
Modéliser et simuler
Description
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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'oeuvre 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.
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Content
- Intro
- Page de titre
- Copyright
- Présentation
- Table des matières
- Introduction. Modélisation et simulation : arguments et questions vives
- Organisation de l'ouvrage
- Partie I. Epistémologies de la modélisation et de la simulation
- 1. Apports généraux des modèles et des simulations
- Chapitre 1. Modélisation, simulation, expérience de pensée : la création d'un espace épistémologique
- 1 - Expérience de pensée chez Vernadsky : la création d'un espace générique
- 2 - Un cas historique d'épistémologie générique : Henri Poincaré
- 3 - Conclusion. Les hypothèses de Vernadsky et de Poincaré dans les sciences contemporaines
- Chapitre 2. Simulations numériques de phénomènes complexes : un nouveau style de raisonnement scientifique ?
- 1 - Plusieurs styles de raisonnement en science
- 2 - Ce qu'accomplit un style
- 3 - Simulations composites réalistes
- 4 - De nouvelles sortes d'objets
- 5 - De nouvelles sortes de propositions susceptibles d'être vraies ou fausses ?
- 6 - Techniques de stabilisation
- 7 - Remarques conclusives
- Chapitre 3. Comprendre le climat pour le prévoir ? Sur quelques débats, stratégies et pratiques de climatologues modélisateurs
- 1 - Les modèles de climat, entre dualité et holisme
- 2 - Stratégies de modélisateurs
- 3 - Analyser les simulations
- 4 - Développer des paramétrisations
- 5 - Conclusion
- 2. Apports spécifiques des modèles et des simulations. En physique
- Chapitre 4. La déduction mathématique et la théorie physique. Exemple de solutions numériques physiquement utiles
- 1 - Une déduction mathématique à jamais inutilisable pour le physicien ?
- 2 - De l'utilisation d'une déduction mathématique et de solutions numériques concernant un système déterministe instable
- 3 - Discussion
- 2. Apports spécifiques des modèles et des simulations. En biologie
- Chapitre 5. La circularité biologique : concepts et modèles
- 1 - Circularité et autodétermination biologique
- 2 - Une très brève histoire de la circularité biologique
- 3 - Circularité et clôture
- 4 - Perspectives
- 2. Apports spécifiques des modèles et des simulations. Dans les transferts interdisciplinaires et aux interfaces génériques des systèmes complexes
- Chapitre 6. Le modèle de l'agent maximisateur en biologie
- 1 - Sélection naturelle et choix rationnel
- 2 - L'écueil de l'héritabilité et la structure génétique des populations
- 3 - Le « gène égoïste » comme solution à l'écueil de l'héritabilité
- 4 - L'évolution de l'altruisme et le dilemme du prisonnier
- 5 - La maximisation de la fitness inclusive
- 6 - Conclusion
- Chapitre 7. La modélisation à base d'agents et la simulation par systèmes multi-agents de sociétés d'agents intentionnels
- 1 - Derrière les agents et l'agentivité : intentionnalité et raison d'agir
- 2 - La construction d'ontologies comme médiateur dans la modélisation de systèmes complexes à base d'agents pour les SHS
- 3 - Approche intentionnaliste de la modélisation AB, propriétés des systèmes complexes et sémantique du modèle
- 4 - Conclusion
- 2. Apports spécifiques des modèles et des simulations. En architecture
- Chapitre 8. L'architecture, une dissimulation. La fin de l'architecture fictionnelle à l'ère de la simulation intégrale
- 1 - Domaine discursif
- 2 - Et la maquette devint maquette numérique
- 3 - Modèle, modélisation et maquette en architecture
- 4 - Balancement modèle/simulation
- 5 - Simulation et non-représentation
- 6 - Expérience de pensée
- 7 - Retour en métaphysique ?
- 8 - Après les fictions
- 9 - Fins de chantier et fin du chantier
- 10 - Architecture afictionnelle
- Chapitre 9. Géométrie polymorphe et jeux de langages formels : sur l'usage de la géométrie et des modèles dans l'architecture contemporaine
- 1 - Mathématiques alternatives et polyformalisme
- 2 - Jeux de langages et industrialisation
- 3 - Répétition
- 4 - Arithmétisation
- 5 - Simulation
- 6 - Approximation
- 7 - Précision
- Partie II. Pratiques de la modélisation et de la simulation
- 1. Modèles matériels et modèles computationnels en physique et en chimie
- Chapitre 10. De l'observation d'une fontaine à l'explosion des étoiles
- 1 - Les fondements de notre compréhension des supernovae
- 2 - Progrès récents pour comprendre les supernovae gravitationnelles
- 3 - Première approche expérimentale de l'instabilité SASI
- 4 - Conclusion
- Chapitre 11. La modélisation en chimie : des atomes aux systèmes complexes
- 1 - Modèles et méthodes pour la structure électronique
- 2 - La dynamique des noyaux
- 3 - Dynamique moléculaire classique
- 4 - Les systèmes complexes
- 5 - Conclusions
- Chapitre 12. Contraintes et ressources computationnelles dans l'histoire de la chimie des protéines (1960-1980)
- 1 - Situation épistémologique des approches théoriques en chimie des protéines
- 2 - « Modélisation empirique » des objets protéiques (années 1960)
- 3 - Simulation de la dynamique protéique (années 1970)
- 4 - Conclusion
- 2. Sciences de la vie : flux, dynamiques, formes et échelles
- Chapitre 13. La modélisation toxico-pharmacocinétique à fondement physiologique : son rôle en évaluation du risque et en pharmacologie
- 1 - Construction d'un modèle PBPK
- 2 - Applications des modèles PBPK en toxicologie et pharmacologie
- 3 - Conclusion
- Chapitre 14. Notion de résistance de l'arbre pulmonaire bronchique dans la ventilation respiratoire humaine
- 1 - Introduction
- 2 - Notion de résistance
- 3 - Résistance à un écoulement : loi de Poiseuille et analogie électrique
- 4 - Résistance dans un réseau
- 5 - Différence entre les valeurs de résistance issues du modèle de Poiseuille et les valeurs expérimentales : explications possibles
- 6 - Simulation numérique
- 7 - Conclusion
- Chapitre 15. Théorie sur l'apparition de structures de Turing pour les biologistes, ou éclaircissements sur deux intuitions ingénieuses
- 1 - La diffusion : équation de la chaleur
- 2 - Les équations de réaction-diffusion
- 3 - Conclusion
- Chapitre 16. Modéliser et simuler les chromosomes : propriétés physiques et fonctions biologiques
- 1 - Le contexte biologique : ADN, chromatine et processus génomiques
- 2 - La place de la physique en biologie
- 3 - Propriétés physiques, fonctions biologiques
- 4 - L'exemple des propriétés mécaniques de l'ADN et de la chromatine
- 5 - À quoi servent ici la simulation et la modélisation ?
- 6 - Une modélisation multi-échelle et fonctionnelle
- 7 - Des outils de simulation dédiés, inspirés des jeux vidéo
- 8 - Le point de vue des biologistes
- 9 - Questions ouvertes
- Chapitre 17. Modélisation multi-agent de l'embryogenèse animale
- 1 - Introduction
- 2 - MECA : modèle de biomécanique cellulaire
- 3 - GEN : modèle de régulation génétique et de signalisation moléculaire
- 4 - MECAGEN : un modèle de couplage mécanogénétique
- 5 - Illustrations dans un cadre artificiel
- 6 - Discussion
- Chapitre 18. L'ingénierie morphogénétique : modèles de processus dynamiques pour la morphogenèse
- 1 - Introduction
- 2 - Enrichir les systèmes physiques avec de l'information
- 3 - Plonger les systèmes d'information dans la physique
- 4 - Brève taxonomie des approches d'ingénierie morphogénétique
- 5 - Perspectives
- Chapitre 19. Vers un modèle multi-échelle de la variabilité biologique ?
- 1 - La variabilité en biologie
- 2 - L'aléatoire dans les théories physiques et mathématiques
- 3 - Modélisation de phénomènes morphogénétiques dans le vivant
- 4 - Conclusion
- Chapitre 20. Une approche à base d'agents particule pour les processus biologiques d'agrégation
- 1 - Le modèle usuel de convection-diffusion pour l'agrégation par taxie
- 2 - Une approche à base d'aP pour les systèmes dynamiques
- 3 - L'aP dans le phénomène d'agrégation par taxie
- 4 - Émergence et réification de structures émergentes
- 5 - Applications aux comportements biologiques
- 6 - Conclusion
- 3. Ingénierie et sciences de la conception
- Chapitre 21. Modélisation et simulation adaptatives pour les nanosciences
- 1 - Les défis de la conception de nanosystèmes
- 2 - Approches actuelles pour la simulation atomique
- 3 - Modélisation et simulation adaptatives
- 4 - SAMSON
- Chapitre 22. Modélisation multiparadigme pour la conception des systèmes
- 1 - Complexité et interactions
- 2 - Modélisation, décomposition et abstraction
- 3 - Hétérogénéité
- 4 - Adaptation sémantique
- 5 - Structure des modèles hétérogènes
- 6 - Simulation et exécution
- 7 - Conclusion
- Chapitre 23. Simulations stochastiques et calcul à haute performance : la « parallélisation » des générateurs de nombres pseudo-aléatoires
- 1 - La simulation stochastique à événements discrets
- 2 - Les nombres « vraiment » aléatoires
- 3 - La génération de nombres quasi aléatoires
- 4 - Les générateurs pseudo-aléatoires
- 5 - Les tests séquentiels de qualité pour les générateurs
- 6 - Simulations parallèles et flux aléatoires
- 7 - Logiciels d'aide à la distribution du flux aléatoires
- 8 - Quelques exemples de PRNG « parallèles » compatibles avec des accélérateurs GP-GPU
- 9 - Conclusion
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