Comment les oiseaux coordonnent-ils leurs vols au long cours ? Comment nos milliards de neurones se connectent-ils pour fabriquer notre personnalité ? Pourquoi des espèces animales restent-elles stables pendant des millénaires avant de se transformer en un instant ? Pourquoi l’Union soviétique a-t-elle pu s’effondrer en quelques mois après avoir dominé l’Europe pendant plus d’un demi-siècle ?

Qu’est-ce qui différencie un système complexe d’un système simple ? Comment peut-on étudier un système sans le réduire à ses constituants ? Comment peut-on décrire son fonctionnement s’il est chaotique ?

Dans cette introduction qui fourmille d’exemples concrets, Hervé Zwirn décrit les mathématiques des systèmes complexes dans la vie et la société.

Hervé Zwirn, polytechnicien, est directeur de recherche associé au laboratoire de mathématiques appliquées de l’École normale supérieure de Cachan et président de la société de conseil aux entreprises Eurobios.

1. Couverture
2. Titre
3. Copyright
4. Introduction
5. Remerciements
6. Chapitre premier - Les systèmes complexes
   1. Les systèmes complexes sont partout
   2. Qu’est-ce qu’un système complexe ?
   3. Un système compliqué n’est pas forcément complexe
   4. Les limites de l’explication
   5. Quelques concepts importants
   6. L’importance des modèles et le rôle de l’ordinateur
   7. Calculabilité et machines de Turing
   8. Première synthèse
7. Chapitre 2 - Automates cellulaires et réseaux
   1. Les automates cellulaires binaires unidimensionnels
   2. D’autres types d’automates cellulaires
   3. Applications des automates cellulaires
   4. Les réseaux booléens et les limites de l’ordinateur
   5. Le modèle NK
   6. Les réseaux de neurones
   7. Les réseaux aléatoires et les réseaux invariants d’échelle
   8. L’importance des réseaux et le nombre des configurations
8. Chapitre 3 - Les algorithmes d’optimisation
   1. Le recuit simulé
   2. Les algorithmes génétiques
   3. Les algorithmes à base de colonies de fourmis
   4. L’optimisation par essaims particulaires
   5. Les avantages de l’intelligence en essaim
9. Chapitre 4 - Évolution et adaptation
   1. La croissance de la complexité
   2. Les agents adaptatifs
   3. La criticalité auto-organisée
   4. Les systèmes complexes et la biologie
10. Chapitre 5 - Comment mesurer la complexité ?
    1. La théorie de l’information
    2. La complexité algorithmique de Chaitin-Kolmogorov
    3. La profondeur logique de Bennett
    4. Quelle mesure adopter ?
11. Chapitre 6 - Applications concrètes
    1. Les chaînes de production industrielle
    2. Prédire l’influence de modifications réglementaires sur un marché financier
    3. Comment aider une compagnie aérienne à éviter les engorgements
    4. Prévoir et prévenir l’impact des risques
    5. Comment optimiser la tournée des facteurs ?
    6. Jusqu’où doit aller la décentralisation ?
12. Chapitre 7 - Épistémologie des systèmes complexes
    1. Le concept d’émergence
    2. La fin des explications ?
    3. La fin de l’action ?
13. Conclusion
14. Bibliographie
15. Du même auteur chez Odile Jacob