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Complexity explained

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:::info Relecture par Véronique :::

Sites ressource :

Chapitres

Complexity explained {#complexity-explained .unnumbered} / La complexité Expliquée

:::info "There's no love in a carbon atom, no hurricane in a water molecule, no financial collapse in a dollar bill." (Peter Dodds) ::: :::info Relecture par Véronique ::: :::warning "Il n'y a pas d'amour dans un atome de carbone, pas d'ouragan dans une molécule d'eau, pas de crise financière dans un billet de banque."(Peter Dodds) :::

:::info Complexity science, also called complex systems science, studies how a large collection of components - locally interacting with each other at the small scales - can spontaneously self-organize to exhibit non-trivial global structures and behaviors at larger scales, often without external intervention, central authorities or leaders. ::: :::info Relecture par Véronique ::: :::success La science des systèmes complexes s'intéresse à la manière dont un large ensemble de composants - qui interagissent localement entre eux au niveau des individus (échelle microscopique) - peuvent spontanément s'organiser pour induire des structures globales et des comportements non triviaux au niveau global (échelle macroscopique), souvent sans intervention extérieure, autorités centrales ou dirigeants. :::

:::info The properties of the collection may not be understood or predicted from the full knowledge of its constituents alone. Such a collection is called a complex system and it requires new mathematical frameworks and scientific methodologies for its investigation. ::: :::info Relecture par Véronique ::: :::warning La connaissance des comportements des différents constituants ne permet pas de prédire le comportement de l'ensemble. Cet ensemble constitue alors un système complexe qui nécessite de nouvelles approches et méthodologies scientifiques pour être étudié. :::

:::info Here are a few things you should know about complex systems. :::

:::warning Voici un certain nombre de notions essentielles autour des systèmes complexes. :::

Emergence / Emergence

:::info Properties of complex systems as a whole are very different, and often unexpected, from properties of their individual components. ::: :::info Relecture par Véronique ::: :::warning Les propriétés d'un système complexe sont souvent inattendues et très différentes des propriétés de ses composants individuels. :::

:::info "You don't need something more to get something more. That's what emergence means." (Murray Gell-Mann) :::

:::warning "Il n'est pas nécessaire d'avoir quelque chose de plus pour obtenir quelque chose de plus. C'est ce que signifie le concept d'émergence." (Murray Gell-Mann) :::

:::info In simple systems, the properties of the whole can be understood or predicted from the addition or aggregation of its components. :::info Relecture par Véronique ::: :::warning Dans des systèmes simples, les propriétés de l'ensemble peuvent être comprises ou prédites à partir de la superposition ou l'agrégation de ses composants. :::

:::info In other words, macroscopic properties of a simple system can be deduced from the microscopic properties of its parts. In complex systems, however, the properties of the whole often cannot be understood or predicted from the knowledge of its components because of a phenomenon known as "emergence". This phenomenon involves diverse mechanisms causing the interaction between components of a system to generate novel information and exhibit non-trivial collective structures and behaviors at larger scales. ::: :::info Relecture par Véronique :::

:::warning En d'autres termes, les propriétés macroscopiques d'un système simple peuvent être déduites des propriétés macroscopiques de ses composants. Au contraire, dans les systèmes complexes, à cause du phénomène appelé "l'émergence", on ne peut pas comprendre ou prédire les propriétés de l'ensemble à partir de la connaissance de ses composants. Ce phénomène implique divers mécanismes provoquant l'interaction entre composants d'un système qui génèrent de nouvelles informations et présentent des structures collectives et des comportements non-triviaux à plus grande échelle. :::

:::info This fact is usually summarized with the popular phrase "the whole is more than the sum of its parts." ::: :::info Relecture par Véronique :::

:::warning Ce phénomène est souvent résumé par la phrase : "le tout est plus que la somme des parties". :::

Examples {#examples-1 .unnumbered} / Exemples

:::info

  • A massive amount of air and vapor molecules forming a tornado

  • Multiple cells forming a living organism

  • Billions of neurons in a brain producing consciousness and intelligence :::

:::warning

  • Une grande quantité de molécules d'eau et de vapeur formant une tornade

  • De nombreuses cellules formant un organisme vivant

  • Des milliards de neurones dans un cerveau produisant la conscience et l'intelligence :::

Relevant concepts {#relevant-concepts-1 .unnumbered} / Concepts

:::info Emergence, scales, non-linearity, bottom-up, description, surprise, indirect effects, non-intuitiveness, phase transition, non-reducibility, breakdown of traditional linear/ statistical thinking, "the whole is more than the sum of its parts." :::

:::warning Émergence, échelles, non-linéarité, bottom-up, description, surprise, effets indirects, contre-intuitif, transition de phase, non-réductibilité, limite de la pensée traditionnelle linéaire/statistique, "le tout est plus que la somme des parties". :::

References {#references-1 .unnumbered}

Bibliographie

Bar-Yam, Yaneer. Dynamics of Complex Systems. Addison-Wesley, 1997.

Ball, Philip. Critical Mass: How One Thing Leads to Another. Macmillan, 2004.

Dynamics

Dynamiques :::info COMPLEX SYSTEMS TEND TO CHANGE THEIR STATES DYNAMICALLY, OFTEN SHOWING UNPREDICTABLE LONG-TERM BEHAVIOR. :::

:::warning Les systèmes complexes ont tendance à évoluer dynamiquement, amenant souvent à des comportements imprévisibles sur le long terme. :::

:::info "Chaos: When the present determines the future, but the approximate present does not approximately determine the future." (Edward Lorenz) :::

:::warning

"Chaos : Quand le présent détermine le futur, mais qu'une approximation du présent ne détermine pas approximativement le futur." Edward Lorenz :::

:::info Systems can be analyzed in terms of the changes of their states over time. A state is described in sets of variables that best characterize the system. :::

:::warning Les systèmes peuvent être analysés en fonction de l'évolution de leur état dans le temps. Un état est décrit par des ensembles de variables qui caractérisent le mieux le système. :::

:::info As the system changes its state from one to another, its variables also change, often responding to its environment. :::

:::warning Au fur et à mesure que l'état du système évolue, ses variables changent également, souvent en fonction de son environnement. :::

:::info This change is called linear if it is directly proportional to time, the system's current state, or changes in the environment, or non-linear if it is not proportional to them. :::

:::warning Ce changement est dit linéaire s'il est directement proportionnel au temps, à l'état actuel du système, ou aux changements dans l'environnement, ou bien non linéaire s'il n'est pas proportionnel à ceux-ci. :::

:::info Complex systems are typically non-linear, changing at different rates depending on their states and their environment. :::

:::warning Les systèmes complexes sont généralement non linéaires et changent à des rythmes différents en fonction de leur état et de leur environnement. :::

:::info They also may have stable states at which they can stay the same even if perturbed, or unstable states at which the systems can be disrupted by a small perturbation. :::

:::warning Ils peuvent (aussi) avoir des états stables dans lesquels ils peuvent rester même s'ils sont perturbés, ou des états instables qui peuvent être bouleversés par une petite perturbation. :::

:::info In some cases, small environmental changes can completely change the system behavior, known as bifurcations, phase transitions, or "tipping points." :::

:::warning Dans certains cas, de petits changements environnementaux peuvent modifier complètement le comportement du système, appelés bifurcations, transitions de phase ou "points de basculement (embranchement ?)". :::

:::info Some systems are "chaotic" - extremely sensitive to small perturbations and unpredictable in the long run, showing the so- called "butterfly effect." :::

:::warning Certains systèmes sont "chaotiques", extrêmement sensibles aux petites perturbations et imprévisibles à long terme, illustrant ce qu'on appelle l'effet papillon. :::

:::info A complex system can also be path-dependent, that is, its future state depends not only on its present state, but also on its past history. :::

:::warning Un système complexe peut aussi être dépendant du chemin, c'est-à-dire que son état futur dépend non seulement de son état actuel, mais aussi de son histoire passée. :::

Examples {#examples-2 .unnumbered}

:::info Exemples

  • Weather constantly changing in unpredictable ways

  • Financial volatility in the stock market :::

:::warning Exemples :

  • la météo change constamment et de façon imprévisible ;

  • la volatilité financière sur le marché boursier. :::

Relevant concepts {#relevant-concepts-2 .unnumbered}

:::info Concepts

Dynamics, behavior, non-linearity, chaos, non-equilibrium, sensitivity, butterfly effect, bifurcation, long-term non-predictability, uncertainty, path/context dependence, non-ergodicity. :::

:::warning Concepts pertinents : Dynamiques, Comportement non-linéaire, chaos, déséquilibre, sensibilité, effet papillon, branchement, imprévisibilité à long terme, incertitude, dépendance au chemin/contexte, non ergodicité :::

References {#references-2 .unnumbered}

Bibliographie

Strogatz, Steven H. Nonlinear Dynamics and Chaos. CRC Press, 1994.

Gleick, James. Chaos: Making a New Science. Open Road Media, 2011.

Self-organization

Auto-organisation

:::info Complex systems may self-organize to produce non-trivial patterns spontaneously without a blueprint. :::

:::warning Les systèmes complexes peuvent s'auto-organiser pour produire spontanément des motifs non-triviaux, sans architecture globale. :::

:::info "It is suggested that a system of chemical substances, called morphogens, reacting together and diffusing through a tissue, is adequate to account for the main phenomena of morphogenesis." (Alan Turing) :::

:::warning "On peut suggérer qu'un système de substances chimiques, nommées morphogènes, réagissant entre elles et se diffusant dans un tissu, est approprié pour rendre compte du phénomène principal de la morphogenèse." (Alan Turing) :::

:::info Interactions between components of a complex system may produce a global pattern or behavior. This is often described as self-organization, as there is no central or external controller. :::

:::warning Les interactions entre les composants d'un système complexe peuvent produire un motif ou un comportement pour l'ensemble. Ce phénomène est souvent décrit comme une auto-organisation, car il n'est pas induit par un contrôle central ou extérieur. :::

:::info Rather, the "control" of a self-organizing system is distributed across components and integrated through their interactions. Self-organization may produce physical/functional structures like crystalline patterns of materials and morphologies of living organisms, or dynamic/informational behaviors like shoaling behaviors of fish and electrical pulses propagating in animal muscles. :::

:::warning Au contraire, le "contrôle" d'un système auto-organisé est distribué entre ses composants et intégré dans leurs interactions. L'auto-organisation peut produire des structures physiques/fonctionnelles comme les motifs cristallins des matériaux et les morphologies des organismes vivants, ou bien des comportement dynamiques/informationnels comme les comportement des bancs de poissons et les impulsions électriques se propageant dans les muscles des animaux. :::

:::info As the system becomes more organized by this process, new interaction patterns may emerge over time, potentially leading to the production of greater complexity. ::: :::warning Lorsque le système devient plus organisé par ce processus, de nouvelles interactions peuvent émerger dans le temps, et pouvant potentiellement conduire à la production d'une plus grande complexité. :::

:::info In some cases, complex systems may self-organize into a "critical" state that could only exist in a subtle balance between randomness and regularity. ::: :::warning Dans certains cas, les systèmes complexes peuvent s'auto-organiser en un état "critique" qui ne peut exister que dans un équilibre subtil entre aléatoire et régularité. :::

:::info Patterns that arise in such self-organized critical states often show various peculiar properties, such as self-similarity and power-law distributions of pattern properties. :::

:::warning Les motifs qui émergent dans de tels états critiques auto-organisés présentent souvent des propriétés particulières, comme une auto-similarité et des distributions en loi puissance des propriétés du motif. :::

Examples {#examples-3 .unnumbered} / Exemples

:::info

  • Single egg cell dividing and eventually self-organizing into complex shape of an organism
  • Cities growing as they attract more people and money
  • A large population of starlings showing complex flocking patterns :::

:::warning

  • Une unique cellule-oeuf de divisant et finalement s'auto-organisant en la forme complexe d'un organisme

  • Les villes qui croissent lorsqu'elles attirent plus d'individus et de flux économiques

  • Une grande population d'étourneaux décrivant des motifs complexes de mouvements collectifs :::

Relevant concepts {#relevant-concepts-3 .unnumbered} / concepts

:::info Self-organization, collective behavior, swarms, patterns, space and time, order from disorder, criticality, self-similarity, burst, self-organized criticality, power laws, heavy-tailed distributions, morphogenesis, decentralized/distributed control, guided self-organization. :::

:::warning Auto-organisation, comportement collectif, essaims, motifs, espace et temps, ordre émergeant du désordre, criticalité, auto-similarité, explosion, criticalité auto-organisée, lois puissance, distributions à grande queue, morphogenèse, contrôle décentralisé/distribué, auto-organisation guidée. :::

References {#references-3 .unnumbered}

Bibliographie

Ball, Philip. The Self-Made Tapestry: Pattern Formation in Nature. Oxford University Press, 1999.

Camazine, Scott, et al. Self-Organization in Biological Systems. Princeton University Press, 2003.

Adaptation / Adaptation

:::info COMPLEX SYSTEMS MAY ADAPT AND EVOLVE. "Nothing in biology makes sense except in the light of evolution." (Theodosius Dobzhansky) :::

:::warning Les systèmes complexes peuvent s'adapter et évoluer.

"Rien n'a de sens dans la biologie excepté à la lumière de l'évolution." :::

:::info Rather than just moving towards a steady state, complex systems are often active and responding to the environment - the difference between a ball that rolls to the bottom of a hill and stops and a bird that adapts to wind currents while flying. This adaptation can happen at multiple scales: cognitive, through learning and psychological development; social, via sharing information through social ties; or even evolutionary, through genetic variation and natural selection. :::

:::warning Plutôt que de converger vers un état stable, les systèmes complexes sont actifs et réagissent à leur environnement - c'est la différence entre la boule qui roule au bas d'une colline puis s'arrête et l'oiseau qui s'adapte aux vents en vol. Cette adaptation peut se faire à de multiples échelles : cognitive, par l'apprentissage et le développement psychologique; social, par le partage de l'information par le biais de liens sociaux ; ou même évolutionnaire, par la variation génétique et la sélection naturelle. :::

:::info When the components are damaged or removed, these systems are often able to adapt and recover their previous functionality, and sometimes they become even better than before. This can be achieved by robustness, the ability to withstand perturbations; resilience, the ability to go back to the original state after a large perturbation; or adaptation, the ability to change the system itself to remain functional and survive. Complex systems with these properties are known as complex adaptive systems. :::

:::warning Lorsque les composants sont endommagés ou retirés, ces systèmes sont souvent capables de s'adapter et de retrouver leurs fonctionnalités antérieures, en devenant même parfois meilleur. Cela peut être obtenu grâce à la robustesse, la capacité de résister aux perturbations, la résilience, la capacité de revenir à l'état original après une perturbation importante, ou l'adaptation, la capacité de changer le système lui-même pour rester fonctionnel et survivre. Les systèmes complexes possédant ces propriétés sont connus sous le nom de systèmes adaptatifs complexes. :::

Examples {#examples-4 .unnumbered} / Exemples

:::info

  • An immune system continuously learning about pathogens
  • A colony of termites that repairs damages caused to its mound
  • Terrestrial life that has survived numerous crisis events in billions of years of its history :::

:::warning

  • Un système immunitaire apprenant continuellement des pathogènes
  • Une colonie de termites qui repare les dommages causés à son tertre
  • La Vie terrestre qui a survécu à de nombreuses crises au cours de ses milliards d'années d'histoire. :::

Relevant concepts {#relevant-concepts-4 .unnumbered} / concepts

:::info Concepts

Learning, adaptation, evolution, fitness landscapes, robustness, resilience, diversity, complex adaptive systems, genetic algorithms, artificial life, artificial intelligence, swarm intelligence, creativity, open- endedness. :::

:::warning Concepts

Apprentissage, adaptation, évolution, :::

References {#references-4 .unnumbered}

Bibliographie

Holland, John Henry. Adaptation in Natural and Artificial Systems. MIT press, 1992.

Solé, Ricard, and Elena, Santiago F. Viruses as Complex Adaptive Systems. Princeton University Press, 2018.

Interdisciplinarity / Interdisciplinarité

:::info Complexity science can be used to understand and manage a wide variety of systems in many domains. :::

:::warning La science des systèmes complexes peut être appliquée pour comprendre et superviser une grande variété de systèmes dans de nombreux domaines. :::

:::info "It may not be entirely vain, however, to search for common properties among diverse kinds of complex systems...The ideas of feedback and information provide a frame of reference for viewing a wide range of situations." (Herbert Simon) :::

:::warning "Cependant, il n'est peut-être pas totalement vain de chercher des propriétés communes au sein de divers types de systèmes complexes...Les idées de retroaction et d'information fournissent un cadre de référence pour lire une grande variété de situations." (Herbert Simon) :::

:::info Complex systems appear in all scientific and professional domains, including physics, biology, ecology, social sciences, finance, business, management, politics, psychology, anthropology, medicine, engineering, information technology, and more. Many of the latest technologies, from social media and mobile technologies to autonomous vehicles and blockchain, produce complex systems with emergent properties that are crucial to understand and predict for societal well-being. :::

:::warning Les systèmes complexes se rencontrent dans tous les domaines scientifiques et professionnels, y compris la physique, la biologie, l'écologie, les sciences sociales, la finance, les affaires, la gestion, la politique, la psychologie, l'anthropologie, la médecine, l'ingénierie, les technologies de l'information, et d'autres. De nombreuses technologies parmi les plus récentes, des réseaux sociaux et technologies mobiles aux véhicules autonomes et à la blockchain, produisent des systèmes complexes avec des propriétés émergentes qu'il est crucial de comprendre et prédire pour le bien-être sociétal. :::

:::info A key concept of complexity science is universality, which is the idea that many systems in different domains display phenomena with common underlying features that can be described using the same scientific models. These concepts warrant a new multidisciplinary mathematical/computational framework. :::

:::warning Un concept clé des sciences de la complexité est l'universalité, qui est l'idée que de nombreux systèmes dans différents domaines présentent des phénomènes avec des aractéristiques sous-jacentes communes qui peuvent être décrites en utilisant les mêmes modèles scientifiques. Ces concepts justifient un nouveau cadre mathématique/computationnel multidisciplinaire. :::

:::info Complexity science can provide a comprehensive, cross-disciplinary analytical approach that complements traditional scientific approaches that focus on specific subject matter in each domain. ::: :::warning Les sciences de la complexité peuvent fournir une approche analytique complète et à cheval entre les disciplines, qui complète les approches scientifiques traditionnelles qui se concentrent sur des objets d'étude spécifiques dans chaque domaine. :::

Examples {#examples-5 .unnumbered} / Exemples

:::info

  • Common properties of various information- processing systems (nervous systems, the Internet, communication infrastructure)
  • Universal patterns found in various spreading processes (epidemics, fads, forest fires) :::

:::warning

  • Propriétés communes de divers systèmes de traitement de l'information (systèmes nerveux, Internet, infrastructure de communication)
  • Schémas universels trouvés dans divers processus de propagation (épidémies, manies, feux de forêt) :::

Relevant concepts {#relevant-concepts-5 .unnumbered} / concepts

:::info Universality, various applications, multi-/inter-/cross-/trans-disciplinarity, economy, social systems, ecosystems, sustainability, real-world problem solving, cultural systems, relevance to everyday life decision making. :::

:::warning Universalité, applications diverses, multi / interdisciplinaire / transversal / transdisciplinaire, économie, systèmes sociaux, écosystèmes, durabilité, résolution de problèmes dans le monde réel, systèmes culturels, pertinence à la prise de décision de la vie quotidienne. :::

References {#references-5 .unnumbered} / Bibliographie

Thurner, Stefan, Hanel, Rudolf and Klimek, Peter. Introduction to the Theory of Complex Systems. Oxford University Press, 2018

Page, Scott E. The Model Thinker. Hachette UK, 2018.

Methods / Méthodes

:::info MATHEMATICAL AND COMPUTATIONAL METHODS ARE POWERFUL TOOLS TO STUDY COMPLEX SYSTEMS.

"All models are wrong, but some are useful." (George Box) :::

:::warning Les méthodes informatiques et mathématiques sont de puissants outils pour étudier les systèmes complexes.

"Tous les modèles sont faux, mais certains peuvent être utiles." George Box :::

:::danger :::

:::info Complex systems involve many variables and configurations that cannot be explored simply with intuition or paper-and-pencil calculation. Instead, advanced mathematical and computational modeling, analysis and simulations are almost always required to see how these systems are structured and change with time. :::

:::info With the help of computers, we can check if a set of hypothetical rules could lead to a behavior observed in nature, and then use our knowledge of those rules to generate predictions of different "what-if" scenarios. Computers are also used to analyze massive data coming from complex systems to reveal and visualize hidden patterns that are not visible to human eyes. :::

:::info These computational methods can lead to discoveries that then deepen our understanding and appreciation of nature. :::

:::danger ::: Examples {#examples-6 .unnumbered} / Exemples

:::info

  • Agent-based modeling for the flocking of birds
  • Mathematical and computer models of the brain
  • Climate forecasting computer models
  • Computer models of pedestrian dynamics :::

Relevant concepts {#relevant-concepts-6 .unnumbered} / Concepts

:::info Modeling, simulation, data analysis, methodology, agent-based modeling, network analysis, game theory, visualization, rules, understanding. :::

:::danger :::

References

Bibliographie

Pagels, Heinz R. The Dreams of Reason: The Computer and the Rise of the Sciences of Complexity. Bantam Books, 1989.

Sayama, Hiroki. Introduction to the Modeling and Analysis of Complex Systems. Open SUNY Textbooks, 2015.

"I think the next [21st] century will be the century of complexity." (Stephen Hawking)