Sujet de Thèse
Titre :
Stratégies individuelles et collectives de décarbonation : une approche à l'interface de la théorie des jeux et des neurosciences
Dates :
2023/09/14 - 2026/09/13
Etudiant :
Encadrant(s) :
Autre(s) encadrant(s) :
VARMA Vineeth (vineethsvarma@gmail.com)
Description :
L'état de l'art sur les stratégies de décarbonation par des entités microscopiques tels que des individus et les mécanismes d'incitation des individus à suivre un plan global de décarbonation s'avère très incomplet sur le plan formel. En conséquence, les stratégies de décarbonation proposées sont typiquement sous-optimales au sens d'une métrique de performance globale donnée pour l'incitateur et ne bénéficient pas de l'adhésion des acteurs amenés à décarboner.
Pour résoudre ce problème, un des objectifs de la thèse est de faire des avancées significatives en termes de modélisation d'un ensemble d'individus émetteurs de CO2 à la fois sous l'influence d'autres individus via un réseau social et sous l'influence d'une entité incitatrice ou régulatrice externe (e.g., un gouvernement). Pour cela, nous exploiterons et développerons les résultats les plus récents en neurosciences et les compétences du CRAN pour proposer un modèle comportemental réaliste de l'individu en matière de décarbonation ; nous construirons un modèle de graphe du réseau social qui caractérise l'influence mutuelle entre les individus émetteurs et agrège le modèle comportemental individuel élaboré ; nous concevrons des stratégies de décarbonation et des mécanismes d'incitation qui permettent de garantir des propriétés de stabilité stratégique (et donc d'adhesion des individus) et qui exploitent les attributs dynamiques du graphe du réseau social. La mise en synergie de la théorie des jeux, des systèmes dynamiques ainsi que des neurosciences constitue un nouveau point de vue prometteur pour atteindre les objectifs de ce projet.
Pour résoudre ce problème, un des objectifs de la thèse est de faire des avancées significatives en termes de modélisation d'un ensemble d'individus émetteurs de CO2 à la fois sous l'influence d'autres individus via un réseau social et sous l'influence d'une entité incitatrice ou régulatrice externe (e.g., un gouvernement). Pour cela, nous exploiterons et développerons les résultats les plus récents en neurosciences et les compétences du CRAN pour proposer un modèle comportemental réaliste de l'individu en matière de décarbonation ; nous construirons un modèle de graphe du réseau social qui caractérise l'influence mutuelle entre les individus émetteurs et agrège le modèle comportemental individuel élaboré ; nous concevrons des stratégies de décarbonation et des mécanismes d'incitation qui permettent de garantir des propriétés de stabilité stratégique (et donc d'adhesion des individus) et qui exploitent les attributs dynamiques du graphe du réseau social. La mise en synergie de la théorie des jeux, des systèmes dynamiques ainsi que des neurosciences constitue un nouveau point de vue prometteur pour atteindre les objectifs de ce projet.
Mots clés :
Décarbonation, théorie des jeux, optimisation, apprentissage automatique, neurosciences
Département(s) :
| Contrôle Identification Diagnostic |
