Théorie des Systèmes et Systèmes Complexes

Systems Theory & Complex Systems

Explorez la science des systèmes complexes : émergence, auto-organisation, réseaux et dynamiques non-linéaires. Comprenez comment les parties créent le tout

Niveau
Avancé
Durée estimée
6-10 mois
Nombre de phases
3

📋Prérequis

Mathématiques avancées (équations différentielles, probabilités), programmation (Python), physique de base

🎯Débouchés possibles

Chercheur en Systèmes ComplexesData ScientistModélisateurAnalyste RisquesConsultant Innovation

Ce que vous allez apprendre

Théorie des SystèmesÉmergenceRéseaux ComplexesChaosAuto-organisationAgent-Based Modeling

Les phases du parcours

1

Phase 1 - Fondamentaux des Systèmes

Durée estimée : 2-3 mois

Pensée systémique et concepts de base

Introduction à la Pensée Systémique

Concepts fondamentaux et holisme

📚Sujets principaux :
  • Définition d'un système
  • Frontières et environnement
  • Feedback loops (positif/négatif)
  • Stocks et flows
  • Archétypes systémiques
  • Delays et dynamiques
  • Limites du réductionnisme
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • Diagrammes causaux
  • Modèle proie-prédateur
  • Tragédie des communs

Dynamiques Non-Linéaires

Équations différentielles et comportements

📚Sujets principaux :
  • Systèmes dynamiques
  • Points fixes et stabilité
  • Bifurcations
  • Oscillations et cycles limites
  • Attracteurs étranges
  • Sensibilité aux conditions initiales
  • Espace des phases
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • Pendule non-linéaire
  • Modèle logistique
  • Attracteur de Lorenz

Théorie du Chaos

Chaos déterministe et fractales

📚Sujets principaux :
  • Définition du chaos
  • Exposant de Lyapunov
  • Effet papillon
  • Fractales et auto-similarité
  • Ensemble de Mandelbrot
  • Dimensions fractales
  • Prédictibilité et horizons
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • Carte logistique
  • Attracteur de Lorenz
  • Fractales Julia
2

Phase 2 - Réseaux et Émergence

Durée estimée : 2-3 mois

Théorie des réseaux et phénomènes émergents

Théorie des Réseaux Complexes

Graphes, topologies et propriétés

📚Sujets principaux :
  • Théorie des graphes
  • Réseaux aléatoires (Erdős-Rényi)
  • Small-world networks (Watts-Strogatz)
  • Scale-free networks (Barabási-Albert)
  • Centralité et hubs
  • Clustering et communautés
  • Robustesse et vulnérabilité
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • Analyse réseau social
  • Six degrees of separation
  • Détection de communautés

Émergence et Auto-organisation

Propriétés collectives et organisation spontanée

📚Sujets principaux :
  • Définition de l'émergence
  • Auto-organisation
  • Criticalité auto-organisée
  • Pattern formation
  • Synchronisation
  • Transitions de phase
  • Downward causation
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • Automate cellulaire (Game of Life)
  • Modèle de ségrégation de Schelling
  • Synchronisation de lucioles

Agent-Based Modeling

Simulations multi-agents

📚Sujets principaux :
  • Paradigme agent-based
  • NetLogo et frameworks
  • Règles locales et comportements globaux
  • Calibration et validation
  • Flocking et swarms
  • Épidémiologie computationnelle
  • Marchés artificiels
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • Boids (flocking)
  • Modèle SIR épidémique
  • Ségrégation urbaine
3

Phase 3 - Applications et Méthodes Avancées

Durée estimée : 2-4 mois

Cybernétique, information et applications

Cybernétique et Contrôle

Feedback, homéostasie et régulation

📚Sujets principaux :
  • Cybernétique (Wiener)
  • Systèmes de contrôle
  • Homéostasie et régulation
  • Variety et loi d'Ashby
  • Systèmes adaptatifs
  • Resilience engineering
  • Systèmes socio-techniques
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • Thermostat et feedback
  • Systèmes de contrôle PID
  • Organisational cybernetics

Théorie de l'Information et Entropie

Information, complexité et entropie

📚Sujets principaux :
  • Entropie de Shannon
  • Information mutuelle
  • Complexité de Kolmogorov
  • Mesures de complexité
  • Compression et prédiction
  • Réseaux d'information
  • Causalité et transfert d'information
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • Calcul d'entropie
  • Compression de données
  • Transfer entropy

Applications Interdisciplinaires

Écologie, économie, neurosciences et société

📚Sujets principaux :
  • Écosystèmes et réseaux trophiques
  • Marchés financiers et crises
  • Réseaux neuronaux et conscience
  • Villes et urbanisation
  • Épidémies et contagion
  • Changement climatique
  • Systèmes sociaux et politique
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • Modèle d'écosystème
  • Contagion financière
  • Modèle de ville

Prêt à démarrer votre parcours ?

Rejoignez des milliers d'apprenants et bénéficiez d'un accompagnement par des experts

Conseils pour réussir

💪

Pratique régulière

Réalisez des projets concrets pour appliquer ce que vous apprenez

👥

Rejoignez une communauté

Échangez avec d'autres apprenants et partagez votre progression

📝

Prenez des notes

Gardez une trace de vos apprentissages pour y revenir facilement

🎯

Fixez des objectifs

Divisez le parcours en petits objectifs et célébrez vos progrès