Bienvenue sur le simulateur du modèle à flux constants.

Ce modèle est basé sur notre cas d'étude simplifié : un groupe de guépards dans un parc national géré, où les entrées et sorties sont contrôlés par les gestionnaires (translocation entre parcs).

Fonctionnement :

• Le [Variable d'état] qui représente l'effectif de guépards (le nombre d'individus).

• Les [Flux] (B, I, D, E) sont le nombre fixe d'individus qui entrent ou sortent à chaque pas de temps.

• Variables forçantes : Les décisions des gestionnaires sont les "variables forçantes" qui rendent ces flux constants.

Votre mission : Utilisez les curseurs pour régler les conditions et lancez la simulation en cliquant sur le bouton "SIMULATE" en haut à droite, pour observer comment l'effectif évolue sur le graphique !

The model tracks how AI systems stabilize over time as efficiency gains become harder to achieve, leading to a more mature and balanced system of investment and performance. It aims to provide insights into real-world AI dynamics, showing how resources translate into efficiency improvements and how diminishing returns, learning saturation, and reinforcement learning affect long-term growth.