Simuler la diffusion d’une innovation agricole à l’aide de modèles à base d’agents et de l’argumentation formelle - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement
Article Dans Une Revue Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle Année : 2021

Simuler la diffusion d’une innovation agricole à l’aide de modèles à base d’agents et de l’argumentation formelle

Résumé

L’agriculture constitue aujourd’hui l’un des principaux utilisateurs de la ressource en eau. Dans ce contexte, de nombreux travaux ont mis en avant l’intérêt des compteurs communicants pour mieux gérer cette ressource. Néanmoins, ces compteurs posent des questions en termes d’acceptabilité, ce qui nuit à la diffusion de ces technologies auprès des agriculteurs. Nous proposons donc de recourir à la simulation à base d’agents pour mieux comprendre les dynamiques et les freins à leur diffusion. Contrairement à la grande majorité des travaux sur la diffusion d’innovations qui se limitent à une représentation abstraite et simplifiée de ce processus, nous proposons dans cet article un modèle générique reposant sur la théorie du comportement planifié et sur l’argumentation formelle permettant d’expliquer les raisons du changement d’opinion d’un agent, élément fondamental pour comprendre la dynamique de diffusion de l’innovation. Chaque agent a ainsi la possibilité d’échanger des arguments avec un autre et de construire son opinion sur une innovation à partir de l’ensemble des arguments qu’il connaît. Les premières expérimentations menées à partir de données recueillies auprès des agriculteurs de la rivière du Louts montrent une tendance à une plus grande adoption de ces compteurs et soulignent l’importance que peuvent avoir les fake news ainsi que certains arguments critiques sur le processus d’adoption.
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hal-03770673 , version 1 (06-09-2022)

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Loïc Sadou, Stéphane Couture, Rallou Thomopoulos, Patrick Taillandier. Simuler la diffusion d’une innovation agricole à l’aide de modèles à base d’agents et de l’argumentation formelle. Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle, 2021, 2 (1), pp.65-93. ⟨10.5802/roia.10⟩. ⟨hal-03770673⟩
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