Le développement de l’informatique et des technologies numériques à la fin des années 90 et leur diffusion à grande échelle a rapidement permis d’envisager un accès renouvelé des scientifiques au domaine « fermé » des systèmes complexes. Puissance de calcul, capacité de stockage, automatisation des processus, interopérabilité des données, autorisent la création et le traitement de bases de données volumineuses, variées et dynamiques, ainsi que la description puis la mise en place de modèles et de simulations de systèmes « complexes ». Aujourd’hui les études portent sur les systèmes physiques, biologiques et sociaux et touchent des domaines aussi divers que ceux des nouveaux réseaux sociaux de l’internet, de la biologie des systèmes et de la biologie computationelle, de l’intelligence collective ou de la logistique, pour ne citer que quelques exemples.

Map of Complexity

La science des systèmes complexes est interdisciplinaire. Elle est aussi un domaine où la compréhension des objets en jeu est à la fois un verrou pour les équipes de recherche, un enjeu de développement pour la puissance publique (collectivités) et une nécessité pour la création de services et de technologies innovants pour les acteurs économiques. 

International et européen : Plusieurs centaines de centres de recherche et de startups dont l’activité principale relève de l’étude des systèmes complexes. La Complex Systems Society est un dispositif d’animation de la communauté.

National : Réseau National des Systèmes Complexes 

Régional : Plus de 15 unités de recherche toulousaines affichent des programmes dans le domaine de l’étude des systèmes complexes (voir Compétences / Partenaires).

L’étude d’un système complexe nécessite de disposer de compétences et d’outils permettant sa description, sa modélisation et sa simulation. Il s’agit de définir son périmètre, ses entités élémentaires, les interactions dynamiques multi-échelles dont il est le siège. Il s’agit aussi, en fonction des questions qui sont posées, de décider des outils d’analyse adéquats ou de la construction de nouveaux outils.

Complex Systems Organizational Map

Les outils récents sont au croisement de la statistique, de l’informatique, de la théorie des graphes ou de la physique (machine learning, statistical learning, data mining, random network, agent-based models, …), et utilisent les concepts disciplinaires de la biologie ou de la sociologie (multi-scale, community, self-organisation, weak and strong ties, …).