux do seach each modeleIntra parametres capacite capaciteCourante Mise a jour des parametres parametres ichNumber listeAnimaux select x x etatDeSante ICH size parametres iclNumber listeAnimaux select x x etatDeSante ICL size J4 De plus un mod le Cormas dispose d une m thode d volution qui g re l volution g n rale du syst me notamment la gestion des diff rents agents et le traitement des v nements Une d lla appartenant un leveur c est la m thode d volution d un leveur qui
29. inscription dans la liste A de l Office International des Epizooties OIE La plupart des pays africains sont contamin s et d ploient des efforts cons quents dans des campagnes de vaccination afin de limiter les pertes Plus de 20 pays en Afrique sub saharienne pr sentent la maladie de mani re enzootique avec une recrudescence des cas depuis l arr t de la vaccination conjointe de la peste bovine et de la PPCB Cette situation menace des zones ou pays encore indemnes avec les exemples de la contamination de la Moyenne Guin e et du Bostwana qui doivent consentir des efforts financiers importants pour s assainir Les politiques de lutte contre la PPCB en Afrique sont essentiellement empiriques et bas es sur des exp riences anciennes encore mal valu es conomiquement La mod lisation math matique de la diffusion des maladies a commenc au d but du si cle Un grand nombre de mod les d terministes ou stochastiques ont ensuite t d velopp s pour repr senter la dynamique des populations dans un cadre de maladies pid miques ou end miques Ces mod les sont le plus souvent bas s sur un syst me d quations diff rentielles ordinaires qui repr sentent l volution dans le temps du nombre d individus sains infect s immunis s r sistants etc Ces mod les g n riques consid rent g n ralement que la population risque est isol e et homog ne Ces hypoth ses sont peu r alistes dans le cas des populations domestiques
30. l intervalle entre 2 v lage serait d environ 2 ans On peut consid rer que cet intervalle est toujours constant ou bien on peut y introduire une variabilit Cependant cette variabilit d pend d un tr s grand nombre de param tres ce qui rend tr s difficile son impl mentation dans le SMA Nous nous orienterons donc vers un intervalle fixe de 2 ans 3 5 3 Mort d un animal Comme pour la naissance c est le mod le compartiments qui s occupera de la mort des animaux Nous avons les renseignements suivants les taux de mortalit par cat gories d animaux seront calcul s partir de la base de donn es du suivi phase 1 Vu qu on a d j un an de suivi sur certains sites et 4 mois seulement sur d autres on peut d j calculer approximativement ces taux d s maintenant si n cessaire Il semble que les taux de mortalit hors abattage sont similaires chez les animaux adultes quelle que soit la cat gorie g nisse vache b uf mais c est v rifier et plus lev s chez les veaux les leveurs gardent leurs veaux ils en ont besoin pour la traite ils provoquent par t t e la descente de lait Ils les vendent quand m me au bout d un moment pour ceux qui en ont en surplus et d autres les ach tent jeunes et les l vent pour pr parer une carri re de b uf par exemple c est donc un achat de futur b uf ce qui pourrait tre un m canisme simple qui explique le faible taux d achat an
31. nario 2 On obtient alors les r sultats suivants dans le fichier trace Debut de la simulation le August 31 2001 2 33 27 am Nombre d animaux 65 Nombre de dellas 3 6 0 BONA DEMANDE 1 30 2 ADULTE 6 0 BONA DEMANDE 1 30 2 ADULTE 7 0 BONA DEMANDE 2 30 2 ADULTE N 7 0 BONA DEMANDE 2 30 2 ADULTE Il existe seulement deux pr teurs un leveur et le monde ext rieur Aucun de ces pr teurs peut pr ter d animaux Il est donc logique que tour de r le les leveur 1 et 2 cr deux v nements demande respectivement en semaine 6 et en semaine 7 Jean Baptiste ESTIVAL 74 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 5 1 2 3 L envoi d animaux Un v nement envoi d animaux est cr par un agent leveur ou par le monde ext rieur en r ponse positive une demande de pr t de la part d un leveur Deux cas sont distinguer Lorsque le demandeur et le pr teur sont situ s dans le m me lieu dit alors les animaux rentrent tous les soirs dans la d lla du propri taire Dans le cas contraire les animaux pr t s restent dans le parc d adultes du demandeur Pour tester le bon fonctionnement de ces v nements il faut proc der de la m me fa on que pour le test d un v nement demande 5 1 2 3 1 Sc nario 4 On reprend le sc nario 2 sachant que le demandeur et le pr teur ne son
32. qu elles peuvent remplir C est l approche informatique qui correspond le mieux la vision multi agents Le simulateur utilisera galement des sorties graphiques afin de voir l volution au cours du temps de la PPCB Des outils informatiques offrant des facilit s dans ce domaine sont donc n cessaires Pour toutes ces raisons le choix s est port vers la plate forme multi agents Cormas d velopp e par le CIRAD Son langage de programmation est SmallTalk et elle fonctionne sous l environnement Microsoft Windows 9x Ce choix permettra de d velopper un premier prototype de mani re assez rapide 3 2 Contamination d un troupeau A priori on a en langage pid miologique trois v nements qui provoquent l apparition de la maladie chez un animal d un troupeau Jean Baptiste ESTIVAL 28 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 introduction d animaux malades li s aux changes et pr ts et passage de la maladie vers un autre animal de ce troupeau contact avec un animal malade li au voisinage par exemple partage du m me p turage ce qui peut tre le contact de tout le troupeau avec un autre troupeau r surgence de la maladie dans un troupeau Ce troupeau a d j eu de la PPCB autrefois et poss de des animaux qui sont suffisamment vieux pour avoir gard l histoire de la maladie c est dire le s questre pulmonaire Ces animaux paraissent sains mais peuv
33. re mais que l on garde pour la traire Il se comporte comme un veau non sevr Il est inutile de diff rencier un veau non sevr d un veau partiellement sevr 3 5 5 Vieillissement des animaux Un animal de part son ge va appartenir diff rentes cat gories La figure 11 propose une liste des diff rentes cat gories d animaux G nisse Taurillon Figure 11 Diagramme de classification des animaux Une g nisse devient une vache apr s la premi re mise bas c est dire vers 2 ans et demi ou 3 ans plus 9 mois Il y a donc une variabilit de l ge prendre en compte Un animal est un veau jusqu l ge de 1 an ou 1 an et demi on ne sait pas si on peut prendre 1 5 de moyenne ou si on doit inclure une variabilit Avant castration les taurillons sont des reproducteurs Apr s castration ils deviennent des b ufs Il faudra prendre en compte cet v nement En g n ral les taurillons sont castr s avant 3 ans en Ethiopie il faut v rifier avec LASER Le diagramme d tat ci dessous figure 12 montre l volution des animaux tout au long de leur vie de leur naissance jusqu leur mort Jean Baptiste ESTIVAL 43 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 naissance animal femelle sevr e G nisse premier_v lage g nisse m le sevr Taurillon castrer taurillon ge 3 ge 2 5 3 an
34. rents v nements pour un pas de temps du mod le Un troisi me module permet de d finir une observation de la simulation selon des points de vue Cette fonctionnalit autorise l int gration des modes de repr sentation dans le processus de mod lisation CORMAS gt CORMAS ME PR tue En me Re Ler module 3 zj 2 me module Contr ler l volution D freur l A 23 me mo dule Pr parer et contr le Espace J LETI LET A hitehser date limite 0 Pas pas Lancer Lancer Ntois Tem 0 Figure 5 Interface du logiciel Cormas et ses 3 modules CORMAS facilite le travail de construction du mod le en proposant au sein des ces trois modules des l ments pr d finis Parmi ces l ments figurent les entit s types qui sont des classes SmallTalk g n riques partir desquelles par sp cialisation et affinage l utilisateur d finit des entit s particuli res pour les besoins de son application Les trois ic nes de l onglet Visualisation permettent d afficher des fen tres montrant l volution du syst mes sous divers angles Jean Baptiste ESTIVAL 21 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 2 On peut visualiser l environnement en ouvrant une grille LS i On peut aussi voir toutes les communications inter agents par l interm diaire de l observateur de communication M Enfin un troisi me outil l observateur d tat per
35. s se rapprochent l une de l autre ceci pour mieux caract riser la fr quence des communications Enfin l observateur d tat figure 8 m a permis d observer par exemple la vitesse laquelle les mat riaux sont pris La partie graphiques globaux montre l volution d une variable globale nbMateriau qui repr sente la quantit de mat riaux pr sente actuellement sur l environnement Par contre le graphique local montre l volution de l attribut densit d une cellule particuli re dans le cas pr sent il s agit de la cellule num rot e 95 Jean Baptiste ESTIVAL 23 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Observateur de la communication lol xl a5 a3 24 Figure 7 Exemple d observation de communication Graphiques globaux v nbMateriau E M Graphiques locaux e Time steps Figure 8 Exemple d observation d tats Jean Baptiste ESTIVAL 24 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Ce petit mod le simple m a donc permis d apprendre d une part le langage de programmation SmallTalk ainsi que le fonctionnement principal de la plate forme de d veloppement Cormas Cependant tout en apprenant Cormas nous avons effectu une analyse du syst me mod liser avec l aide de Christine Force et Laurent P rochon ainsi que les chercheurs du CIRAD EMVT Jean Baptiste ESTIVAL
36. tection de mat riau se fait sur le voisinage d un agent s il y a un mat riau Jean Baptiste ESTIVAL 22 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 dans les cases qui l entoure alors l agent prend le mat riau sinon il se d place al atoirement vers une autre case La figure 6 repr sente un tat du syst me par son observateur graphique Torroidal 10 x 10 4 Fourmis_Cell gt poy 10 x Figure 6 Exemple d observation graphique L observateur graphique est divis en cellules ici jaune ou gris clair grise ou rouge ou gris fonc sur lesquelles les agents ici triangles se d placent pour trouver les mat riaux losanges La base quant elle est repr sent e par une cellule rouge ou gris fonc Enfin une cellule reste jaune tant qu un mat riau est disponible sur cette m me cellule sinon elle devient grise Comme je lai pr cis plus haut si un agent veut aller la base d poser un mat riau il demande un autorisation la base On peut observer les changes de messages gr ce l observateur graphique figure 7 qui est une autre fa on de voir voluer le syst me Les agents chercheurs de mat riaux sont num rot s de 1 5 La base est tiquet e nil Le trait reliant l agent 1 et la base montre qu au pas de temps actuel les deux entit s communiquent De plus d s qu un change est effectu entre 2 entit s ces deux entit
37. terrain Le terrain d tude se situe en Ethiopie o la PPCB existe de mani re enzootique et o des structures et des moyens techniques permettent la r colte de donn es de terrain avec en outre Jean Baptiste ESTIVAL 12 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 une implantation tr s ancienne du CIRAD EMVT Le syst me d levage repr sent est l levage s dentaire des hauts plateaux qui pr sente une forte association agriculture levage La zone d tude a t d termin e et est situ e dans le district de Bodji du Western Wellega autour de la ville de Bila figures 1 2 et 3 District de Bodji Figure 1 Localisation du district de Bodji en Ethiopie Figure 2 Vues en 3 dimensions de la zone d tude Jean Baptiste ESTIVAL 13 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 amuma agaloo biqiltu dilaa amuma borre didide tullii lalisaa jeetoo burqaa bojjii lalisaa mukkilamii wanddo innimayi kobara caraqjii kobara l Figure 3 Les 13 PA du district de Bodji Le Wellega est une zone administrative situ e l Ouest du pays et est frontali re avec le Soudan Avec 23800 km2 cette zone accueille pr s de 1 55 millions de personnes avec un cheptel bovin de 1 28 millions de t tes Au niveau administratif le Wellega est divis en 6 provinces ou awrajas 49 districts ou woredas elles m m
38. tre pris en compte avant tous les autres Les priorit s affect es aux v nements sont les suivantes Jean Baptiste ESTIVAL 55 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Ev nement Priorit Changement de saison 0 Demande de pr t Envoi d animaux 1 2 Retour de pr t 3 4 Passage en d lla Remarque Plus la priorit est faible plus l v nement est prioritaire Fait voluer lt 1 Ordonnance gt a Changement Demande Envoi Retour de pr t Passage en de saison animaux animaux d lla Figure 23 Diagramme de classes du simulateur D lla Une fois l analyse UML termin e la programmation en SmallTalk sous l environnement Cormas a pu commencer d abord par la mise en place du diagramme de domaine et du mod le de diffusion intra troupeau puis par la gestion des diff rents v nements et de la diffusion inter troupeaux de la maladie Noyau de simulation O 4 2 Le mod le de diffusion intra troupeau de la maladie 4 2 1 Pr sentation Comme pr cis pr c demment le simulateur multi agents d velopp a pour but de simuler la dynamique inter troupeaux de la maladie Cependant il doit aussi simuler la diffusion de la maladie l int rieur de chaque troupeau Contrairement la simulation inter troupeaux la diffusion intra troupeau est simul e par un mod le math matique labor
39. viations Cirad ATP Cirad emvt CORMAS ISIMA PA PPCB SIG SMA UML Centre de coop ration Internationale en Recherche Agronomique pour le D veloppement Action Th matique Programm e D partement d levage et de m decine v t rinaire du Cirad COmmon pool Resources and Multi Agents Systems Institut Sup rieur d Informatique de Mod lisation et de leurs Applications Peasant Association P ri Pneumonie Contagieuse Bovine Syst me d Information G ographique Syst mes Multi Agents Unified Modelling Language Glossaire Arfasaa terme oromifa d signant la saison fra che et la petite saison des pluies mars avril mai Agent Entit relativement autonome et ind pendante 1 Artefact Ph nom ne ou structure artificiel dont l apparition est li e la m thode utilis e lors d une exp rience biologique notamment Birr Monnaie thiopienne Birra Terme oromifa d signant l apr s saison des pluies septembre octobre novembre Bona Terme oromifa d signant la saison s che d cembre janvier f vrier Bonn Terme oromifa d signant une zone d interfluve mis en culture ma s ou servant de p pini res pour les plants de caf Cocho Terme oromifa d signant l igname Dereba Terme oromifa d signant un contrat de confiage de bovins G n ralement le terme dereba r f re un contrat dont les modalit s et les motivations peuvent diff rer
40. 14 9 15 S 16 RPRIME 6 0 BONA 4 27 S 28 E40 8135 29 S 30 ICH 31 S 32 E43 2982 39 S 6 0 BONA 5 33 RPRIME 34 S 35 S 36 S 37 S 38 S 40 S 41 S 42 S 43 S 44 S 45 S 7 0 BONA 0 1 ICL 2 ICH 3 ICH 4 ICL 5 E10 7868 6 E20 0635 7 E10 6836 7 0 BONA 1 8 RPRIME 9 S 10 RPRIME 11 S 12 S 13 RPRIME 14 S 15 S 16 RPRIME 7 0 BONA 4 27 S 28 E33 8135 29 S 30 ICH 31 S 32 E36 2982 39 S 7 0 BONA 5 33 RPRIME 34 S 35 S 36 S 37 S 38 S 40 S 41 S 42 S 43 S 44 S 45 S On peut constater que les animaux restent bien dans la d lla du propri taire pendant la dur e du pr t 5 1 2 4 Retour de pr t Pour tester les retours de pr ts nous allons reprendre les sc narios 4 et 5 mais sur une nouvelle simulation animaux diff rents 5 1 2 4 1 Sc nario 4 Le fichier trace change donne les r sultats suivants Debut de la simulation le August 31 2001 6 33 33 am Nombre d animaux 64 Nombre de dellas 3 6 0 BONA DEMANDE 1 30 2 ADULTE 6 0 BONA ENVOI 3 1 2 55 S 56 S ADULTE 30 7 0 BONA DEMANDE 2 30 2 ADULTE 7 0 BONA DEMANDE 2 30 2 ADULTE 7 0 BONA ENVOI MONDEEXTERIEUR 2 2 69 ICH 70 S ADULTE 30 0 0 ARFASAA CHANGEMENTSAISON 0 0 ARFASAA RETOUR 1 3 2 55 E 56 E 1 50 ARFASAA HRETOUR 2 MONDEEXTERIEUR 2 69 ICH 70 E 2 10 ARFASAA PASSAGEDELLA 2 51 S 4 0 ARFASAA PASSAGEDEL
41. 14 S 15 S ADULT aal 30 La demande est bien effectu e le monde ext rieur r pond en envoyant les animaux demand s 5 1 2 2 2 Sc nario 2 On dispose maintenant de deux leveurs demandeur et un leveur pr teur Une premi re demande est effectu e en semaine 6 par un demandeur Le pr teur accepte la demande et lui envoie tous ses animaux disponibles La semaine suivante l autre demandeur effectue une demande Dans ce cas le pr teur refuse une autre demande sera mise vers le monde ext rieur On obtient les r sultats suivants Debut de la simulation le August 31 2001 2 17 20 am Nombre d animaux 46 Nombre de dellas 3 6 0 BONA DEMANDE 1 30 2 ADULTE 6 0 BONA ENVOI 3 1 2 31 S 32 S ADULTE 30 7 0 BONA DEMANDE 2 30 2 ADULTE 7 0 BONA DEMANDE 2 30 2 ADULTE 7 0 BONA ENVOI AMONDEEXTERIEUR 2 2 50 8S 51 S ADULTE 30 L leveur 1 effectue la demande comme pr vu en semaine 6 Cette demande est donc accept e par le pr teur qui lui envoie deux animaux La semaine suivante l leveur 2 effectue une premi re demande qui est donc refus e puis une seconde demande qui est accept e par le monde ext rieur 5 1 2 2 3 Sc nario 3 On suppose dans ce sc nario que le pr teur comme le monde ext rieur ne peuvent pr ter d animaux et ce dans les m me conditions que pour le sc
42. 2119 2 E20 3564 3 E14 6629 4 E30 5532 5 ICL 13 ICH 6 E2 6 2675 10 E25 1647 11 E40 7783 25 0 GANNA 0 1 E35 2119 2 E13 3564 3 E7 66286 4 E23 5532 5 ICL 13 ICH 6 El 9 2675 10 E18 1647 11 E33 7783 26 0 GANNA 0 1 E28 2119 2 E6 35643 3 12 2675 10 E11 1647 11 E26 7783 0 662857 4 E16 5532 5 1ICL 13 ICH 6 E mi 27 0 GANNA 0 1 E21 2119 2 ICL 3 ICL 4 E9 55324 S ICL 13 ICH 6 E5 26753 10 E4 16467 11 E19 7783 28 0 GANNA 0 1 E14 2119 2 ICL 3 ICL 4 E2 55324 S ICL 13 ICH 6 ICL 10 ICL 1 1 E12 7783 29 0 GANNA 0 1 E7 21193 2 ICL 3 ICL 4 ICL 5 ICL 13 ICH 6 ICL 10 ICL 11 E5 77826 30 0 GANNA 0 1 E0 211933 2 ICL 3 ICL 4 ICL 5 ICL 13 ICH 6 ICL 10 ICL 11 IC H Le passage dans le compartiment R tant r git par une probabilit tr s faible pour l instant il faut faire une simulation beaucoup plus longue pour voir un animal dans ce compartiment 51 5 BONA 0 1 ICH 2 R 3 ICH Ces tests m ont permis de v rifier le bon fonctionnement de la diffusion intra troupeau avant de commencer programmer la diffusion inter troupeaux 5 1 2 La diffusion inter troupeaux Les tests pour la diffusions inter troupeaux consistent tester au travers de sc narios le bon fonctionnement de la gestion des v nements cr s par les agents 5 1 2 1 Le changement de saison On conna t le calendrier d une ann e en Ethiopie ainsi que la r p
43. 3 2 3 3 1 1 Les types de confiage Il existe deux cat gories de contrat de confiage e Les contrats d engraissement contre fumure Classiquement appel s DEREBA C est Pun des types de contrat les plus r pandus dans la woreda L animal pr t pour une dur e d termin e ou non offre les b n fices de la fumure aux parcelles de l leveur receveur G ographiquement ce type d change peut s effectuer au sein d une m me PA ou bien entre 2 PA diff rentes e Les contrats de labours La traction animale joue un r le tr s important dans le fonctionnement des exploitations agricoles du Wellega Etant donn le calendrier cultural les p riodes de labour sont tal es sur l ann e L change de b ufs de labour est un ph nom ne tr s r pandu Il en existe plusieurs types Contrat avec r mun ration appel QUBO Le confiage s effectue sur une p riode de un mois plusieurs mois et le locataire s engage verser une partie de la r colte au propri taire des animaux Il faut noter que le locataire profite de la fumure des animaux pr t s Ce type de contrat est une certaine volution du contrat engraissement contre fumure avec en plus mon tarisation de la force de travail Contrat avec d placement de main d uvre Ce type de contrat semble tre un ph nom ne r cent qui se d veloppe dans la r gion tous les leveurs interrog s ne le pratiquent que depuis trois ans maximum Des leveur
44. 3 ICH 4 ICH S ICL 6 E15 5033 7 ICH 8 ICH 9 ICH 13 E35 6458 11 0 ARFASAA 1 10 RPRIME 11 RPRIME 12 S ARFASAA 4 21 S 22 S 23 9 24 S 25 9S 26 S 27 9S 28 9S 29 S 30 9 31 S 32 9 33 S 34 S 39 S 43 S 11 0 ARFASAA 5 3548S 36 RPRIME 37 S 3845S 40 S 41 S 42 S 44 S 45 S A6HRPRIME A7HS L encore les fichiers traces ont permis de v rifier la coh rence des r sultats 5 1 2 5 Le passage en d lla Un animal passe dans le parc d adultes un certain ge Cet ge est param trable au d but de la simulation Par d faut on suppose qu il a lieu 6 mois soit 78 jours dans notre calendrier Pour tester le bon fonctionnement de ces passages en d lla nous avons lancer une simulation Il faut alors analyser les deux fichiers traces Le fichier d change donne 1 0 BONA PASSAGEDELLA 1 9 S L animal 9 appartenant l leveur 1 passe en d lla en semaine 1 de l ann e 0 On a dans le fichier de diffusion intra troupeau 1 0 BONA 0 1 S 2 S 3 ICL 4 E39 0149 5 E50 9578 6 E45 0645 1 0 BONA 1 7 S 8 RPRIME 9 S IO RPRIME 11 S 12 S 13 RPRIME 14 RPRIME 2 0 BONA 0 1 E36 7827 2 S 3 ICH 4 E32 0149 5 E43 9578 6 E38 0645 9 S 2 0 BONA 1 7 S 8 S 10 RPRIME 11 S 12 S 13 RPRIME 14 S En semaine 1 l animal est encore dans le parc de jeune 1 L v nement a lieu en semaine 1 galement le changement sera visible la semaine suivante En effet en semai
45. 64 Pa OR TOR E E 64 Figure 31 Calendrier mis en place dans le simulateur 65 Figure 32 Illustration de la communication entre les agents 67 Figure 33 Interface de param trage du simulateur 1 69 R sum Le stage que j ai effectu du mois d avril 2001 au mois de septembre 2001 pour le CIRAD de Montpellier a pour but de concevoir une premi re version d un logiciel de simulation multi agents de la diffusion de la PPCB P ri Pneumonie Contagieuse Bovine en Ethiopie De plus ce stage permet aux chercheurs du CIRAD de tester l ad quation de leur plate forme de d veloppement multi agents CORMAS ce type de probl me A mon arriv e en stage dans les locaux de l ISIMA j ai tout d abord pris connaissance de la probl matique du sujet puis commenc l analyse du syst me avec l appui des mes ma tres de stage Cette analyse a t suivie de pr s par les chercheurs du CIRAD qui ont eux aussi contribu au bon d roulement de cette analyse En parall le j ai aussi d apprendre me servir du logiciel CORMAS qui permet de d velopper facilement des simulateurs multi agents La phase d analyse a d bouch sur les objectifs a atteindre pour le stage Deux phases principales ont merg La premi re phase a t men e terme pour la r daction de ce rapport la seconde devrait tre r alis e pendant le mois de septembre 2001 Suite une an
46. L organisme scientifique fran ais sp cialis en agronomie tropicale Institut Sup rieur d Informatique de Centre de coop ration Internationale en Mod lisation et de leurs Applications Recherche Agronomique pour le Complexe des C zeaux Deve oppement Avenue Agropolis BP 125 34398 Montpellier Cedex 5 63173 AUBIERE Cedex France T l 33 04 67 61 58 00 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie TOME I Rapport de stage Jean Baptiste ESTIVAL Encadrement Stage ISIMA 2 ann e F2 Christine FORCE ISIMA Avril Septembre 2001 Laurent PEROCHON INRA Remerciements Je tiens tout d abord remercier mes ma tres de stage Christine Force et Laurent P rochon pour leur aide continuelle aussi bien pendant l analyse que pendant le d veloppement du logiciel Leur aide et leurs conseils ont permis de trouver les bonnes solutions le plus vite possible Les chercheurs du Cirad notamment Pascal Bonnet G raud Laval et Mathieu Lesnoff qui m ont beaucoup aid pendant la phase d analyse en prenant bien soin de m expliquer leurs id es et ainsi trouver les meilleures solutions pour la mod lisation du syst me Je voudrais aussi remercier Pierre Bommel et Fran ois Bousquet qui ont su r pondre mes questions pendant la phase de d veloppement du logiciel Enfin je remercie toute les personnes pr sentes l ISIMA qui ont permis ce stage de se d rouler de la meilleure des mani res Table des abr
47. LA 2 54 S 6 0 ARFASAA PASSAGEDELLA 1 18 S 6 0 ARFASAA PASSAGEDELLA 3 64 S Il faut maintenant v rifier la coh rence des r sultats dans le fichier trace diffusion 7 0 BONA 0 1 ICL 2 E14 4831 3 E0 584244 4 ICH 5 E10 5979 6 ICL 7 E10 1806 8 ICH 9 ICL 10 ICL 11 ICL 12 E1 63409 13 E6 78191 14 E3 1894 15 E22 0558 24 E16 8812 29 E27 9289 55 E40 8826 56 E37 7692 7 0 BONA 1 16 RPRIME 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 S 23 S 25 S 26 S 27 RPRIME 28 RPR IME 7 0 BONA 4 57 S 60 S Jean Baptiste ESTIVAL 76 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 7 0 BONA 5 58 S 59 4S 6G1 RPRIME 62 RPRIME 63 RPRIME 64 S 8 0 BONA 2 30 ICL 31 ICH 32 E8 76864 33 ICL 34 E17 1436 35 ICL 36 ICH 37 E4 71781 38 E2 21423 39 E4 68646 40 ICH 41 ICH 42 ICH 48 E35 7167 69 ICH 70 S 8 0 BONA 3 43 S 44 S 415 S 46 S 47 S 49 S SO RPRIME 51 S 52 S 53 S 54 S 10 0 ARFASAA 0 1 ICL 2 ICL 3 ICH 4 ICH S ICL 6 ICL 7 ICL 8 ICH 9 ICL 10 ICL 11 ICL 12 ICH 13 ICL 14 ICL 15 E1 05584 24 ICH 29 E6 92894 55 E19 8826 56 E16 7692 10 0 ARFASAA 1 16 RPRIME 17 S 18 S 19 S 20 S 21 S 22 S 23 S 25 S 26 S 27 RPRIME 28 RPRIME 10 0 ARFASAA 2 30 ICL 31 ICH 32 ICH 33 ICL 34 E3 14363 35 ICL 36 ICH 37 ICL 38 ICL 39 ICL 40 ICH 41 ICH 42
48. Modelling Language est aujourd hui le langage de mod lisation universel utilis pour la conception de la plupart des logiciels orient s objets Cette partie d crit la mod lisation du syst me tudi travers les diagrammes UML Seule l tape 1 du stage est mod lis e ici l tape 2 tant pr vue pour le mois de Septembre 4 1 1 Diagramme de classe du domaine tudi Les diagrammes de classes expriment de mani re g n rale la structure statique d un syst me en termes de classes et de relations entre ces classes De m me qu une classe d crit un ensemble d objets une association d crit un ensemble de liens les objets sont instances des classes et les liens sont instances des relations La figure 13 repr sente le diagramme de classe du syst me tudi Afin de ne pas surcharger la lecture de ce diagramme les figures 14 15 et 16 repr sentent le d tail des associations Eleveur Animal Monde ext rieur En plus du d tail de ces associations deux autres associations sont pr ciser En effet un leveur a des travaux effectuer chaque jour Pour cela il constitue des lots d animaux pour chaque type de travaux figure 17 Jean Baptiste ESTIVAL 47 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 pes ap pa apanb 4p uoenossy pesead arped peb apaye 3b L uoyepojdxg appr A a o 2 O 3 JauafiaqaH anauga apuop Figur
49. a vie des animauXx seeseeeseseeeeesrerersrresrssrrerrserersrsrreessee 44 Figure 13 Diagramme de classes du domaine tudi r alis avec le logiciel objectiF 48 Figure 14 Association Eleveur ANAL 49 Figure 15 Association Eleveur Animal Monde ext rieur 49 Figure 16 Association Monde ext rieur Animal Eleveur 50 Figure 17 Relations Eleveur Travail Lots P turage Animal 50 Figure 18 Premier sc nario de demande de Pr fet 51 Figure 19 Deuxi me sc nario de demande de pr tendu 52 Figure 20 Hi rarchie des objets sous l environnement Cormas 53 Figure 21 Diagramme des entit s spatiales urine orisi i i 54 Poe 22 Diagramme d s RP Sn aas 54 Figure 23 Diagramme de classes du simulateur DIR duiinutnieete se 56 Figure 24 Mod le compartiments pour la diffusion intra troupeau de la PPCB 57 Figure 25 Objet ParametresIntra et ses attributs ss srduinessintemusleseieniaeieutnant 59 Figure 26 Impl mentation du mod le intra troupeau sous Cormas 61 Figure 27 Algorithme de principe de la m thode d volution du simulateur 62 Figure 28 Algorithme de principe de la m thode stepPhasel d un leveur 00sseeeoceeee 63 Figure 29 Algortihme de principe de l volution d un p turage
50. acile puisque l individu peut tre suivi tout moment dans son volution et avec le degr de finesse d sir On exploite alors les capacit s des ordinateurs pour traiter les donn es obtenues les agr ger et les traiter l aide de techniques statistiques afin de v rifier les hypoth ses mises Les principales qualit s des mod lisations multi agents sont leur capacit d int gration et leur flexibilit En effet il est possible d int grer dans la m me mod lisation des variables quantitatives des quations diff rentielles et des comportements fond s sur des r gles symboliques Enfin les syst mes multi agents permettent la mod lisation de situations complexes dont les structures globales mergent des interactions entre individus c est dire de faire surgir des structures du niveau macro partir de mod lisations du niveau micro brisant ainsi la barri re des niveaux si criante dans les mod lisations classiques Pour d velopper de tels simulations plusieurs solutions sont possibles On peut programmer directement en langage de haut niveau tel que le C ou bien utiliser une plate forme de d veloppement comme Cormas 2 2 La plate forme de d veloppement Cormas 6 Cormas est un environnement de programmation d velopp par le Cirad permettant la construction de mod les de simulation multi agents Il a t con u en particulier pour mod liser la gestion des ressources renouvelables Il
51. ajoute la liste des lots du p turage concern le lot calcul Jean Baptiste ESTIVAL 63 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 4 3 1 1 2 Les p turages L volution des p turages est simple On se contente de calculer la diffusion de la maladie par contact sachant que si un lot est accompagn il n y a aucun risque alors que les lots non accompagn s p turent ensemble On suppose qu un leveur a un gardien si le nombre d adultes dans sa famille est sup rieur 3 L algorithme de principe de la m thode d volution d un p turage nomm e stepPaturage est donn par la figure 29 D but Pour chaque lot envoy en p turage faire Si le nombre d adultes dans la famille de l leveur est inf rieur 3 alors Ajouter le lot la liste des animaux libres Fin si Fin faire Si la liste des animaux libres n est pas vide alors Calculer la diffusion pour tous les animaux libres Fin si Fin Figure 29 Algortihme de principe de l volution d un p turage En plus de la gestion des agents le noyau de simulation doit aussi g rer les v nements cr s par les leveurs 4 3 1 2 Les v nements Nous traitons la partie gestion des v nements dans le simulateur 4 3 1 2 1 DL objet v nement Evenement Tous les v nements g r s dans le simulateur sont des objets d rivant de cette classe Conceptuellement c est une classe abstraite dont
52. alyse classique j ai proc d une analyse structur e gr ce la m thode UML Cette analyse facilite le d veloppement de logiciels orient s objets ainsi que le dialogue avec des personnes n ayant pas de comp tences en informatique Cette analyse UML a permis le d veloppement de la phase 1 du projet initial et s est termin e par une s rie de test validant le bon fonctionnement du simulateur Mots clefs simulation multi agents PPCB CORMAS Cirad UML Abstract The internship I ve carried out from april 2001 to September 2001 for the CIRAD of Montpellier had for aim to design a first version of a multi agent simulator for the diffusion of the CBPP in Ethiopia Moreover this placement allows the researchers of the CIRAD to test their multi agents base Cormas On my arrival in the buildings of the ISIMA I first of all taken knowledge of the problems of the subject before beginning the system analysis with the help of my placement tutor This analysis was closely followed by the researchers of the CIRAD which has also contributed to the good development of this analysis Next to that I also had to learn how to use the software CORMAS which makes possible the development of multi agents simulators easy The analysis part led to fixing the objectives of the placement Two main parts emerged The first part was to be finish for the writing of this rapport the second was to be carried out during September 2001 Following a tradit
53. appelle celle d une d lla et c est la m thode d volution du mod le Cormas qui appelle celle des leveurs figure 26 Afin de pouvoir suivre l volution des diff rents parc le simulateur peut donner un fichier trace d crivant l tat d un parc chaque pas de temps Une ligne de ce fichier contient les donn es suivantes e Semaine Ann e Saison identificateur du parc liste des animaux du parc et leur tat de sant Exemple 1 0 BONA 0 1 S 2 S 3 9S 4 S 5 S 1 0 BONA 1 6 S 7 RPRIME 8 S 9 RPRIME 10 S 11 S 12 RPRIM CI La premi re ligne d crit l tat du parc num ro 0 pendant la semaine 1 de l ann e 0 La saison est Bona Ce parc contient 5 animaux dans le compartiment S du mod le intra troupeau Jean Baptiste ESTIVAL 60 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 La deuxi me ligne d crit l tat du parc num ro 1 pendant la semaine 1 de l ann e 0 La saison est Bona Ce parc contient 7 animaux dont 3 ont moins de 6 mois compartiment R et les quatre autres sont dans le compartiment S du mod le de diffusion intra troupeau Della Mod le Cormas volue volue Eleveur 1 Eleveur 2 Eleveur n Agent Cormas Agent Cormas Agent Cormas modelelntra capacite d lla et parc de jeunes Mod le de diffusion intra troupeau modelelntr ite ks Figure 26 Impl mentation du mod le intra troupeau sous Cormas C
54. artition des saison sur cette ann e voir paragraphe 4 3 1 2 2 Il suffit de v rifier la coh rence des v nements dans le fichier trace avec ce calendrier Pour ce faire il suffit de lancer une simulation sur deux ann es On obtient alors les r sultats suivants 10 0 ARFASAA CHANGEMENTSAISON 22 0 GANNA CHANGEMENT SAISON 34 0 BIRRA CHANGEMENTSAI SON 46 0 BONA HCHANGEMENTSAI SON 10 1 ARFASAA CHANGEMENTSAI SON 22 1 GANNA CHANGEMENT SAISON 34 1 BIRRA CHANGEMENTSAI SON 46 1 BONA CHANGEMENTSAISON En d but de simulation la saison courante est Bona On constate que les changements de saison ont lieu au bon moment dans l ann e Remarque on constate aussi que les changements d ann e sont correctement effectu s 5 1 2 2 La demande d animaux Pour tester les demandes d animaux il faut cr er diff rents sc narios 5 1 2 2 1 Sc nario 1 Jean Baptiste ESTIVAL 73 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Ici on dispose d un seul leveur Il va effectuer une demande en semaine 9 Seul le monde ext rieur peut r pondre sa requ te On obtient dans le fichier change Debut de la simulation le August 30 2001 7 51 57 am Nombre d animaux 13 Nombre de dellas 1 9 0 BONA DEMANDE 1 30 2 ADULTE 9 0 BONA ENVOI HMONDEEXTERIEUR 1 2
55. aux tout comme les pr ts et confiages sont une voie de contamination importante qu il ne faut pas n gliger En effet la plupart de ces transactions se font sur un march qui est en fait un r servoir d animaux en contact permanent pendant la dur e du march Ce contact permanent repr sente un risque non n gligeable dans la propagation de la maladie 3 4 1 Le march Le march est un lieu o l on regroupe des animaux afin de les vendre On distingue deux types march s e un march principal a lieu Bila Les achats ventes sont tax s Le nombre d animaux pr sents varie beaucoup de 60 animaux mauvais march 400 bon march la moyenne tant de 150 animaux Ce march a lieu deux fois par semaine le mercredi et le samedi e deux march s secondaires ont lieu Muklami et Figa Ces march s secondaires ne sont pas tax s Le nombre d animaux pr sent s et chang s est assez faible environ unes vingtaine pour Muklami et une dizaine pour Figa par semaine Le march de Muklami a lieu le jeudi Celui de Figa a lieu le lundi et le vendredi vendredi seulement pour le b tail Nous pensons consid rer un march comme un r servoir d animaux dans lequel les vendeurs envoient des animaux et les acheteurs ach tent ces animaux tant entendu que tous les animaux pr sent s ne sont pas vendus ou achet s il faudrait avoir une id e du taux de succ s Il y aura un v nement qui d clenchera le march Le ma
56. bourer il va rester toute la journ e cot d un animal d un autre troupeau ou du m me troupeau qui peut tre contamin dans ce cas le risque de contamination est plus lev que celui pour un animal chang pour le foulage par exemple La diff rence est tr s faible l chelon le plus simple pour un travail normal ce qui fera la diff rence ce sera la dur e du travail et donc la dur e de l change Un foulage sera peut tre d une semaine tandis qu un labour sera peut tre d un mois c est cela qui changera le calcul du risque mais le risque unitaire v nementiel sera idem N existant aucune r gle en ce qui concerne la dur e d un change cette dur e pourrait ventuellement tre une caract ristique propre un levage De la m me fa on que pour l achat on pourrait consid rer que le demandeur s adresse des changeurs saisonniers Le choix de l changeur se fera selon des r gles d finir 3 2 3 Propositions de simplification Nous proposons de mod liser le premier cas contamination par pr t et confiage de mani re fine puisque c est la voie de contamination la plus importante On pourrait mod liser le march de fa on plus grossi re on n utiliserait pas les r gles de diffusion intra mais plut t une probabilit de contamination si le march est atteint Les autres cas pourraient tre mod lis s par une probabilit de contamination globale fluctuant en fonction des saisons O
57. d animaux qui partent en p turage en pr t On aura alors Rie rie dur e d clar e du contact Avec i un individu ou agent e type d v nement cr ant le contact Rie risque de transmission par contact calcul pendant une semaine attribuable un certain niveau animal groupe troupeau au cours d un v nement rie quantit unitaire de risque donn par expert pour le type de contact animal groupe ou troupeau Ici un individu est soit E un animal il entre en contact avec un autre ou d autres animaux on ajoute le nombre de jours pour un v nement risque contact contamination le risque est fonction de cette dur e E un lot ou un groupe complet issu d un troupeau y compris et en particulier une paire de b ufs on ajoute le nombre de jours durant lesquels ces n animaux travaillent ensemble sur des parcelles aires de foulage cela quantifie le risque de contact entre les n animaux risque de niveau 1 mais il faut aussi ventuellement compter le nombre de jours o ces animaux sont en contact avec d autres animaux Ceci repr sente un deuxi me niveau de contact risque Le risque de niveau 2 est moins fort dire d expert car il n est pas comparable en terme de probabilit de transmission d au fait d tre litt ralement c te c te pendant le temps du travail E un troupeau de propri taire d lla pour simplifier qui le plus souvent entre en contact tout ensemble
58. e le mod le ainsi obtenu n est pas suffisamment complet pour obtenir des r sultats proches de la r alit Le d veloppement futur du simulateur partir des bases pos s pendant le stage permettra s rement d atteindre de tels r sultats Jean Baptiste ESTIVAL 10 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 1 CHAPITRE 1 Contexte de l tude Le premier chapitre de ce rapport pr sente le contexte du stage On y retrouve donc la pr sentation de l entreprise pour laquelle le travail a t effectu le Cirad ainsi que le projet dans lequel le stage a lieu 1 1 Pr sentation du Cirad Le Centre de coop ration Internationale en Recherche Agronomique pour le D veloppement le Cirad a pour mission de contribuer au d veloppement rural des pays tropicaux et subtropicaux par des recherches des r alisations exp rimentales des actions de formation en France et l tranger et par l information scientifique et technique Ses activit s recouvrent les domaines des sciences agronomiques v t rinaires foresti res et agro alimentaires En interaction avec des projets de d veloppement dans les r gions tropicales le Cirad met au point des m thodes des techniques des outils et des produits Il conduit ces activit s Montpellier Nogent sur Marne en Corse dans les Dom Tom et en coop ration avec des partenaires du Sud Il est organis en 28 programmes regroup s en 7 d partements
59. e 13 Diagramme de classes du domaine tudi r alis avec le logiciel objectiF Jean Baptiste ESTIVAL 48 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Figure 14 Association Eleveur Animal lt Envoie lt Re oit Monde Eleveur ext rieur gt Envoie Figure 15 Association Eleveur Animal Monde ext rieur L association de la figure 15 n a pas t prise en compte dans la premi re version du simulateur cause d un manque d informations sur les changes dans le sens leveur du domaine tudi vers le monde ext rieur Jean Baptiste ESTIVAL 49 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Monde Eleveur ext rieur lt Re oit lt Envoie Figure 16 Association Monde ext rieur Animal Eleveur ET Constitue gt Est compos gt Figure 17 Relations Eleveur Travail Lots P turage Animal Ces diagrammes sont n cessaires pour la mod lisation du syst me mais ils ne montrent pas explicitement les interactions entre les objets C est le r les des diagrammes de s quence 4 1 2 Diagrammes de s quences Un diagramme de s quences repr sente la dynamique des objets en insistant sur la chronologie des envois de messages La repr sentation se concentre sur l expression des interactions En effet les diagrammes de classe labor s pr c demment montrent
60. e Choix de point de vue a e La zone Ev nements e La zone Param tres Intra f La zone Carte al atoire g La zone Probabilit Pr teur 3 D roulement de la simulation a Le pas pas b Lancer N fois la simulation Explications pour la lecture des diagrammes de classes et des diagrammes de s quence 1 Les diagrammes de classes 1 1 Les classes 1 2 Les relations 2 Les diagrammes de s quence Suivi des leveurs pour l tude de la dynamigqe de la PPCB ATP PPCB CENSUS QUESTIONNAIRE 1 IDENTIFICATION OF THE FARM 2 CHARACTERISTICS OF CATTLE Bulls Bull calves Cows Mature heifers Heifer calves Total of each class H IV VII VII VII VII XI XII XII XIII XIV XIV XIV XIV XVI XVIII XXV XXV XXV XXVII XXVII XXVII XXVII XXVII XXV Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Introduction Les simulations de syst mes biologiques avec l outil informatique ont beaucoup volu ces derni res ann es notamment gr ce aux langages orient s objets aux m thodes d analyse telles que UML et gr ce l mergence des syst mes multi agents En effet les syst mes biologiques n cessitent de pouvoir mod liser des entit s ayant un comportement propre ne pouvant pas tre r git par une formule math matique C est dans ce cadre que mon stage s est d roul La p ri pneumonie contagieuse bovine est une maladie r mergente en Ethiopie Bien qu
61. ean Baptiste ESTIVAL 67 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 4 3 3 1 Le fichier de diffusion Le fichier de diffusion correspond au fichier de sortie du mod le compartiments Voir paragraphe 4 2 3 4 3 3 2 Le fichier d change Ce fichier contient tous les v nements cr s dans le simulateur ainsi que la liste des leveurs pr teurs pour chaque saison Chaque ligne du fichier correspond un enregistrement Un enregistrement peut tre un v nement un commentaire ou les caract ristiques d un leveur pr teur Un enregistrement commentaire commence par le caract re Exemple Debut de la simulation le August 29 2001 6 13 56 am Nombre d animaux 493 Nombre de dellas 33 Les caract ristiques d un leveur pr teur commencent par le caract re Il est suivi de l identificateur ainsi que le nombre d animaux qu il peut pr ter Suivent ensuite les identificateurs de chaque animal et leur tat de sant Exemple 8 10 99 S 100 S 101 S 102 S 103 S 104 S 105 S 106 S 107 S 108 S Dans cet exemple l leveur 8 pr te 10 animaux 99 108 sains S Sauf pour le d but de la simulation une suite d enregistrements d leveurs pr teurs est pr c d par un enregistrement d v nement de changement de saison Les enregistrements v nements sont format s de la mani re suivante semaine ann e saison libelle parame
62. elle ne soit pas dangereuse pour l homme elle d cime les troupeaux d animaux qu elle contamine Les solutions pour endiguer une telle maladie dans un pays comme l Ethiopie sont difficiles trouver C est pour cela que le Cirad s est orient vers la simulation informatique de la dynamique d une telle maladie En effet les chercheurs esp rent qu terme un tel simulateur permettra de trouver le meilleur moyen pour lutter contre la maladie et ce le plus efficacement L an dernier deux tudiants de l ISIMA ont test la plate forme de d veloppement multi agents Cormas con ue par les chercheurs du Cirad C est dans la continuit de ce projet que mon stage s est produit En effet les r sultats ayant t concluants CORMAS a t choisie pour la r alisation du projet de simulation Mon stage n a pas pour but de d velopper le simulateur complet mais de r aliser une premi re version int grant les l ments fondamentaux du syst me mod liser Comme pour tout d veloppement de logiciel une analyse compl te du syst me tudi a t r alis e en collaboration avec les chercheurs du Cirad suivie d une analyse plus structur e avec la m thode UML Le d veloppement du simulateur s est effectu en deux phases La premi re visant mod liser les changes d animaux entre les leveurs la deuxi me doit impl menter les traitements et les vaccinations sur le mod le pr c dent Bien que d j complex
63. en milieu tropical et notamment pour la PPCB En effet les populations domestiques se caract risent par des structures agr gatives tr s fortes dues aux syst mes d levage et aux modes d exploitation des animaux avec regroupement des animaux en troupeaux en villages sur les march s aux points d eau etc Ces structures agr gatives ont un effet direct sur la diffusion de la maladie Le premier enjeu de notre projet est donc de repr senter diff rents niveaux d agr gation des animaux dans le mod le dynamique Dans le cadre de l valuation du co t d une maladie diff rents mod les conom triques bas s sur la d finition d une ou plusieurs fonction de co t ont t labor s N anmoins ces mod les conom triques n gligent tr s fr quemment les processus biologiques sous jacents qui sont repr sent s par quelques variables d tat minimales Les processus biologiques sont pourtant fondamentaux dans la pertinence des diagnostics conomiques issus des mod les de pr vision Le second enjeu du projet est donc de repr senter un syst me pid miologique dynamique temporel et spatial couplant un volet biologique et un volet conomique La d marche globale de mod lisation devra permettre notamment l aide d analyses de sensibilit de hi rarchiser les param tres pid miologiques importants dans la dynamique globale du syst me et de fixer les priorit s de recherche de mani re pertinente au laboratoire comme sur le
64. ent introduire la maladie dans le troupeau On peut classer les diff rentes voies de contamination par cat gories 3 2 1 Contamination par introduction d animaux malades Dans cette cat gories on trouve Contamination par pr t Lorsque les leveurs se pr tent des animaux il se peut que des animaux passent une ou plusieurs nuits dans une d lla trang re Les animaux pr t s qui ont un certain statut individuel et qui sont tir s d un troupeau qui a lui m me un certain statut vis vis de la maladie peuvent tre contamin s par la d lla trang re ou par effet miroir contaminer la d lla vierge o ils entrent ou acc l rer la maladie si cette d lla n est pas vierge mais tait d j infect e puis en rentrant de confiage ils peuvent alors contaminer leur troupeau d origine s il est rest vierge entre temps etc tous les cas de figures sont possibles On distinguera plus loin des cas particuliers de contamination par confiage En effet la dur e d un pr t a une importance fondamentale pour la contamination d un animal c est pour cela qu il faut distinguer certains cas Contamination par retour de march Cette contamination a lieu lorsqu un animal achet vient du march et est introduit dans la d lla S il est contamin alors il peut contaminer la d lla ou acc l rer le processus de contamination Introduction de m les dans la d lla pour la reproduction Le m le s journant plu
65. es donn es num riques n cessaires pour r ellement simuler le syst me tudi Cependant la simulation fonctionne parfaitement sur une carte g ographique cr e al atoirement en d but de simulation et les r sultats peuvent tre int ressants analyser Sur un plan personnel ce stage m a fait d couvrir les syst mes multi agents et a t le compl ment id al au cours d Andr Campos de l ISIMA D abord j ai eu l occasion d apprendre un nouveau langage de programmation le Small Talk ainsi qu un environnement de d veloppement Visual Works De plus j ai appris me servir d une plate forme de d veloppement de syst me multi agents CORMAS Les analyses effectu es les probl mes rencontr s et la n cessit de planifier un tel projet m ont permis d acqu rir une exp rience suppl mentaire dans le domaine du d veloppement de logiciels Lors de mes tudes en IUT j ai effectu un stage en entreprise qui m avait fait d couvrir le travail en entreprise au sein du d partement informatique Ici mon stage s est d roul dans les locaux de l ISIMA pour le Cirad de Montpellier J ai d couvert ainsi un autre moyen de travail Ce travail distance oblige une organisation plus rigoureuse et une bonne planification du projet Cependant j ai pu communiquer ais ment avec les chercheurs du Cirad par envois de courriers lectroniques D un point de vue professionnel ce stage a t tr s enrichissant aussi b
66. es subdivis es en 2123 peasant associations PA Les objectifs de cette ATP sont a Elaboration d un mod le de diffusion de la maladie permettant de repr senter 2 niveaux d observation mod le de diffusion intra village repr sentation de la diffusion entre animaux au sein du village mod le de diffusion inter villages repr sentation d une m ta population de villages connect s par l interm diaire de march s ventes et achats d animaux et d autres lieux de contamination comme les points d eau et les p turages Les probabilit s de Jean Baptiste ESTIVAL 14 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 contamination sont fonctions des pr valences intra village de la taille des march s de la distance aux march s et de l intensit des flux etc b Elaboration des fonctions de co t et de b n fice li es la maladie et aux m thodes de lutte c Conception d un syst me d information g ographique SIG permettant de g rer de repr senter et de croiser plusieurs couches d information spatialis es recueillies sur la zone d tude pour appuyer le travail de mod lisation et d estimation des param tres localisation des villages des march s animaux des axes de convoyage et de transhumance des foyers de PPCB des diff rents niveaux de pr valence Cette Action Th matique Programm e est divis e en 2 volets Volet 1 Mise au point des mod les th
67. eur En ce qui concerne le monde ext rieur on peut supposer que l on peut toujours y acheter un animal En effet les leveurs en suivi dans les basses terres vendent majoritairement leurs animaux dans les hautes terres 80 des t tes vendues Par contre on ne conna t pas la proportion des animaux originaires d en bas achet s par les leveurs des hauts plateaux Remarque les animaux chang s quel que soit le type d change dans le suivi le sont toujours l int rieur des 13 PA choisies dans la zone administrative appel e Woreda Bodji qui comprend notre zone d tude plus le monde ext rieur tel qu on l a d fini poss dant lui m me des zones de hauts plateaux l int rieur de Bodji et des zones de basses terres 3 5 Evolution d mographique d un troupeau 3 5 1 V lage d un animal A priori c est le mod le compartiments qui doit prendre en compte les aspects d mographiques intra troupeau mais 1l n est pas pr t l heure actuelle pour ces aspects Le mod le intra troupeau avec donn es r elles du Wellega ne sera pr t que d but 2002 car la collecte des donn es de la phase 1 suivi d mographique et sanitaire se poursuit jusqu en janvier Jean Baptiste ESTIVAL 41 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 3 5 2 Reproduction Les leveurs ne pratiquent pas d ins mination artificielle dans le Wellega D apr s le suivi de la phase 1
68. figure 32 donne une illustration de la communication entre les agents Jean Baptiste ESTIVAL 66 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Demandeur 1 Demande de pr t Message un leveur pr teur demande Consulte sa bo te aux 3 lettres Re oit les 4 animaux Consulte sa Message bo te aux refus 2 lettres Message envoi Figure 32 Illustration de la communication entre les agents Remarque sauf dans le cas d un refus o l agent envoie lui m me le message les autres envois de message sont provoqu s par le noyau de simulation lorsqu il traite des v nement demande et envoi Un v nement retour ne provoque pas l envoi de message le noyau de simulation effectue lui m me la transaction Il est int ressant d avoir mis en place un tel syst me de communication Cormas gr ce son observateur de communication permet de voir les agents communiquer entre eux Cet outil peut tre utile pour observer comment r agissent les agents en cours de simulation lorsqu ils ont besoin d animaux Un syst me de communication similaire sera mis en place pour l achat et la vente animaux au march 4 3 3 Les sorties fichiers Le simulateur offre la possibilit de suivre l volution des parcs jeunes et adultes ainsi que les changes entre les leveurs gr ce deux fichiers traces un fichier de diffusion intra troupeau et un fichier d change J
69. fin de permettre le bon fonctionnement du simulateur il doit aussi g rer les diff rents v nements cr s par les agents qu il a activ L unit de temps utilis par le simulateur D lla est la semaine c est dire que la m thode d volution du simulateur correspond ce qu il se passe pendant une semaine L volution des agents se fait simplement en appelant la m thode d volution de chaque agent sachant que le noyau a sa disposition des listes par type d agents r pertoriant toutes les instances d objets cr es L algorithme de principe de la m thode d volution du simulateur est donn par la figure 27 D but Pour tous les leveurs faire Evoluer Fin faire Pour tous les p turages faire Evoluer Remettre z ro la liste des lots en p turage Fin faire ListeEvenementsCourants liste des v nements pour la semaine en cours Tant que ListeEvenementCourants n est pas vide faire Initialiser la liste des demandeurs courants Initialiser la liste des receveurs courants Pour chaque v nement de ListeEvenementsCourants faire Traiter l v nement Enlever l v nement de l ch ancier Fin faire Les pr teurs consultent leur mailbox Le monde ext rieur consulte sa mailbox Les demandeurs consultent leur mailbox Les receveurs consultent leur mailbox ListeEvenementsCourants liste des v nements pour la semaine en cours Fin tant que a avance le pas de temps n met jour les compteu
70. fin faire Pour chaque animal du parc jeune faire Evoluer fin faire d terminer les lots d animaux traiter les lots Appliquer le mod le de diffusion intra troupeau aux jeunes et aux adultes d terminer les besoins en animaux Figure 28 Algorithme de principe de la m thode stepPhase1 d un leveur L volution des animaux adultes se contente d augmenter leur ge d une semaine alors que celle des animaux jeunes peut cr er un v nement passage en d lla L ge de passage en d lla est param trable dans le simulateur La d termination des lots se fait en fonctions des travaux en cours donn s par une liste nomm listeTravaux r pertoriant les travaux d un leveur Les animaux ne participant pas aux travaux forment un lot envoy au p turage fr quent par l leveur Le traitement des lots consiste calculer la diffusion de la maladie pendant les travaux en fonction de la nature du travail cf 3 2 3 La d termination des besoins en animaux consiste faire des demandes d animaux en fonction des travaux venir A partir du calendrier des travaux Sandrine Fr guin et du type de culture d un leveur on sait quand un travail a lieu Il suffit donc de calculer le d ficit en animal de l leveur pour effectuer une demande de pr t Pour l instant le calcul du d ficit est effectu sur la taille de l exploitation et du troupeau d adultes Lors de la cr ation de lots pour les p turages on
71. fournisseurs pour la saison en cours Le choix du fournisseur se fait selon des r gles d finir distance g ographie etc priori des voisins ou des connaissances D apr s le suivi de la phase 1 de l ATP 20 des ventes se font par cette m thode Remarque Les chiffres annonc s ci dessus sont issus du suivi de la phase 1 Dans ce suivi des leveurs des basses et hautes terres ont t m lang s En premi re approximation ces chiffres sont valables pour les Highlands D une fa on g n rale les ventes et les achats sont li s un besoin satisfaire et correspondent des p riodes o l on a besoin de vendre ou d acheter Par exemple acheter et vendre avant les labours pour avoir un b uf en plus et tre capable de labourer les terres au lieu de louer en confiage etc Donc une caract ristique peut tre associ e aux attributs de la structure de la ferme caract riser un leveur plut t vendeur ou plut t acheteur Elle doit ressembler la caract risation loueur ou receveur un surplus de b ufs est une caract ristique de loueur la diff rence pr s qu il faut pour les ventes y rajouter une finesse une caract ristique de surplus ou de richesse pr existante pour tre capable de vendre ou d acheter Achat d un animal au monde ext rieur En ce qui concerne ce type de transaction nous n avons pas beaucoup de renseignement On en saura plus suite au recensement exhaustif janvier 2002 cela d
72. i un leveur ne trouve pas un animal il va chercher le temps de combler son besoin Il va donc chercher pendant une p riode pr c dant celle des travaux S il n a pas trouv lorsque les travaux ont commenc alors on pourra consid rer que P leveur deviendra acheteur de gr gr ou receveur de confiages seulement il ne perd pas de temps se d placer au march par exemple M Lors de la recherche l leveur s oriente vers le moyen d achat plus simple pour lui le voisinage Seulement si les attributs de sa recherche ne sont pas satisfaits par les propositions de son voisinage alors il va s orienter vers d autres moyen d achat le march par exemple Par type d leveur le SIG permettra de fournir une pr diction du nombre d animaux qui sera chang par leveur suivant son effectif d animaux sa localisation l importance de son exploitation Cependant pour ce qui est des achats et des ventes ce n est pas vident ce type d change est relativement rare par rapport aux pr ts D apr s le suivi phase 1 on peut enregistrer environ 1 achat ou vente une fois tous les 2 ans pour un troupeau moyen de 8 10 animaux c est la taille moyenne Les changes commerciaux suivent une certaine saisonnalit cf M moire de Sandrine Fr guin li e aux besoins financiers et aux besoins agricoles mais 1l est fortement probable que l on ne puisse pas faire des r gles strictes 3 4 4 3 Le monde ext ri
73. ien au niveau des comp tences acquises qu au niveau de la gestion d un projet avec une quipe distante En ce qui concerne l avenir du projet 1l reste encore beaucoup de chose impl menter pour disposer d un simulateur permettant d aider lutter contre la diffusion de la maladie Cependant les bases ont t pos es et le simulateur actuel est volutif il sera possible pour les personnes qui prendront la rel ve de continuer modifier le mod le pour atteindre les objectifs finaux Jean Baptiste ESTIVAL 80 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 R f rences bibliographiques 1 2 3 4 5 6 7 8 Jacques Ferber Les syst mes multi agents Vers une intelligence collective InterEditions 1995 Pierre Alain Muller Mod lisation objet avec UML Editions Eyrolles 1997 Renaud Lancelot Recueil gestion et traitement des donn es sanitaires pour l tude de la diffusion intra troupeau de la p ri pneumonie contagieuse bovine Rapport Cirad Emvt N 2000 29 Juillet 2000 M Lesnoff J F Michel L P rochon F Thiaucourt P Bonnet G Laval Mod lisation de la dynamique de la PPCB Rapport Cirad Emvt N 2001 019 Avril 2001 Sandrine Freguin Etude des pratiques d changes sociaux et commerciaux de bovins dans une petite r gion d Ethiopie contamin e par la PPCB M moire de stage Octobre 2000 Cirad CORMAS User s Guide Cirad Avril 2001
74. imal infect est l animal num ro 5 en semaine 14 Il passe dans le compartiment E sa dur e d incubation est de 43 jours L enregistrement est le suivant 14 0 ARFASAA 0 1 S 2 S 3 S 4 S 5 E43 2289 13 ICH Cette dur e d incubation a t tir e suivant la loi normale d fini par les param tres Les enregistrements suivant montrent l volution de la maladie chez cet animal 15 0 ARFASAA 0 1 S 2 S 3 S 4 S 5 E36 2289 13 ICH 16 0 ARFASAA 0 1 S 2 S 3 S 4 S 5 E29 2289 13 ICH 17 0 ARFASAA 0 1 S 2 S 3 S 4 S 5 E22 2289 13 ICH 18 0 ARFASAA 0 1 S 2 S 3 S 4 S 5 E15 2289 13 ICH 6 S 19 0 ARFASAA 0 1 S 2 S 3 S 4 S 5 E8 2289 13 ICH 6 S 20 0 ARFASAA 0 1 S 2 S 3 S 4 S 5 E1 2289 13 ICH 6 S 10 S 11 S A la fin de la dur e d incubation le passage dans le compartiment Icl ou Ich est determin par le mod le intra troupeau Ici l animal passe dans le compartiment Icl 21 0 ARFASAA 0 1 S 2 S 3 S 4 S 5 ICL 13 ICH 6 E47 2675 10 S 11 S Le passage en Ich n a lieu que lors de la semaine 7 de l ann e 1 T 1 BONA 0 1 ICL 2 ICH 3 ICL 4 ICH 5 ICH 13 ICH 6 ICH 10 ICH 11 ICH Enfin voici un exemple d animal passant directement en Ich apr s sa dur e d incubation 23 0 GANNA 0 1 E49 2119 2 E27 3564 3 E21 6629 4 E37 5532 5 1ICL 13 1ICH 6 E3 3 2675 10 E32 1647 11 E47 7783 Jean Baptiste ESTIVAL 72 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 24 0 GANNA 0 1 E42
75. imaux adultes on investit avant avec petit prix dans lachat d un jeune au march ou au voisin 3 5 4 Passage en d lla Cet v nement est tr s important En effet c est l instant o un jeune animal quitte le parc de jeune pour la d lla Dans cette d lla il sera en contact direct avec les animaux adultes qui sont peut tre contamin s Un veau part en d lla lorsque la m re n utilise plus son lait pour le veau lorsqu elle est tarie La notion de sevrage est assez complexe Les veaux broutent de l herbe tr s jeune Pour simplifier on peut consid rer qu un veau est sevr lorsque la m re est tarie et ce moment l il est transf r dans une d lla On peut consid rer que les veaux sont sevr s 1 an et demi en incluant une variabilit qui pourra tre connue gr ce la base LASER du suivi 1 Pendant la journ e les jeunes vont t ter leur m re le matin et le soir l ext rieur du parc sans se m langer au troupeau puis restent autour de la ferme pendant la journ e ou l int rieur ils ne p turent pas avec les adultes m me si ils sont partiellement sevr s Cependant ils peuvent p turer entre jeunes avec un jeune Jean Baptiste ESTIVAL 42 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 enfant berger dans un espace restreint divagation possible partir d un certain ge Un veau partiellement sevr est un veau qui pourrait se passer de sa m
76. ion multi agents la construction de mondes hypoth tiques et la conception k n tique de programme figure 4 Syst me multi agents Conception R solution Simulation Robotique Construction R neHqUe de de probl mes multi agents distribu e a Hiondes programmes hypoth tiques Figure 4 Classification des diff rents types d application des SMA Nous allons plus pr cis ment nous int resser la simulation multi agents car c est le domaine d application qui concerne le sujet du stage La simulation est une branche tr s active de l informatique qui consiste analyser les propri t s de mod les th oriques du monde environnant La physique la chimie la biologie lP cologie la g ographie et les sciences sociales notamment font un grand usage des simulations pour essayer d expliquer et de pr voir les ph nom nes naturels Pour cela les chercheurs de ces diff rentes disciplines construisent des mod les de la r alit puis testent leur validit en les faisant ex cuter sur des ordinateurs G n ralement ces mod les sont donn s sous la forme de relations math matiques entre des variables repr sentant des grandeurs physiques mesurables dans la r alit Les mod les les plus utilis s sont les quations diff rentielles les matrices de transitions etc Ces mod les et les techniques de simulation num rique associ es pr sentent n anmoins certains probl mes dont on peut donner ici les principaux
77. ion partielle de cet environnement et qui peut communiquer avec d autres entit s Cependant il existe plusieurs fa on de concevoir des agents 2 1 3 Les diff rents types d agents Il y a deux grandes coles de pens e dans la communaut multi agents chacune concevant les agents de mani re diff rente La premi re l cole cognitive con oit les agents comme des entit s d j intelligentes c est dire capable de r soudre certains probl mes par eux m mes La deuxi me cole la r active con oit les agents comme des entit s tr s simples r agissant directement aux modifications de l environnement 2 1 3 1 Les agents cognitifs L origine de l approche cognitive se trouve dans la volont de faire communiquer et coop rer des syst mes experts classiques Dans les syst mes multi agents cognitifs chaque agent est consid r comme un syst me expert d o la cognition synonyme de connaissance rationnelle sert de guide ses actions Dans ce cadre le syst me multi agents est compos d un petit nombre d agents o chaque agent dispose d une base de connaissance comprenant l ensemble des informations et le savoir faire n cessaires la r alisation de ses t ches et la gestion des interactions avec les autres agents et avec l environnement Les agents cognitifs en raison de leur sophistication et de leur capacit de raisonnement peuvent travailler ind pendamment sur certaines t ches Ils pe
78. ional analysis I carried out a structured analysis using the UML method This analysis makes easier the development of object software as well as the dialogue with people without data processing knowledge This UML analysis allowed the development of phase 1 of the preliminary draft and finished with a series of test in order to validate the simulator Keywords multi agents simulator CBPP Cormas Cirad UML TOME I Rapport de stage Table des mati res Remerciements Table des abr viations Glossaire Table des figures Resum Abstract OO TD isa rsn rte sn entente en en ca tetes ten ado one senc na tete stand ete ete seese 10 1 CHAPITRE 1 Contexte de l tude ssssseoseseennennnneneennennscenneneneranee 11 1 1 Tresentation du C raU cms ins 11 1 2 L Action Th matique Programm e ATP 8 asssssstnsssesmeeeasanenenieses 12 2 CHAPITRE 2 Les syst mes multi agents et la plate forme Cormas ss 16 2 Les syst mes multi agents ou SMA 1 oeeseeesoesssseesseseseeeseseessereeeserereeeeeeereeeeereeeeee 16 2 1 1 aesa e E T E E A E E EE 16 22 La noton d agent onsen r E E S 16 215 Les difterents types J agens Led ten 17 2 1 4 La sinnilation MR id De ini ne 19 2 2 La plate forme de d veloppement Cormas 6 20 22d PR niasin iis 21 2 2 2 Apprentissage du l giciel T D Rd tient 22 3 CHAPITRE 3 Analyse du syst me 3 4 5 eseesesssssesoeseesossoes
79. irtuelle qui m morise tous les rep res pour lesquels un v nement est d clench Une telle horloge est fournie par le logiciel de simulation v nements discrets et la valeur de cette horloge est automatiquement g r e par ce m me logiciel Les syst mes multi agents apportent une solution radicalement nouvelle au concept m me de mod le et de simulation dans les sciences de l environnement en offrant la possibilit de repr senter directement les individus leurs comportements et leurs interactions La simulation multi agents est fond e sur l id e qu il est possible de repr senter sous forme informatique le comportement des entit s qui agissent dans le monde et qu il est ainsi possible de repr senter un ph nom ne comme le fruit des interactions d un ensemble d agents disposant de leur propre autonomie op ratoire L int r t de ces simulations est de pouvoir consid rer aussi bien des param tres quantitatifs c est dire des param tres num riques que qualitatifs des comportements individuels faisant ventuellement appel des raisonnements strat giques De ce fait l utilisateur d un tel simulateur a un r le actif Il emploie un SMA comme s il s agissait d un laboratoire miniature d pla ant des individus changeant leur comportement et modifiant les conditions environnementales Chaque agent est videmment marqu comme pourrait l tre un tre naturel mais ce marquage est plus f
80. isit parmi ces trois modes d achat Apparemment le SIG sera en mesure de nous donner une liste de pr f rences pour le choix d un mode d achat Voici comment on pourrait proc der pour l achat d animaux e choix de quiva aller acheter choix d un agent qui pr sente des caract ristiques demandeur choix de ce que l leveur doit acheter e o le trouve t il au march ou transaction de gr gr On pourra supposer que la transaction de gr gr est plus probable que le march Si il y a un voisin vendeur de ce type d animal alors on fait une transaction gr gr sans passer par le march Sinon il va au march e S il va au march il faut choisir le march C est le SIG qui donne le march auquel va se rendre l leveur e Jl faut choisir l animal cherch parmi les animaux pr sents sur le march 3 4 3 Les ventes Les ventes tout fait similaires aux achats Un leveur vend soit directement un autre leveur soit au march ou bien au monde ext rieur La vente un march se fait par l envoi d animaux au march Cependant il est possible que les animaux envoy s ne soient pas vendus et ventuellement contamin s Dans ce cas le march d clenche le retour des animaux non vendus dans leur exploitation d origine Nous avons donc l v nement suivant Envoi d un animal un march C est le cas o l leveur a choisi de vendre un animal au march Enfin si l on con
81. les r gles de diffusion du mod le intra troupeau Contamination par p turage ou par lieu dit Durant la journ e les animaux sortent de la d lla pour aller dans les p turages il s agit donc d animaux qui sortent en lots plus ou moins complets On peut imaginer que pour certains gros troupeaux la d lla se coupe en deux terme mais dans la majorit des cas la d lla sort toute ensemble et va en groupe au p turage Durant la journ e les levages sont en contact avec d autres troupeaux ou non Il faudrait distinguer certains sous v nements Par exemple lorsque les animaux partent en p turage les animaux peuvent tre m lang s ou bien les troupeaux peuvent se toucher mais les animaux ne sont pas m lang s De plus les leveurs peuvent avoir un gardien pour les p turages Si c est le cas ils ont consigne de ne pas m langer les animaux donc le risque de contamination est faible et il n y a pas de contact entre deux animaux d un troupeau diff rent cependant il se peut que les troupeaux se touchent ce qui constitue un contact entre des troupeaux avec un risque de contamination diff rent Par contre si aucun des troupeaux pr sents dans le p turage n a de gardien alors les animaux vont p turer comme ils le veulent et il y aura des contacts entre des animaux de troupeaux diff rents Nous voyons ici qu il peut tre int ressant de distinguer les deux cas suivants contact entre des animaux de diff rents trou
82. les relations statiques entre les objets mais ne repr sentent pas les interactions entre eux Les entit s communicantes dans notre syst me sont les leveurs et le monde ext rieur Ils communiquent lors des changes pour un pr t ou un achat Nous ne nous int resseront ici qu aux demandes de pr ts les achats ventes n tant pas pr vus dans le simulateur Les diagrammes de s quences suivants figures 18 et 19 repr sentent des exemples de sc narios pris en compte par le simulateur Jean Baptiste ESTIVAL 50 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Demandeur Pr teur 1 Pr teur 2 Pr teur 3 Eleveur Eleveur Eleveur Monde Ext rieur choixPartenaire recevoir fin de pr t renvoyer r ceptionner Un leveur demandeur fait une demande aupr s de 3 pr teurs potentiels dont le monde ext rieur Dans ce sc nario les deux premi res demandes sont rejet es La troisi me est accept e par le monde ext rieur Les 3 pr teurs potentiels font partie d une liste de pr teurs potentiels cr e partir des crit res de choix la distance par exemple Lorsque le pr t est termin le demandeur renvoie les animaux au pr teur ici le monde ext rieur Figure 18 Premier sc nario de demande de pr t Jean Baptiste ESTIVAL 51 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Demandeur Pr teur 1 Pr teur 2 Pr teur 3 Eleveur
83. maux une partie de l ann e Il para t donc difficile de simplifier le syst me en supposant par exemple que les effectifs ou les changes sont stables au cours du temps La troisi me particularit est que les observations faites sur le terrain le sont sur des troupeaux qui pourront avoir t vaccin s ou trait s contre la PPCB Ainsi pour repr senter la diffusion de la pathologie il semble n cessaire de prendre en compte ces deux actions En remarque la qualit du traitement antibiotiques et du vaccin est tr s fortement variable en fonction par exemple du composant utilis du mode d admission ou du stockage pr alable 3 1 3 Outils utilis s Le langage qui sera utilis pour repr senter le syst me conceptuel est le langage de repr sentation graphique Unified Modelling Language UML Ce langage est maintenant la norme en ce qui concerne l approche objet Il permet un excellent interfa age entre les divers intervenants sans pour autant qu il soit n cessaire qu ils aient des connaissances informatiques Ceci facilite donc le dialogue et la validation des connaissances mettre dans le simulateur Il permet de repr senter non seulement de mani re statique mais galement dynamique le syst me tudi L approche objet sera utilis e pour permettre une bonne repr sentation du syst me et faciliter ses volutions Ceci permet de cr er des entit s avec non seulement leurs attributs mais galement les fonctions
84. ment retour est g n r m me si les animaux restent dans la d lla du propri taire afin de rep rer les fins d change Le fichier trace diffusion nous fournit les renseignements suivants 6 0 BONA 0 1 E0 338196 2 ICL 3 1 457 9 ICH 6 0 BONA 1 10 RP 35 S 10 RP 7 0 BONA 4 S 34 S 39 S 7 0 BONA 5 RPRIME 47 S 35 S RIME 11 RPRIME 21H S 22 S 23 S 24 S 36 RPRIME 1 ICL 2 ICL 3 E6 23779 4 ICH 5 E RIME 11 R 21H S 22 H S 23 S 24 S 36 RPRIME Jean Baptiste ESTIVAL T 12 S 13 S 25 S 26 S 37 S 38 RPRIME F T PRIME 12 5 13 5 25 S 26 5 T 37 S 38 RPRIME E 13 2378 4 ICH 5 27 S 40 S Trs 27 S 40 S 28 S a1 s 3983 6 28 S 41 S E24 3983 E43 T 6 S 7 ICH 8 E 29 S 30 S 31 9S 32 9S 33 42 S 43 S 44 S 45 S 46 5033 7 ICH 8 CA 11 29 S 30 S 314 S 32 S 33 42 S 43 S 44 9 45 S 46 77 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 10 0 ARFASAA 0 1 ICL 2 ICL 3 ICH 4 ICH S ICL 6 E22 5033 7 ICH 8 ICH 9 ICH 13 E42 6457 10 0 ARFASAA 1 10 RPRIME 11 RPRIME 12 S 10 0 ARFASAA 4 21 H S 22 S 23 S 24 S 25 S 26 S 27 S 28 S 29 S 30 S 31 S 32 S 34 S 39 S 43 S 10 0 ARFASAA 5 35 S 36 RPRIME 37 S 38 S 40 S 41 S 42 S 44 S 45 S 46 RPRIME CO Co ep Co 11 0 ARFASAA 0 1 ICL 2 ICL
85. met de voir voluer le les tats du syst me dans le temps Dans le panneau simulation le bouton Initialiser permet d initialiser le mod le en m moire avant de lancer une simulation en pressant le bouton Pas Pas En fixant une Date Limite il est possible de Lancer la simulation jusqu la date limite Le rep re de temps courant est affich dans le champs Temps Il est aussi possible de lancer une simulation plusieurs fois en appuyant sur le bouton Lancer N Fois 2 2 2 Apprentissage du logiciel 7 Sous la responsabilit de Christine Force et de Laurent P rochon un projet a t r alis par deux tudiants de l ISIMA Micka l Pichon et Fran ois Guerry et avait pour sujet Test de Cormas pour simuler la PPCB Ce projet a t propos afin de savoir si la plate forme permettait de r aliser les mod les pr vus par l ATP Une premi re tape dans l tude de Cormas a t de lire le rapport de projet et de tester leur mod le sur la plate forme elle m me Le premier probl me rencontr a t celui des incompatibilit s entre les diff rentes versions de Cormas La version utilis e pour le stage est la version Cormas 2001 alors que pour leur projets Micka l et Fran ois ont utilis une version bien ant rieure Je n ai donc pas pu tudier en d tail le mod le qu ils avaient programm Cependant l poque laquelle mon stage a d but le Cirad a mis dispo
86. n donn e ce seront toujours les m mes leveurs qui seront susceptibles de pr ter ou vendre des animaux directement d autres leveurs au march ou bien au monde ext rieur Cependant d une ann e sur l autre ce ne seront pas les m mes leveurs qui seront vendeur pr teur en effet chaque d but de saison on construit une nouvelle liste On conna tra alors pour chaque leveur pr teur ou vendeur le nombre maximal d animaux qu il est pr t vendre ou pr ter pour une saison ainsi que le nombre maximum d animaux pour une transaction pr t ou vente Le recensement pr vu en janvier 2002 de tous les leveurs de la zone d tude nous permettra de cat goriser dans le SIG les leveurs suivant leurs pratiques d change typologie pr vue Comme montr dans le rapport de Sandrine Fr guin les types d changes suivent une logique saisonni re en fonction des pratiques culturales Le recensement permettra d affiner ce calendrier m me au niveau individuel On aura les structures des cultures individuellement chez l leveur et on y associe les besoins en travail et en facteurs de production b ufs pour un leveur une p riode de l ann e et par c r ale pr sente le cumul des activit s faire et donc le besoin en nombre de b ufs se faisant sur l ensemble du parcellaire de cet leveur une p riode de l ann e Le probl me est plut t sur le pas de temps de certains travaux par rapport la d cision d
87. n pourrait prendre comme hypoth se que ce sont des Jean Baptiste ESTIVAL 31 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 piph nom nes que l on regroupe on peut tre un peu plus fin aussi en mettant deux types d leveurs ceux qui mettent en communs leurs animaux et ceux qui ne le font pas Les informations r colt es dans les enqu tes permettront peut tre de conna tre ces probabilit s globales Sinon nous ferons comme discut au d but un risque moyen de contact sera attribu au village tout entier et son terroir Un probl me se pose lorsque plusieurs village ont une partie de leur terroir en commun Les risques de chaque terroirs tant diff rent le risque appliquer est la moyenne de chaque risque de chaque terroir qui se chevauche figure 10 Les pr ts et confiages d une journ e ne sont pas un gros risque et nous avons un pas de simulation propos d une semaine On pourrait donc ne pas les prendre en compte Cela dit si cela arrive souvent la probabilit de contamination devient non n gligeable Une solution est de compter le nombre de jours avec confiage ou pr t dans une semaine donn e et pour un animal donn puis affecter cet animal un risque de contamination qui d pend de ce nombre de jours risque journalier risque pour n jours n Q Pascal Bonnet propose d tendre cette solution d autres niveaux notamment au niveau des troupeaux et des groupes
88. ne 2 le parc de jeunes 1 n a plus l animal 9 qui est maintenant pr sent dans le parc d adultes 0 Cette s rie de test n est bien sur pas compl te Dans ce rapport seulement les tests les plus significatifs ont t r pertori s Les tests repr sentent une partie importante est relativement longue dans le d veloppement d un tel simulateur 5 2 Etat d avancement du projet Actuellement la phase 1 pr vue au d but du stage est termin e Le simulateur donne des r sultats sous forme de fichier en fin de simulation Par l interm diaire d une interface graphique affich e avant la simulation l utilisateur peut agir sur de nombreux param tres de la simulation comme il a t demand dans le cahier des charges De plus le mod le mis en place permet de le faire voluer pour d velopper la phase 2 du projet prise en compte des traitements et des vaccinations Cependant par manque de donn es r elles sur la zone Jean Baptiste ESTIVAL 78 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 d tude les simulations r alis es pour l instant s appliquent sur une carte g ographique cr e al atoirement en d but de simulation et des valeurs num riques non valid es L tude qui permettra de fournir les valeurs correctes des param tres n est pas termin e La cr ation al atoire de la carte est param trable par l interface graphique Durant les derni res semaines de mon s
89. nsid rant que l action et l interaction sont les l ments moteurs de la structuration d un syst me dans son ensemble 2 1 2 La notion d agent Parfois le terme d agent est utilis de mani re assez vague Cependant on peut d gager une d finition minimale commune qui est approximativement la suivante On appelle agent une entit physique ou virtuelle a qui est capable d agir dans un environnement b qui peut communiquer directement avec d autres agents Jean Baptiste ESTIVAL 16 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 c qui est mue par un ensemble de tendances sous la forme d objectifs individuels ou d une fonction de satisfaction voire de survie qu elle cherche optimiser d qui poss de des ressources propres e qui est capable de percevoir mais de mani re limit e son environnement f qui ne dispose que d une repr sentation partielle de cet environnement et ventuellement aucune g qui poss de des comp tences et offre des services h qui peut ventuellement se reproduire i dont le comportement tend satisfaire ses objectifs en tenant compte des ressources et des comp tences dont elle dispose et en fonction de sa perception de ses repr sentations et des communications qu elle re oit Une d finition plus concise est celle d une entit capable d agir sur elle m me et sur son environnement qui dispose d une repr sentat
90. on peut tendre le nombre de classes filles pour cr er de nouveaux v nements dans le simulateur Ev nement id libelle semaine priorit Figure 30 L objet Ev nement La figure 30 d crit l objet Ev nement en ne montrant que ses attributs Les m thodes d acc s ces attributs portant le m me nom elles n ont pas t rapport s dans le sch ma pour Jean Baptiste ESTIVAL 64 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 en faciliter la lecture Ces 4 attributs sont communs tous les v nements pris en compte par le simulateur id identificateur num rique de l v nement libelle libelle de l v nement par exemple HCHANGEMENTDESAISON semaine num ro de la semaine de l ann e courante lors de laquelle l v nement a lieu priorit priorit de l v nement L identificateur est g r par le noyau de simulation Le constructeur de cet objet prend trois arguments le libelle la semaine et la priorit Comme dit pr c demment les v nements changement de saison demande d animaux envoi d animaux retour de pr t et passage en d lla h ritent des attributs de l objet v nement 4 3 1 2 2 Changement de saison EvenementSaison Il existe 4 saisons en Ethiopie Une ann e dans le simulateur est de 52 semaines Le BONA 10 ARFASAA 22 GANNA 34 BIRRA 46 calendrier mis en place est le suivant figure 31
91. oriques Premi res tudes de sensibilit partir des param tres connus d apr s les travaux ant rieurs Mise en place des protocoles d enqu te en Ethiopie suivis d mographiques et sanitaires des bovins dans des villages touch s et des villages indemnes de PPCB enqu tes sur les march s au b tail et des autres points de contagion si ils sont identifi s enqu tes de pr valence village Conception du SIG Volet 2 Estimation plus pr cise des param tres pid miologiques concernant la PPCB Affinement et validation des mod les Actuellement le volet 1 n est pas termin mais les chercheurs du Cirad pr parent le volet 2 de l ATP pr vu pour mi 2002 Le travail effectu pendant mon stage concerne la diffusion inter villages de la maladie dans le cadre du volet 1 de l ATP Jean Baptiste ESTIVAL 15 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 2 CHAPITRE 2 Les syst mes multi agents et la plate forme Cormas Apr s avoir pr sent l environnement du stage ce nouveau chapitre est une introduction aux syst mes multi agents et la plate forme de d veloppement Cormas Cette plate forme est un logiciel qui a t con u par le Cirad sp cialement pour laborer des simulateurs multi agents 2 1 Les syst mes multi agents ou SMA 1 2 1 1 Pr sentation Depuis quelques ann es les syst mes multi agents ont pris une place de plus en plus importante en informatique q
92. osoesoesosseesossoesesoessesesse 26 2d AEAT A 0 1 1 E E A 26 ALi L approche adopt e pour le simulateur 27 3da Particularit s du syst me CMS nie nina 28 al DEAC a SR Ne Re RER ee 28 52 Contamination d un troupeu end tennnenna tisane titine ETENEE ennuenniene 28 ENA Contamination par introduction animaux malades 29 3 2 2 Contamination par COMAG 416 nine 29 3 2 3 Propositions de simplification uen 31 ul ELE a L T imitant ne nn an nn tits 33 ui Les types de c niiages et DS nd de aes raii 34 te Propositions de simplifications res ben E 36 34 Leas dehals el les venen oeer i E E a E EE EE 37 3 4 1 Lema he enueia an E EE NE E A 37 3 4 2 ES EEr A EA EE ET 38 3 4 3 EE E a E AE EAN E AEEA 39 3 4 4 Hypotheses simplificatrices russes editer tintin less 40 3 5 Evolution d mographique d un OMAN rronssorsviannsneraeiatonsananrt ont eengns ee 41 35l Velage dim Jamal onnie iE E REEE EIEEE 41 Er 42 233 Mor dum OL ee nn eE dd dunes 42 3 5 4 Passage en della iinic eee E e E aE REEERE EE ERER ORS 42 33 3 Vieillissomeni des AUX dense ennemies ie 43 3 6 D tection traitement vaccination et autres gestion du risque sanitaire isolement TR EE OE AE E A AA dass ludo eeseces a nement A A sec o Lotus Cond ne eo 44 DT Conclusion sur analys ooieoe resisa eE a EE tirant nier EEE 46 4 CHAPITRE 4 D veloppement du
93. p simpliste Il existe plusieurs sous cat gories pour mieux mettre en vidence les caract ristiques des agents 2 1 3 3 Les autres cat gories d agents Un agent intentionnel appel galement agent d lib ratif ou rationnel est un type d agent cognitif qui poss de explicitement des buts motivant ses actions Ils sont alors capables de concevoir des plans et de pr voir des r actions possibles leurs actions en vue d accomplir ses buts Cette capacit d anticipation et de planification permet ce type d agent d optimiser son comportement et de n effectuer ainsi que les actions v ritablement n cessaire En effet la plupart des syst mes multi agents cognitifs sont con us avec des agents intentionnels Les agents modules caract risent un autre type d agent cognitif mais contrairement ces derniers ceux ci n ont pas des buts explicites Ils sont normalement utilis s comme des agents auxiliaires capables d accomplir certaines t ches complexes demand es par d autres agents mais sans que ces t ches soient consid r es comme les buts qui les dirigent Ils se servent de leur m moire vues comme des bases de donn es pour r pondre aux requ tes qui leur sont adress es On pourrait dire alors qu ils n agissent qu travers des r flexes lorsqu un autre agent l active Les agents r actifs dirig s par des m canismes de motivation qui les poussent accomplir certaines t ches sont qualifi s
94. pathologies animales tropicales climatiques et socio conomiques des zones tropicales Enfin le troisi me programme du d partement appel cosyst mes naturels et pastoraux a pour but de s curiser les conditions des vie des soci t s rurales et pastorales en am liorant et en diversifiant l usage des ressources naturelles li es l animal Il doit aussi g rer et valoriser durablement les cosyst mes les milieux et les paysages contribuer la conservation de la faune et de la flore et ma triser les contraintes qui leur sont propres Il doit aussi proposer des outils et des m thodes de diagnostic et d intervention appropri s aux chelons directement concern s Jean Baptiste ESTIVAL 11 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Le Cirad c est aussi un effectif de 1800 personnes dont 900 cadres et un budget de 1 milliard de francs Dans le cadre d un contrat avec d partement levage et m decine v t rinaire tropicale du Cirad situ Montpellier j ai effectu mon stage au sein d une ATP intitul e Elaboration d un mod le de diffusion pour l valuation des strat gies de lutte contre une enzootie r mergente cas de la p ripneumonie contagieuse bovine en Ethiopie 1 2 L Action Th matique Programm e ATP 8 La p ripneumonie contagieuse bovine PPCB est une maladie dont l importance conomique est consid rable ce qui justifie son
95. peaux pas de gardien et contact entre troupeaux gardien ces deux contacts ayant des risques diff rents On aurait donc un risque de contamination au niveau d un animal ainsi qu au niveau d un troupeau Contamination par labourage L change de b ufs pour labours est tr s fr quent voir paragraphe 2 les confiages Il y a diverses hypoth ses sur les pr ts entre paires de b ufs qui vont toujours ensemble ainsi que les pr ts individuels d animaux Contamination par foulage Le foulage consiste craser ou battre les r coltes pour s parer le son du grain et la paille et lib rer le grain r cup r pour la consommation Le foulage est encore un cas particulier distinct du labourage le facteur de contamination est diff rent L aussi 1l se peut que l animal se contente d un aller retour dans la m me journ e o il rejoint d autres animaux un petit groupe en g n ral du m me village pour travailler sur l aire de foulage il pourrait tre int ressant de rep rer spatialement ces aires de foulage si elles sont toujours les m mes Jean Baptiste ESTIVAL 30 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Contamination par pi tinement Le pi tinement est une pratique pour certaines cultures teff en particulier il s agit d une pr paration des champs avant le semis qui consiste marcher apr s labour sur la terre pour casser les mottes de terres Dans ce cas les
96. peut ainsi d crire les coordinations entre individus ou entre groupes exploitant des ressources communes C est aussi le logiciel que j ai utilis pendant tout mon stage afin d laborer une premi re version du simulateur Jean Baptiste ESTIVAL 20 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 2 2 1 Pr sentation du logiciel Il existe quelques environnements de programmation d di s la cr ation de syst mes multi agents Nous pouvons les classer en deux cat gories certains d entre eux sont orient s vers une communication entre syst mes distribu s d autres sont ax s vers la construction de mod les de simulation L environnement de programmation CORMAS appartient cette deuxi me cat gorie avec une sp cificit dans le domaine de la gestion des ressources renouvelables Il offre un cadre de d veloppement de mod les de simulation des modes de coordination entre des individus et des groupes qui exploitent ces ressources en commun Ce cadre se structure en trois modules voir figure 5 Un premier module permet de d finir les entit s du syst me mod liser que l on appelle des agents informatiques et leurs interactions Ces interactions s expriment par des proc dures de communication directe envois de messages et ou par le fait plus indirect de partager le m me support spatial Le second module concerne le contr le de la dynamique globale ordonnancement des diff
97. pt est la semaine c est dire qu on applique le mod le de diffusion intra troupeau chaque semaine Plusieurs r gles r gissent les transitions entre les tats Les paragraphes suivants expliquent celles programm es dans le simulateur 4 2 2 1 Transition S vers E La probabilit d infection d un animal S dans la d lla peut tre mod lis e de nombreuses mani res Une formule possible pour une maladie du type PPCB transmission directe par contact est P 1 exp vera a l avec Jean Baptiste ESTIVAL 57 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 N t effectif total des animaux dans la d lla au temps t Icl t effectif des animaux Icl au temps t Ich t effectif des animaux Ich au temps t effectif moyen de contacts qu a un animal S donn avec d autres animaux infect s ou non dans la d lla durant t t 1 O1 probabilit de contamination d un animal S apr s un contact avec un animal Icl 02 probabilit de contamination d un animal S apr s un contact avec un animal Ich 02 est non nul mais tr s faible devant 61 On peut supposer que le pouvoir infectant des Icl est v fois plus fort que celui des Ich 61 6 et 02 0 v La formule pr c dente devient alors Icht 9 Icl t v P 1 exp NOI Deux probl mes se posent d apr s les donn es disponibles actuellement nous n avons que des valeurs tr s hypoth
98. que des leveurs pr tent leurs animaux car ils n ont pas de d lla ou pas de gardien pour les faire p turer ou les h berger Ce type de contrat se rencontre g n ralement pour des p riodes de dur es ind termin es Ces contrats peuvent concerner aussi bien des changes au sein d un m me PA ou entre PA diff rentes e Contrat sans r mun ration Ce type de contrat ne concerne que des changes au sein d une m me PA la plupart du temps au sein d un m me hameau Les b ufs sont pr t s selon plusieurs modalit s M la journ e Les animaux travaillent sur une parcelle pendant la journ e et rentrent dans la d lla du propri taire le soir C est une aide mutuelle entre habitants au sein d un agr gat village ce qui permet de rentrer chez soi le soir ce n est pas tr s loin ou au sein d une famille parents qui s entraident sans forc ment habiter le m me village mais en gardant la notion de proximit g ographique pour permettre le retour chez soi le soir M pour plusieurs jours de travail Les animaux rentrent dans la d lla du propri taire si c est un voisin proche mais peuvent galement rester dans la d lla de l agriculteur qui les emprunte pendant quelques jours Il faudra peut tre donner une limite g ographique au del de laquelle tous les changes types pr ts sont forc ment sans retour chez soi le soir du fait de la distance cela pourra tre g r par le SIG Ici le risque est li l
99. r Fin Figure 27 Algorithme de principe de la m thode d volution du simulateur Remarque l algorithme pr c dent permet un m me leveur d mettre plusieurs demandes de pr t au cours de la m me semaine C est pour cela qu une fois les v nements trait s on Jean Baptiste ESTIVAL 62 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 reconstruit une liste d v nements dans le cas o des refus auraient entra n la cr ation d autres v nements de demande d animaux En ce qui concerne les mailbox les pr teurs tout comme le monde ext rieur consultent en premier pour savoir s ils peuvent r pondre aux demandes des leveurs Ensuite les demandeurs de pr ts consultent les r ponses et cr ent des v nements le cas ch ant Les receveurs d animaux consultent leur boite aux lettre pour la r ception d animaux 4 3 1 1 Evolution des agents Cette partie d crit les m thodes d volution des leveurs et des p turages 4 3 1 1 1 Les leveurs Chaque semaine un leveur doit s occuper de ses animaux de son troupeau de son parc d adultes et de son parc de jeunes En plus il doit constituer des lots pour les travaux et les p turages ainsi qu effectuer les demandes d animaux si besoin est L algorithme de principe donn par la figure 28 d crit cette m thode d volution appel e stepPhasel D but Pour chaque animal du parc adulte faire Evoluer
100. r des animaux ou pour s en pr ter En effet Cormas permet partir d objets d rivant d Agent communiquant ou d Agent situ communiquant d envoyer des messages entre ces agents communiquant via une boite aux lettres appel e mailbox Ainsi on peut faire communiquer deux objets Eleveur ou bien un objet Eleveur et un objet Monde Ext rieur En plus des diagrammes de domaines et point de vue Cormas il est int ressant de conna tre le diagramme de classe du simulateur lui m me afin de conna tre son fonctionnement 4 1 4 Diagramme de classe du simulateur Le simulateur D lla fonctionne autour du noyau de simulation qui fait voluer les agents et g re les v nements cr s par ces m mes agents Ce noyau de simulation est programm sous Cormas dans la m thode d volution du mod le Cormas du simulateur L initialisation est effectu par une m thode d initialisation du mod le Cormas du simulateur Le diagramme de classe du simulateur est donn par la figure 23 Les v nements pris en compte dans le simulateur pour la phase 1 sont les suivants Demande de pr t Ev nementDemande Envoi d animaux Ev nementEnvoi Retour de pr t Ev nementRetour Changement de saison Ev nementSaison Passage en D lla d un animal Ev nementPassageDella Les v nements cr s sont plac s dans un ch ancier et sont tri s par ordre de priorit En effet un v nement changement de saison doit
101. rch s occupera alors de vendre les animaux aux acheteurs demandeurs C est galement le march qui s occupera de renvoyer dans leur exploitation d origine les animaux qui n ont pas t vendu pendant le march On peut alors se poser la question suivante Quelle est la r gle de d cision quand un animal envoy au march n est pas vendu cet animal est il renvoy par le vendeur au march suivant pendant combien de temps etc Cette question reste sans r ponse il arrive qu un m me animal revienne plusieurs fois d affil sur le m me march mais premi re vue il n y a pas de r gle qui permette de r pondre la question Jean Baptiste ESTIVAL 37 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 3 4 2 Les Achats On distingue trois types d achats les achats un march ainsi que les achats directement un leveur ou bien au monde ext rieur basses et hautes terres Nous avons recens les v nements suivants Achat d un animal au march On consid re qu il y a toujours un animal disponible au march Cependant il faut int grer la simulation une probabilit de satisfaction qui permettra de d cider si la transaction est effectu e ou non D apr s le suivi de la phase 1 80 des ventes se font au march suivi phase 1 m lange basses terres hautes terres Achat d un animal un leveur L acheteur a le choix entre plusieurs leveurs qui sont des
102. re En r alit les PA ont eu un r le conomique de faible importance dans les zones rurales Elles repr sentent l unit administrative et politique la plus fine transmettent et mettent en uvre les directives politiques mises en uvre par le gouvernement central Woreda D coupage administratif correspondant un district Table des figures Figure 1 Localisation du district de Bodji en Ethiopie 13 Figure 2 Vues en 3 dimensions de la zone d tude 1 13 Figure 3 Les 13 PA du distet de Bodil ooossoieccniiiiieni cincinnati neninn insa 14 Figure 4 Classification des diff rents types d application des SMA 19 Figure 5 Interface du logiciel Cormas et ses 3 modules eines 21 Figure 6 Exemple d observation graphique eseesseeseessersesreeesssreesrssrersrserersssrrersssreeessereees 23 Figure 7 Exemple d observation de communication 24 Hour 8 Exemple d observation OMS rende n ne tune due tds nd ndive landes 24 Figure 9 Relation entre le SIG et le simulateur permettant les simulations 27 Figure 10 Risque de contamination pour des terroirs se chevauchant 33 Figure 11 Diagramme de classification des animauXx 0 0 cossbircerisnseonstetaet 43 Figure 12 Diagramme d tat de l
103. re dans le premier type il n est pas s r que le pi tinement soit un gros facteur de risque car il ressemble aux contacts aux p turages caract ris s par une distance X et une dur e Y du fait de la r p tition de ces v nements selon un calendrier d activit souvent connu l avance par exemple le foulage va durer une semaine le labour va durer un mois au cours duquel il y a r p tition de pr ts la journ e Jean Baptiste ESTIVAL 33 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Il faut qu on puisse d finir dans le SMA le nombre de ces mouvements et leur r partition dans l ann e nous n avons pour l instant aucun r sultat Une premi re approche serait de ne diff rencier que ces deux types pour l instant mais il faudra que le simulateur soit volutif et puisse distinguer des sous types Enfin en ce qui concerne les pr ts et les ventes nous allons raisonner en saison 3 3 1 Les types de confiages et pr ts Dans ce paragraphe le terme change est utilis comme terme g n ral d signant aussi bien un pr t qu un confiage Les pr ts sont plut t des changes d entraide alors que les confiages ont un aspect conomique renforc qui n est pas pr sent dans un pr t C est seulement dans les deux sous parties suivantes que nous distinguerons pr t et confiage Les changes d animaux sont les changes les plus r pandus et les plus complexes cf paragraphe
104. rmas Jean Baptiste ESTIVAL 52 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Objet Entit Msg Entit Agent Entit spatiale passive Agent Agent situ communiquant communiquant Objet situ situ situ Agent Groupe communiquant Groupe communiquant situ Figure 20 Hi rarchie des objets sous l environnement Cormas Tous les objets d finis dans le diagramme de domaine d rivent des trois entit s principales de Cormas Entit spatiale on retrouve ici les objets Exploitation Lieu Dit Peasant Association et P turage Agent on retrouve dans cette cat gorie tous les agents du syst mes qui voluent ou communiquent Les objets Animal Eleveur Monde Ext rieur et Troupeau appartiennent cette cat gorie Entit passive cette cat gorie r pertorie toutes les autres entit s telles que Lots Parc Travail Zone Etude H bergement et Sant 4 1 3 1 Les entit s spatiales Le diagramme de la figure 21 d crit les classes du diagramme de domaine qui d rivent de la classe entit spatiale de Cormas Jean Baptiste ESTIVAL 53 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Entit spatiale Cellule Ensemble x gt al O d entit s x spatiales Peasant Association Lieu Dit Cellule automate Lieu Dit Exploitation P turage Figure 21 Diagramme des entit s spatiales 4 1
105. rs en sortie du simulateur e Partie grille elle permet de dimensionner la grille spatiale e Partie choix du point de vue permet de choisir le point de vue sur la grille spatiale e Partie Ev nement permet de param trer les v nements notamment les risques v nementiels e Partie Param tres Intra on peut modifier les param tres du mod le de diffusion intra troupeau e Partie carte al atoire on peut param trer la cr ation al atoire d une carte g ographique e Partie probabilit pr teur c est la probabilit qu a un leveur d tre un pr teur La simulation peut d buter lorsque l utilisateur clique sur le bouton D buter la simulation Au fur et mesure du d veloppement d un tel simulateur 1l est prudent de tester ce qui a t mis en place Une s rie de tests a t effectu e pour valider le bon fonctionnement du simulateur Jean Baptiste ESTIVAL 70 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 5 CHAPITRE 5 Test r sultats et tat d avancement du projet Ce chapitre est consacr aux tests r alis s sur le simulateur afin de v rifier son bon fonctionnement ainsi qu l analyse des r sultats produits Enfin un paragraphe sur l volution du projet permettra de d finir le travail restant effectuer 5 1 Tests et r sultats Les tests effectu s correspondent la mise en place de sc narios dont on conna t les r sultats l a
106. s v nements qui surviendront au cours d une ann e Ces v nements sont plac s dans un ch ancier et ils s ex cuteront quand le moment sera venu Quand un v nement est r alis il modifie l tat des diff rents agents et pourra lui m me g n rer des v nements voire en supprimer de l ch ancier Par exemple un v nement du type confiage un leveur d un animal engendrera automatiquement un v nement de retour de l animal vers son exploitation d origine pour une semaine ult rieure De m me si un v nement de type confiage d un b uf est pr vu dans l ch ancier et que ce b uf vient mourir avant cela le premier v nement sera effac de l ch ancier Cette fa on de raisonner permet de structurer les diff rentes actions qui surviendront dans le simulateur et de diminuer la Jean Baptiste ESTIVAL 27 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 complexit prendre en compte Cette approche permet aussi de mieux repr senter des r gles complexes telles que les r gles r gissant les flux d animaux 3 1 2 Particularit s du syst me tudi La premi re particularit est que les changes entre leveurs sont fr quents et peuvent tre de courte dur e La deuxi me est que les levages sont constitu s de petits troupeaux en moyenne 10 avec une variabilit forte d ailleurs certains exploitants se retrouvent sans ani
107. s 9 mois mort animal mort animal Figure 12 Diagramme d tat de la vie des animaux En plus de mod liser la contamination et l volution d mographique le simulateur doit prendre en compte les m thodes de d tection vaccination et traitement de la maladie 3 6 D tection traitement vaccination et autres gestion du risque sanitaire isolement d animaux etc Les sympt mes les plus simples de la maladie sont toux et respiration difficile la difficult est mesurable Ces sympt mes ne sont pas propres la PPCB Il nous faudrait donc une probabilit de d tection vraie et fausse par sympt me Par exemple quelle est la probabilit qu un animal qui tousse soit contamin Les agents de d veloppement rural ou directement les leveurs informent les services v t rinaires d une suspicion de PPCB ils peuvent alors d cider de vacciner tout le village La vaccination n est jamais isol e certains troupeaux en g n ral on ordonne une vaccination l chelon d une partie de PA au minimum incluant les villages d clar s malades et en g n ral les villages aux alentours d o l appellation ring vaccination vaccination en anneau autour du foyer d clar La suspicion est faite sur l observation clinique pas de diagnostic s rologique et donc sur les niveaux de mortalit et morbidit probablement inclure dans notre mod le partir de quel niveau de mortalit s inqui te t on pr
108. s cultivent sans poss der de terre dans les Lowlands o la fertilit des sols leur permet d avoir acc s une r colte plus importante Ils se d placent avec leurs b ufs de traction pour labourer la terre d un autre agriculteur pendant une dur e d termin e en g n ral dur e d un mois La r mun ration du travail humain et animal se fait par un partage quitable de la r colte Dans ce cas si agriculteur des Lowlands poss de une d lla les animaux sont parqu s ensemble la nuit et le cas ch ant une d lla est construite pour la dur e du Jean Baptiste ESTIVAL 34 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 contrat dans laquelle plusieurs animaux issus du m me type de contrat peuvent s journer Le travail des b ufs est assur par le propri taire v ritable qui d un point de vue conomique apporte sa force de travail Ce dernier peut ventuellement g rer ses animaux d une certaine fa on vis a vis de la maladie et c est important pour nous m me si ce ne sont que des hypoth ses plausibles ex si des animaux de la d lla sont apparemment malades peut tre que le propri taire des b ufs les isolera car il est pr sent et peut g rer ce risque alors que le propri taire de la d lla seul n aurait certainement rien fait pour s parer les animaux 3 3 1 2 Les types de pr ts Les diff rents type de pr ts sont e Les contrats de gardiennage Il arrive
109. s de lutte contre la maladie le simulateur con u pendant le stage ne s occupera que de la diffusion de la PPCB Il faudra long terme int grer dans le simulateur les traitements et les vaccinations Actuellement nous n avons pas beaucoup d informations concernant ces traitements et ces vaccinations Nous savons que Un leveur ne fait pas de demande de traitement il se d place pour faire traiter l animal ou aller acheter le m dicament Un leveur peut lui m me appliquer un traitement sur des animaux Les services v t rinaires se d placent pour vacciner dans des foyers qui ont pr alablement t d clar s par des agents ruraux Ils ne se d placent jamais pour les traitements La dur e d un traitement est 1 injection efficacit tr s limit e rechutes tr s fr quentes apr s plusieurs semaines On va consid rer un traitement comme une s quence d actions certaines r duites une action seulement Il peut y avoir plusieurs administrations de plusieurs m dicaments pour le m me recours et m me r p tition d inection le lendemain ce qui oblige l leveur rester ou laisser l animal souffrant pr s de la clinique La dur e d une vaccination est 1 jour ce qui est quivalent 1 campagne de vaccination pour un village La protection vaccinale est de l ordre de 6 mois s il n y a pas une 2 injection La 2 injection n est pas syst matique elle est m me rarement reconduite
110. semaine au minimum jusqu plusieurs ann es Le pas de simulation est la semaine De plus d un point de vue climatique nous distinguons quatre saisons en Ethiopie qui durent 3 mois chacune Elles correspondent aux pluies et donnent vie au calendrier cultural Bona d cembre janvier f vrier Arfasaa mars avril mai Ganna juin juillet ao t Birra septembre octobre novembre Ce premier simulateur sera construit partir des connaissances acquises pour l instant notamment d apr s les r sultats du stage Cnearc r alis entre juin et septembre 2000 Sandrine Fr guin 2000 mais sans donn es r elles de terrain car celles ci ne sont pas encore disponibles Il est donc essentiel que ce simulateur soit volutif il doit pouvoir tre compl t et adapt courant 2002 et 2003 par d autres stages et ou th ses notamment sur les point suivants entr e de nouveaux param tres du mod le de propagation intra troupeau entr e d un tat initial du syst me d fini d apr s les r sultats des enqu tes recensement suivi des facteurs de risque suivi des march s et incidence troupeaux et des analyses spatiales SIG modification ou compl ment des r gles de gestion du syst me ajout des r gles de pratiques de lutte Jean Baptiste ESTIVAL 26 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Actuellement le lien entre le simulateur et le SIG es
111. sid re qu un leveur peut vendre des animaux au monde ext rieur basses et hautes terres on aura alors l v nement Vendre un animal au monde ext rieur C est le cas o un leveur vend un animal un autre leveur du monde ext rieur Le choix d un animal vendre se fait suivant le type d animal la saison agricole et le besoin de l leveur en liquidit s pour payer ses taxes engrais Cependant nous ne voulons pas inclure les contraintes conomiques tel que le besoin d un leveur en liquidit Nous pensons plut t pouvoir d tecter ce besoin dans le simulateur afin de d clencher la vente d un animal par les caract ristiques crois es de sa ferme sa famille son troupeau Remarque il n y a pas d v nement du type vendre un animal un leveur puisqu en fait c est un leveur acheteur qui va solliciter un vendeur Le vendeur attend donc la sollicitation d un acheteur Cependant un vendeur qui a besoin de liquidit va alors chercher un acheteur potentiel pour lui vendre un ou plusieurs animaux Ce cas n est pas impossible il faudra s rement en tenir compte Jean Baptiste ESTIVAL 39 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 3 4 4 Hypoth ses simplificatrices 3 4 4 1 Vendeurs Pr teurs Au d but de chaque saison on calcule et on construit une liste d leveurs qui pourront pr ter ou vendre des animaux tout moment C est dire que pour une saiso
112. sieurs nuits dans la d lla les possibilit s de contamination sont loin d tre nulles dans un sens comme dans l autre La p riode o l on introduit des m les dans les d lla est Arfasaa Les leveurs se pr tent les taureaux c est pour cela qu on a signal leur s jour dans des d llas voisines En dehors de la p riode de reproduction les taureaux sont dans la d lla de leur leveur m lang s avec les autres animaux 3 2 2 Contamination par contact Dans cette cat gories les voies de contamination sont Jean Baptiste ESTIVAL 29 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Contamination par le march Cette contamination a lieu le jour pendant un march En effet un leveur peut envoyer des animaux au march sans qu ils soient vendus Pendant le march tous les animaux sont regroup s et sont en contact permanent avec d autres animaux de diff rents troupeaux C est pour cela qu il faut tenir compte de ce type de contamination car un animal qui est envoy au march est expos une contamination s il n est pas vendu il rentre le soir dans sa d lla o il pourra alors contaminer d autres animaux priori ce risque de contamination est s rement plus faible que passer plusieurs nuits dans une d lla le march ne dure qu une demi journ e mais nous n avons pas d l ments quantitatifs Remarque La diffusion de la PPCB dans le march et dans la d lla est calcul e par
113. simulateur eeesseoseessoocessscocesssooceesocooceessoccesssocee 47 4 1 Akale UML du systeme 2 ciisto ine saa a EE ENa 47 4 1 1 Diagramme de classe du domaine GIE urlerdiennetiniiieneteadaites 47 4 1 2 Diagrammes Re ee LL CT ET 50 4 1 3 Diagramme de classes du simulateur du point de vue de Cormas 00 0 52 4 1 4 Diagramme de classe du Sn lAleUR scicrtssssgnienitidaeneneereins s 55 4 2 Le mod le de diffusion intra troupeau de la maladie 56 4 2 1 ce a a Di na di 56 4 2 2 Transition entre les diff rents compartiments 4 4 57 4 2 3 Programmation sous COM isa nn d se 59 4 3 La diffusion inter troupeau de la maladie rrstennnnstennetenstisttenndieee 6l 4 3 1 Lenoyau ROULE EU NE 62 4 3 2 Comm nication entre les agents Lu insisi aeiaai iera 66 4 3 3 Lesandi MA E E E us 67 4 3 4 Param trage d SIMUlAtEUT oiccscrisrrcsissisessrtirssiresorinirentsisstinir isorinis 69 5 CHAPITRE 5 Test r sultats et tat d avancement du projet eseesssoocessooccesssocee 71 5 1 Tesis et r Esulials similaires 71 AR Le mod le de diffusion intra troupeau s same 71 3d 2 Laditiusion inter OMR icenen i s 13 a Erat d avancement PARU PO ESERE TREERNE EE EERE TEREE TORI SEERE 78 DE I N EE A E E A E E 80 TOME Il Annexe Table des mati res Simulateur Della v0 9 Manuel d utilisation 1 Installation et mise en place 2 Param trage par l interface graphique a La zone Fichier trace b La zone Grille La zon
114. sition des utilisateurs de Cormas un site qui est enti rement d di la plate forme http cormas cirad fr On trouve sur ce site en plus des documentations techniques sur Cormas et l environnement Visual Works des mod les didactiques con u pour pouvoir tester et apprendre Cormas C est donc gr ce ces mod les et aux conseils des chercheurs du Cirad que j ai appris utiliser Cormas Ce logiciel a t con u sous l environnement Visual Works qui permet la cr ation d applications en langage SmallTalk SmallTalk tait pour moi un langage totalement inconnu que j ai appris gr ce aux documents que mes tuteurs de stages m ont fournis Chaque entit de Cormas est une classe SmalITalk et le langage utilis dans Cormas pour programmer les m thodes est du SmallTalk Afin de me familiariser avec SmallTalk et Cormas j ai con u un petit mod le regroupant toutes les particularit s des mod les didactiques automates agents spatiaux agents sociaux agents passifs communication entre agents et utilisation des trois outils de visualisation Ce mod le repr sente des agents qui errent dans un environnement la recherche de mat riaux et les ram nent dans une base Le probl me c est que la base n accepte qu un seul agent pour le d p t de mat riau trouv Pour r soudre ce probl me l agent qui trouve un mat riau en informe la base qui r pond s il peut venir d poser le mat riau ou s il doit attendre La d
115. t pas situ s dans le m me lieu dit On obtient les r sultats suivants dans le fichier trace changes Debut de la simulation le August 31 2001 5 54 59 am Nombre d animaux 62 Nombre de dellas 3 6 0 BONA DEMANDE 1 30 2 ADULTE 6 0 BONA ENVOI 3 1 2 44 S 45 S ADULTE 30 7 0 BONA DEMANDE 2 30 2 ADULTE 7 0 BONA DEMANDE 2 30 2 ADULTE 7 0 BONA ENVOI MONDEEXTERIEUR 2 2 68 S 69 S ADULTE 30 On constate que les demandes et les envois d animaux sont correctement effectu s Il faut alors v rifier dans le fichier trace diffusion que les animaux ont bien chang de d lla pendant la p riode de pr t On trouve dans le fichier diffusion 6 0 BONA 0 1 E11 3613 2 E20 0353 3 E38 0449 4 E16 9478 5 ICL 6 S 7 E15 4377 8 S 9 E48 347 10 E21 7622 11 E17 4194 12 E44 8241 13 E48 9269 14 E12 0894 15 E16 0172 19 E47 623 21 E32 5309 6 0 BONA 1 16 S 17 S 18 S 20 S 22 S 23 S 24 S 25 RPRIME 26 S 27 S 28 RPRIME 29 RPR IME 6 0 BONA 4 44 S 45 S 46 S 47 S 48 S 56 S 6 0 BONA 5 49 S 50 S 51 S 52 S 53 S 54 S 55 S 57 S 58 RPRIME 59 S 60 S 61 RPRIME 6 7 0 BONA 0 1 E4 36132 2 E13 0353 3 E31 0449 4 E9 94777 5S ICL 6 S 7 E8 43773 8 E41 4689 9 E41 347 10 E14 7622 11 E10 4194 12 E37 8241 13 E41 9269 14 E5 08938 15 E9 01 718 19 E40 623 21 E25 5309 44 S 45 S
116. t pr vu de la mani re suivante figure 9 Le simulateur re oit du SIG l tat initial du syst me puis retourne au SIG les r sultats finaux de la simulation Ces r sultats seront affich s et analys s au sein du SIG Au cours de la simulation le simulateur affichera sur une carte l tat sanitaire des troupeaux infectieux ou non e SIG 4 analyse des r sultats 1 Etat initial 3 R sultats de Du syst me La simulation Simulateur E 2 Simulation Figure 9 Relation entre le SIG et le simulateur permettant les simulations 3 1 1 L approche adopt e pour le simulateur Le simulateur utilise l approche syst mes multi agents SMA La base de cette approche est qu au lieu de repr senter le comportement d un groupe d entit s on repr sente chaque entit ainsi que ses relations Le comportement du groupe est obtenu par mergence Cette approche permet non seulement de mieux comprendre le syst me tudi mais galement de mieux respecter la r alit observ e Ainsi dans le simulateur D lla chaque animal et chaque exploitation seront repr sent s Chacun a un comportement et un tat propre Le temps est g r par v nements Ceci signifie que le syst me voluera chaque fois qu un v nement survient Un v nement sera par exemple une vente une vaccination un labourage etc Afin de repr senter cela en d but de simulation le simulateur pr dit certain
117. tage je vais continuer adapter la phase 1 aux d sirs des chercheurs du Cirad et si le temps me le permet je pourrai poser les bases voire m me commencer le d veloppement de la phase 2 Jean Baptiste ESTIVAL 79 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Conclusion Suite l analyse du syst me moliser nous avons d cid de diviser le stage en deux phases La premi re phase de d veloppement du projet a t la plus longue puisque qu il a fallu programmer toutes les bases du simulateur les objets et leurs attributs le noyau de simulation mise en place du mod le L apprentissage du langage SmallTalk et du logiciel Cormas a aussi pris du temps La phase 1 s est termin e par une s rie de tests qui ont permis de v rifier le fonctionnement du simulateur Actuellement le d veloppement de la deuxi me phase n a pas commenc mais est pr vu pour le mois de septembre Cependant il est probable qu il faudra apporter des modifications au mod le de la phase 1 pour mieux r pondre aux exigences du Cirad ce qui compromettra la mise en place des traitements et vaccinations dans le mod le de la premi re phase Le principal objectif de ce stage a t de d velopper une premi re version d un simulateur afin de savoir s il tait possible d utiliser une plate forme multi agents pour mod liser un tel syst me En ce sens cet objectif a t atteint m me si je ne disposais pas d
118. travail faire 1l sera plut t pr teur ou vendeur alors qu un leveur en d ficit sera plut t demandeur ou acheteur Pour finir on aura la liste d v nements suivante Demande de pr t Un leveur sollicite un pr teur Envoi pour confiage ou pr t Seulement dans le cas o le pr t dure plus qu une journ e et si une distance limite est d pass e ce qui implique un non retour le soir Retour de confiage Lorsque le pr t est d une dur e sup rieure une journ e il faut prendre en compte l v nement de retour de l animal Si l animal est parti dormir ailleurs il faut absolument savoir pour combien de temps en moyenne donc conna tre la dur e du pr t Les pr ts d une journ e s effectueront l int rieur d un m me lieu dit On peut aussi consid rer que l on peut effectuer un pr t aupr s du monde ext rieur en dehors de la zone d tude Dans ce cas on peut imaginer comme pour la vente qu un animal est toujours disponible avec une probabilit de satisfaction On pourra ensuite d couper le monde ext rieur en fonction de certaines caract ristiques en particulier le co t de l change dans diverses zones Jean Baptiste ESTIVAL 36 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 On peut se reporter au paragraphe 3 4 4 pour d autres propositions de simplification concernant les pr ts 3 4 Les achats et les ventes Les achats et les ventes d anim
119. tres Le champs param tres est diff rent pour chaque v nement e Ev nement Changement de saison Cet v nement n a pas de param tres sp ciaux Exemple 10 0 ARFASAA CHANGEMENTSAISON Cet exemple illustre le passage en saison Arfasaa lors de la semaine 10 de l ann e 0 e Ev nement demande de pr t Dans ce cas les param tres sont identificateur leveur dur e du pr t nombre d animaux type d animal Exemple 3 0 BONA DEMANDE 28 7 2 ADULTE Ici l leveur 28 met une demande en semaine 3 de l ann e 0 Il veut 2 animaux adultes pour une dur e d une semaine e Ev nement envoi d animaux Pour ce type d v nement l enregistrement correspondant est de la forme source destination nombre d animaux liste d animaux type d animal Exemple 3 0 BONA ENVOI 9 6 2 127 S 128 S ADULTE 7 Jean Baptiste ESTIVAL 68 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 L leveur 9 envoie l leveur 6 deux animaux adultes sains 127 et 128 pour une dur e de 7 Jours e Ev nement Retour de pr t L enregistrement correspondant est similaire au pr c dent source destination nombre d animaux liste d animaux Exemple 16 0 ARFASAA RETOUR 9 4 2 49 ICH 50 ICH L leveur 4 re oit en retour de pr t 2 animaux infect s 49 et 50 en provenance de l leveur 9 e Ev nement passage en d lla
120. ue ce soit dans le domaine de l intelligence artificielle dans ceux des syst mes distribu s de la robotique en introduisant la probl matique de l intelligence collective et de l mergence de structures par interactions Les recherches dans le domaine des syst mes multi agents poursuivent deux objectifs majeurs le premier concerne l analyse th orique et exp rimentale des m canismes d auto organisation qui ont lieu lorsque plusieurs entit s autonomes interagissent le second s int resse la r alisation d artefacts distribu s capables d accomplir des t ches complexes par coop ration et interaction Leur position est donc double d un c t elles se placent au sein des sciences cognitives et sociales psychologie thologie sociologie philosophie et naturelles cologie biologie pour la fois mod liser expliquer et simuler des ph nom nes naturels de l autre elles se pr sentent comme une pratique une technique tendue vers la r alisation de syst mes informatiques complexes partir des concepts d agents de communication de coop ration et de coordination d actions C est en mettant l accent sur les interactions et plus exactement en analysant les syst mes d interactions qui existent entre les entit s autonomes et ind pendantes appel es agents que les syst mes multi agents se distinguent des approches syst matiques plus classiques en prenant le parti de l mergence et en co
121. uvent ainsi r soudre des probl mes de mani re relativement individuelle Cette capacit offre une grande souplesse dans l expression du comportement des agents 2 1 3 2 Les agents r actifs Les agents r actifs contrairement aux cognitifs n ont pas une intelligence individuelle Cette fa on de penser avance qu il n est pas n cessaire que les agents soient intelligents pour que le syst me ait un comportement global intelligent Les agents r actifs poss dent des m canismes simples de r action aux v nements Ils ont parfois un objectif mais ils n ont Jean Baptiste ESTIVAL 17 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 aucune planification de la mani re dont on peut arriver aux objectifs Leur mode de fonctionnement est bas sur une fonction du type f stimuli gt r ponse c est dire qu ils n agissent qu travers les stimuli aper us dans l environnement ou cr s partir d autres agents En effet la caract ristique principale des syst mes d agents r actifs est le comportement mergent du syst me global qui n est souvent pas pr visible Ainsi une approche typique des syst mes multi agents r actifs d bute par la cr ation d l ments simples gouvern s par des lois simples qui interagissent pour d velopper une structure globale sans contr leur responsable du comportement de chaque l ment La division cognitif r actif est parfois tro
122. vance Ainsi il est possible de valider les tests et le bon fonctionnement du simulateur 5 1 1 Le mod le de diffusion intra troupeau Une fois le mod le UML du syst me programm sous Cormas le mod le de diffusion intra troupeau a t le premier a tre impl ment et test Cette partie d crit un test qui a t effectu sur un leveur ayant une d lla et un parc de jeune Au d but les animaux des parcs sont sains On introduit en semaine 10 un animal appartenant au compartiment Ich et on observe l volution de la maladie dans le troupeau sachant que les traitements et vaccinations ne sont pas encore pris en compte Les param tres pour les deux parcs sont v 20 A0 4 t Normale moyenne 42 jours cart type 5 p 0 81 Prchrci 0 0365 PRIc 0 001 L tat initial du syst me est le suivant Nombre d animaux dans la della 5 Nombre d animaux dans le parc de jeune 7 Liste des animaux jeunes ID 6 Age 61 Etat de sante S ID 7 Age 22 Etat de sante RPRIME ID 8 Age 44 Etat de sante S ID 9 Age 15 Etat de sante RPRIME ID 10 Age 59 Etat de sante S ID 11 Age 59 Etat de sante S ID 12 Age 3 Etat de sante RPRIME Liste des animaux adultes ID 1 Age 87 Etat de sante S ID 2 Age 89 Etat de sante S ID 3 Age 79 Etat de sante S ID 4 Age 92 Etat de sante S ID 5 Age 88 Etat de sante S Jean Baptiste ESTIVAL 71 Simulation de la dynamique
123. vue la strat gie ring vaccination On suppose que des animaux qui ont t trait s restent toujours contagieux 2 ans est la norme pour un animal qui serait gu ri On peut aussi supposer qu un leveur qui suspecte la maladie chez un de ses animaux peut isoler ces animaux De ce fait la maladie ne se propage pas dans la d lla Il est assez probable que les animaux trait s repr sentent un risque de maintien du germe dans les troupeaux car des animaux en phase aigu qui auraient d mourir et donc stopper de contaminer se retrouvent vivants plus longtemps porteurs et contaminants on ne sait pas pendant combien de temps ni si c est r gulier Cet aspect est pris en compte avec le mod le intra en effet en cas de traitement d animaux atteints de PPCB leur taux de mortalit sera modifi et ils resteront plus longtemps dans le compartiment Ich Infect Chronique au lieu de se retrouver dans le compartiment Mort Le mod le tournera alors diff remment En utilisant le SIG et donc en fonction de la localisation g ographique des troupeaux l acc s aux traitements sera diff rent et l impact sur la propagation intra pourra tre mod lis diff remment Jean Baptiste ESTIVAL 45 Simulation de la dynamique de la PPCB en Ethiopie Stage ISIMA Avril Septembre 2001 Pour la vaccination on conna t d j les taux de protection en exp rimentation pour les vaccins utilis s si utilis s correctement ce qui sera l

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