Modéliser & simuler Epistémologies et pratiques de la modélisation et de la simulation. Tome 2

Sous la direction de Franck Varenne, Marc Silberstein, Sébastien Dutreuil, Philippe Huneman

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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’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.

Auteurs Leonardo Bich, Frédéric Boulanger, Céline Brochot, Christophe Cambier, Pascal Carrivain, Gilberte Chambaud, Léo Coutellec, Julien Delile, Jean-Marie Dembele, René Doursat, Sébastien Dutreuil, Thierry Foglizzo, Sara Franceschelli, Christian Girard, Hélène Guillemot, David R.C. Hill, Philippe Huneman, 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, Franck Varenne, Jean-Marc Victor, Paul Villoutreix, Frédéric Wieber, Marie-Emilie Willemin, Florence Zeman
Titre Modéliser & simuler
Sous-titre Epistémologies et pratiques de la modélisation et de la simulation. Tome 2
Édition 1re édition
Date de publication Novembre 2014
Sous la direction de Franck Varenne, Marc Silberstein, Sébastien Dutreuil, Philippe Huneman
ISSN 2425-5661
ISBN 978-2-919694-72-3
eISBN 978-2-919694-73-0
Support eBook PDF (hypertextualisé et en couleur) ; papier (55 figures couleur)
EAN13 Papier 9782919694723
Nombre de pages 770
Nombre de figures 114 figures dont 55 en couleurs
Dimensions 17 x 24 cm
Prix livre papier 39 €
Prix eBook PDF 17,99 €
Dewey 003, 120, 500, 510

Introduction (page 1), Sébastien Dutreuil, Philippe Huneman, Franck Varenne, Marc Silberstein, Modélisation et simulation : arguments et questions vives

Partie I

EPISTÉMOLOGIES DE LA MODÉLISATION ET DE LA SIMULATION

1. Apports généraux des modèles et des simulations

Chapitre 1 (page 21), Léo Coutellec & Anne-Françoise Schmid, Modélisation, simulation, expérience de pensée : la création d’un espace épistémologique. Regards à partir des œuvres de Vernadsky et de Poincaré

1] Expérience de pensée chez Vernadsky : la création d’un espace générique

1.1] Généralisation empirique et critère de Poincaré

1.2] Opérateurs relationnels et expériences de pensée

2] Un cas historique d’épistémologie générique : Henri Poincaré

2.1] Décomposition et généricité chez Poincaré

2.2] La compatibilité et l’idée d’ordre

2.3] Que pouvons-nous tirer de cet exemple historique ?

3] Conclusion. Les hypothèses de Vernadsky et de Poincaré dans les sciences contemporaines

Chapitre 2 (page 49), Stéphanie Ruphy, 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 réalistes composites

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 (page 67), Hélène Guillemot, Comprendre le climat pour le prévoir ? Sur quelques débats, stratégies et pratiques de climatologues modélisateurs

1] Les modèles de climat, entre dualité et holisme

1.1] Dualité structurante

1.2] Unité du squelette et diversité des membres

1.3] Holisme fondamental

2] Stratégies de modélisateurs

2.1] Une recherche organisée à l’échelle mondiale

2.2] Un rapport « incroyablement visionnaire »

2.3] Diversité des conceptions de la modélisation

3] Analyser les simulations

3.1] Hiérachiser les problèmes

3.2] Extraire des rétroactions

3.3] S’attaquer aux principaux suspects

3.4] Critères de confiance

3.5] Exercices d’intercomparaison

3.6] Modèles simples, expériences idéalisées, schémas conceptuels

4] Développer des paramétrisations

4.1] La « nouvelle physique » du LMD

4.2] Développement et validations des paramétrisations à l’aide de modèles à mailles fines

4.3] Deux visions des nuages

4.4] Deux réalismes

4.5] Le pari de l’amélioration du modèle

4.6] Les paramétrisations, talon d’Achille ou outil heuristique

5] Conclusion

5.1] Contourner le holisme des modèles

5.2] Convergence entre comprendre et prévoir

5.3] Tension entre simple et complexe

2. Apports spécifiques des modèles et des simulations

En physique

Chapitre 4 (page 111), Sara Franceschelli, 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

En biologie

Chapitre 5 (page 137), Matteo Mossio & Leonardo Bich, La circularité biologique : concepts et modèles

1] Circularité et autodétermination biologique

2] Une très brève histoire de la circularité biologique

3] Circularité et clôture

3.1] Autopoïèse

3.2] (M, R)-systems

4] Perspectives

Dans les transferts interdisciplinaires et aux interfaces génériques des systèmes complexes

Chapitre 6 (page 171), Johannes Martens, 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 (page 193), Denis Phan, 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

1.1] Agent et agentivité : des « grains de sable » aux agents intentionnels

1.2] Externalisme et internalisme : deux manières de concevoir les agents

1.3] L’articulation entre compréhension-explication, et la question de la spécificité des SHS

1.4] Actions et raisons d’agir

2] La construction d’ontologies comme médiateur dans la modélisation de systèmes complexes à base d’agents pour les SHS

2.1] Les « trois domaines » en jeu dans une recherche en SHS et le rôle de l’ontologie dans le processus de modélisation

2.2] La modélisation AB pour la simulation par SMA et le découplage des points de vue au niveau conceptuel entre la signification « dans le monde du modèle » et la signification relativement au domaine de référence SHS

2.3] La pluralité des points de vue et des niveaux d’interprétation dans la modélisation AB

3] Approche intentionnaliste de la modélisation AB, propriétés des systèmes complexes et sémantique du modèle

3.1] L’approche intentionnaliste, les raisons d’agir et l’individualisme méthodologique

3.2] Agents intentionnels en interaction, mécanismes générateurs et effets « structuraux »

3.3] les SMA comme systèmes complexes artificiels et les niveaux d’interprétation des modèles AB

4] Conclusion

En architecture

Chapitre 8 (page 245), Christian Girard, 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 (page 293), Philippe Morel, 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 (page 339), Thierry Foglizzo, De l’observation d’une fontaine à l’explosion des étoiles. Un modèle analogique complémentaire des simulations numériques

1] Les fondements de notre compréhension des supernovae

1.1] Supernovae thermonucléaires et gravitationnelles

1.2] Nucléosynthèse stellaire, de l’hydrogène au fer

1.3] La masse critique de Chandrasekhar

1.4] L’énergie des supernovæ thermonucléaires

1.5] Les neutrinos des supernovae gravitationnelles

1.6] Rayon de Schwarzschild et masse critique des étoiles à neutrons

1.7] Les conséquences astrophysiques des supernovæ

2] Progrès récents pour comprendre les supernovae gravitationnelles

2.1] Méthodes d’investigation

2.1.1] Des observations précises

2.1.2] Paramètres physiques et approximations des calculsnumériques

2.1.3] Interprétation et généralisation des résultats obtenus

2.2] La nécessité d’une approche multidimensionnelle

2.3] La découverte d’une nouvelle instabilité hydrodynamique : SASI

2.4] Les conséquences de SASI

3] Première approche expérimentale de l’instabilité SASI

3.1] Analogie entre les ondes sonores dans un gaz et les vagues à la surface de l’eau

3.2] Une expérience à taille humaine pour la diffusion des connaissances

3.3] SWASI, un outil de recherche complémentaire des simulations numériques

4] Conclusion

Chapitre 11 (page 359), Gilberte Chambaud,  La modélisation en chimie : des atomes aux systèmes complexes

1] Modèles et méthodes pour la structure électronique

1.1] Méthodes de détermination des structures électroniques

1.1.1] Méthodes explicitant la fonction d’onde électronique

1.1.2] Méthode de la fonctionnelle de la densité DFT

1.2] Application à l’étude de mécanismes réactionnels

1.2.1] Quelle méthode de calcul choisir ?

1.2.2] Comment étudier la réactivité ?

1.2.3] Quel modèle utiliser pour le système chimique ?

2] La dynamique des noyaux

2.1] Dynamique quantique

2.2] Spectroscopie vibrationnelle

2.2.1] Oscillateur harmonique : modèles classique et quantique

2.2.2] Anharmonicité

2.2.3] Évolutions des modèles théoriques

2.3] Réactivité sous l’effet de la lumière : la photochimie

2.3.1] Spectres d’absorption, d’émission et couleurs de colorants organiques

2.3.2] Isomérisation photo-induite d’un ligand dans un complexe de Re(I)

3] Dynamique moléculaire classique

3.1] Énergie potentielle

3.1.1] Les champs de force : concepts et hypothèses de base

3.1.2] Champs de force : évolutions et limites

3.2] Mécanique moléculaire : méthodes et performances

3.3] Le système et son environnement : les méthodes hybrides

3.3.1] Identification des parties QM et MM et interactions

3.3.2] Jonctions entre les parties QM et MM

3.3.3] Photo-isomérisation du chromophore rétinal dans la rhodopsine

4] Les systèmes complexes

4.1] Les liquides

4.1.1] Définition des liquides

4.1.2] Concepts de base de la mécanique statistique des liquides moléculaires

4.1.3] Les liquides ioniques

4.1.4] Calcul de l’énergie libre

4.1.5] La thermodynamique moléculaire

4.2] Les protéines et les systèmes biologiques

4.2.1] Échantillonnage de l’espace des conformations

4.2.2] Représentations moléculaires

4.2.3] Cibles critiques pour la santé

5] Conclusions

Chapitre 12 (page 425),  Frédéric Wieber, 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 (page 455), Céline Brochot, Marie-Émilie Willemin & Florence Zeman, La modélisation toxico-pharmacocinétique à fondement physiologique : son rôle en évaluation du risque et en pharmacologie

1] Construction d’un modèle PBPK

1.1] Structure d’un modèle PBPK

1.2] Mise en équations des processus ADME

1.3] Paramétrisation des modèles

1.4] Évaluation des modèles PBPK

1.5] Analyse d’incertitude et de variabilité

1.6] Logiciels

2] Applications des modèles PBPK en toxicologie et pharmacologie

2.1] Un cadre paramétrique pour l’extrapolation à des conditions réelles d’exposition

2.2] Un outil en évaluation du risque toxicologique

2.3] Un lien entre l’exposition et la biosurveillance des populations

2.4] Une aide pour le développement des molécules thérapeutiques

3] Conclusion

Chapitre 14 (page 493), Sébastien Martin & Bertrand Maury, Notion de résistance de l’arbre pulmonaire bronchique dans la ventilation respiratoire humaine

1] Introduction

1.1] Le poumon comme échangeur gazeux

1.2] Enjeux de modélisation en sciences du vivant

1.3] Position du problème : la notion de résistance en physiologie respiratoire

1.4] Plan du chapitre

2] Notion de résistance

2.1] Résistance à un écoulement

2.2] Mesure de la résistance par interruption de débit

3] Résistance à un écoulement : loi de Poiseuille et analogie électrique

3.1] Loi de Poiseuille : résistance d’un tube, puissance dissipée

3.2] Résistance de tubes en série, en parallèle

4] Résistance dans un réseau

4.1] Résistance d’un arbre dichotomique symétrique

4.2] Application au poumon

5] Différence entre les valeurs de résistance issues du modèle de Poiseuille et les valeurs expérimentales : explications possibles

5.1] Résistance des tissus

5.2] Variabilité morphométrique

5.3] Influence de la température

5.4] Effets inertiels

6] Simulation numérique

6.1] Méthode numérique

6.2] Écoulement dans une bifurcation

6.3] Écoulement dans la cavité nasale

7] Conclusion

Chapitre 15 (page 525), Laurent Pujo-Menjouet, Théorie sur l’apparition de structures de Turing pour les biologistes, ou éclaircissements sur deux intuitions ingénieuses

1] La diffusion : équation de la chaleur

1.1] Les conditions aux limites

1.1.1] Condition initiale

1.1.2] Conditions aux bords

1.2] Fonctions propres

1.3] Résolution de l’équation de la chaleur

2] Les équations de réaction-diffusion

2.1] Une seule équation de réaction-diffusion

2.1.1] Équilibre homogène de la réaction

2.1.2] Stabilité de l’équilibre

2.2] Un système de deux équations de réaction-diffusion

2.2.1] Linéarisation du système

2.2.2] Règle des signes de Turing

2.2.2] Interprétation de la règle des signes de Turing

3] Conclusion

Chapitre 16 (page 561), Pascal Carrivain, Jean-Marc Victor & Annick Lesne, 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] A 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 (page 581), Julien Delile, René Doursat & Nadine Peyriéras, Modélisation multi-agent de l’embryogenèse animale

1] Introduction

1.1] La biologie du développement, résumé historique

1.2] Quelques approches de modélisation du développement embryonnaire

1.3] Vers des principes communs de modélisation

2] MECA : modèle de biomécanique cellulaire

2.1] Équation du mouvement

2.2] Forces et potentiels d’interaction

2.3] Forces de comportement cellulaire

2.3.1] Le comportement de protrusion

2.3.2] Modélisation de la force active de protrusion

3] GEN : modèle de régulation génétique et de signalisation moléculaire

3.1] Réactions intracellulaires entre gènes et protéines

3.2] Sécrétion et transduction des ligands

3.3] Réactions extracellulaires, transport et diffusion

4] MECAGEN : un modèle de couplage mécanogénétique

4.1] Ontologie des comportements cellulaires

4.2] Spécification chronologique waddingtonienne

4.2.1] Table de différenciation D

4.2.2] Table d’adhérence P

4.2.3] Table des sources et des puits L

4.2.4] Table des protrusions actives A

5] Illustrations dans un cadre artificiel

5.1] Motifs de régulation génétique

5.2] Tri cellulaire par comportements protrusifs

6] Discussion

6.1] Déterminer le « bon » niveau mésoscopique

6.2] Vers une modélisation « evo-devo »

Chapitre 18 (page 625), René Doursat, Hiroki Sayama & Olivier Michel, L'ingénierie morphogénétique : modèles de processus dynamiques pour la morphogenèse

1] Introduction

1.1] Systèmes auto-organisés présentant déjà une architecture

1.2] Systèmes architecturés présentant déjà une auto-organisation

1.3] Vers une auto-organisation programmable

2] Enrichir les systèmes physiques avec de l’information

2.1] Systèmes complexes naturels

2.2] Systèmes complexes augmentés

3] Plonger les systèmes d’information dans la physique

3.1] Le design en vie artificielle

3.2] La complexité en vie artificielle

4] Brève taxonomie des approches d’ingénierie morphogénétique

5] Perspectives

Chapitre 19 (page 643), Paul Villoutreix, Vers un modèle multi-échelle de la variabilité biologique ?

1] La variabilité en biologie

1.1] Les mutations génétiques

1.2] Épigénétique et stochasticité

2] L’aléatoire dans les théories physiques et mathématiques

3] Modélisation de phénomènes morphogénétiques dans le vivant

3.1] La modélisation et la simulation comme outils d’exploration de certaines dynamiques du vivant

3.2] Les organismes vivants sont des objets organisés mettant en jeu différents niveaux d’organisation aux dynamiques hétérogènes

4] Conclusion

Chapitre 20 (page 665), Jean-Marie Dembele & Christophe Cambier, 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 (page 689), Stéphane Redon, 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 (page 703) Frédéric Boulanger, Modélisation multiparadigme pour la conception des systèmes

1] Complexité et interactions

1.1] Limites de la complexité

1.2] Origines de la complexité

2] Modélisation, décomposition et abstraction

3] Hétérogénéité

4] Adaptation sémantique

5] Structure des modèles hétérogènes

6] Simulation et exécution

7] Conclusion

Chapitre 23 (page 725), David R.C. Hill, 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

6.1] Simulation stochastique parallèle et reproductibilité

6.2] Techniques de partitionnement d’un flux stochastique unique

6.3] Technique de production de différents générateurs parallèles

6.4] Tests de générateurs parallèles

7] Logiciels d’aide à la distribution du flux aléatoires

8] Quelques exemples de PRNG « parallèles » compatibles avec des accélérateurs GP-GPU

9] Conclusion

Les auteurs (page 751)

Voir la recension de Jean-Louis Le Moigne sur le site du Réseau Intelligence de la complexité (juillet 2015).

Présentation du livre par Frank Varenne
Durée : 7 minutes

Ressemblances et faux-semblants : Du modèle à la simulation
Émission enregistrée dans le cadre de Citéphilo 2013 et diffusée sur France culture
Durée : 49 minutes

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