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Un état des lieux de la modélisation et de la simulation
Il y a trente-cinq ans paraissait en France l'importante synthèse dirigée par Pierre Delattre et Michel Thellier: Élaboration et justification des modèles. Depuis cette date, que de chemins parcourus! La simulation a pris un poids considérable. Sa pratique n'est plus seulement numérique. L'approche objets, la simulation à base d'agents, la simulation sur grille, le calcul parallèle se sont développés. La diversité des pratiques s'est donc considérablement accrue, essentiellement à la faveur de l'enrichissement des possibilités offertes par la computation. Si cette augmentation de la diversité a pu apparaître comme occasionnant un morcellement des pratiques de modélisation, on ne peut oublier qu'elle a été accompagnée d'une tendance inverse: l'intégration de différents types de sous-modèles dans des systèmes uniques de simulation. Reste que la puissance calculatoire des ordinateurs, la diversité des modes de simulation, l'amplification du phénomène « boîte noire » impliquée par ces deux facteurs, ont pu concourir à un effet de « sidération » devant l'effectivité de ces expériences in silico. Une forme de « scepticisme computationnel » doit alors être à l'œuvre pour s'en prémunir. Il fallait tâcher de rendre compte de ces mouvements riches et en partie contradictoires. Il fallait tâcher d'en proposer des analyses épistémologiques en profitant des progrès de la philosophie des sciences sur la notion de modèle, fruits d'inflexions importantes qui ont également eu lieu dans cette discipline au cours des dernières décennies depuis l'analyse des théories scientifiques vers l'examen des modèles. Les 23 chapitres du tome 2 de Modéliser & simuler entendent compléter le vaste état des lieux commencé dans le tome 1 en mettant en valeur des disciplines et des approches qui n'y étaient pas représentées, par exemple la modélisation matérielle en physique, la modélisation formelle et la simulation en chimie théorique et computationnelle, en architecture ou encore en ingénierie et dans les sciences de la conception.
Les tomes 1 et 2 sont indépendants l'un de l'autre.
Découvrez cette analyse épistémologique de la simulation et de la modélisation centrée sur des disciplines telles que la modélisation matérielle en physique, la modélisation formelle et la simulation en chimie théorique et computationnelle, en architecture ou encore en ingénierie et dans les sciences de la conception
EXTRAIT
Un des points clés pour respecter la méthode scientifique est aussi de pouvoir reproduire les résultats des expériences informatiques déployées sur des calculateurs distribués. Le fait de paralléliser les simulations ajoute une complexité si nous voulons reproduire de manière fiable les résultats de nos calculs. L'absence de reproductibilité est liée à un manque de rigueur dans la conception de nos simulations parallèles stochastiques.
LES AUTEURS
Sous la direction de Franck Varenne, Marc Silberstein, Sébastien Dutreuil et Philippe Huneman, de nombreux auteurs ont également contribué à la rédaction de cet ouvrage : Leonardo Bich, Frédéric Boulanger, Céline Brochot, Christophe Cambier, Pascal Carrivain, Gilberte Chambaud, Léo Coutellec, Julien Delile, Jean-Marie Dembele, René Doursat, Thierry Foglizzo, Sara Franceschelli, Christian Girard, Hélène Guillemot, David R.C. Hill, Annick Lesne, Johannes Martens, Sébastien Martin, Bertrand Maury, Olivier Michel, Philippe Morel, Matteo Mossio, Nadine Peyriéras, Denis Phan, Laurent Pujo-Menjouet, Stephane Redon, Stéphanie Ruphy, Hiroki Sayama, Anne-Françoise Schmid, Jean-Marc Victor, Paul Villoutreix, Frédéric Wieber, Marie-Emilie Willemin et Florence Zeman.
Il y a trente-cinq ans paraissait en France l'importante synthèse dirigée par Pierre Delattre et Michel Thellier: Élaboration et justification des modèles. Depuis cette date, que de chemins parcourus! La simulation a pris un poids considérable. Sa pratique n'est plus seulement numérique. L'approche objets, la simulation à base d'agents, la simulation sur grille, le calcul parallèle se sont développés. La diversité des pratiques s'est donc considérablement accrue, essentiellement à la faveur de l'enrichissement des possibilités offertes par la computation. Si cette augmentation de la diversité a pu apparaître comme occasionnant un morcellement des pratiques de modélisation, on ne peut oublier qu'elle a été accompagnée d'une tendance inverse: l'intégration de différents types de sous-modèles dans des systèmes uniques de simulation. Reste que la puissance calculatoire des ordinateurs, la diversité des modes de simulation, l'amplification du phénomène « boîte noire » impliquée par ces deux facteurs, ont pu concourir à un effet de « sidération » devant l'effectivité de ces expériences in silico. Une forme de « scepticisme computationnel » doit alors être à l'œuvre pour s'en prémunir. Il fallait tâcher de rendre compte de ces mouvements riches et en partie contradictoires. Il fallait tâcher d'en proposer des analyses épistémologiques en profitant des progrès de la philosophie des sciences sur la notion de modèle, fruits d'inflexions importantes qui ont également eu lieu dans cette discipline au cours des dernières décennies depuis l'analyse des théories scientifiques vers l'examen des modèles. Les 23 chapitres du tome 2 de Modéliser & simuler entendent compléter le vaste état des lieux commencé dans le tome 1 en mettant en valeur des disciplines et des approches qui n'y étaient pas représentées, par exemple la modélisation matérielle en physique, la modélisation formelle et la simulation en chimie théorique et computationnelle, en architecture ou encore en ingénierie et dans les sciences de la conception.
Les tomes 1 et 2 sont indépendants l'un de l'autre.
Découvrez cette analyse épistémologique de la simulation et de la modélisation centrée sur des disciplines telles que la modélisation matérielle en physique, la modélisation formelle et la simulation en chimie théorique et computationnelle, en architecture ou encore en ingénierie et dans les sciences de la conception
EXTRAIT
Un des points clés pour respecter la méthode scientifique est aussi de pouvoir reproduire les résultats des expériences informatiques déployées sur des calculateurs distribués. Le fait de paralléliser les simulations ajoute une complexité si nous voulons reproduire de manière fiable les résultats de nos calculs. L'absence de reproductibilité est liée à un manque de rigueur dans la conception de nos simulations parallèles stochastiques.
LES AUTEURS
Sous la direction de Franck Varenne, Marc Silberstein, Sébastien Dutreuil et Philippe Huneman, de nombreux auteurs ont également contribué à la rédaction de cet ouvrage : Leonardo Bich, Frédéric Boulanger, Céline Brochot, Christophe Cambier, Pascal Carrivain, Gilberte Chambaud, Léo Coutellec, Julien Delile, Jean-Marie Dembele, René Doursat, Thierry Foglizzo, Sara Franceschelli, Christian Girard, Hélène Guillemot, David R.C. Hill, Annick Lesne, Johannes Martens, Sébastien Martin, Bertrand Maury, Olivier Michel, Philippe Morel, Matteo Mossio, Nadine Peyriéras, Denis Phan, Laurent Pujo-Menjouet, Stephane Redon, Stéphanie Ruphy, Hiroki Sayama, Anne-Françoise Schmid, Jean-Marc Victor, Paul Villoutreix, Frédéric Wieber, Marie-Emilie Willemin et Florence Zeman.