Sous la direction de Franck Varenne, Marc Silberstein, Sébastien Dutreuil et Philippe Huneman
Présentation :
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 (VOIR 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.
Formats :
Lieu : Paris Editeur : Editions Matériologiques e-ISBN : 978-2-919694-73-0 ISBN : 978-2-919694-72-3 Format : 17x24 cm Support : eBook PDF (hypertextualisé et en couleur) ; papier (1 volume, 55 figures couleur) Publication : novembre 2014 Nombre de pages : 770 Prix eBook : 17,99 € - sur le site Numilog Prix version papier : 39 € : sur le site de l'éditeur
Sommaire :
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
Chapitre 2 (page 49), Stéphanie Ruphy, Simulations numériques de phénomènes complexes : un nouveau style de raisonnement scientifique ?
Chapitre 3 (page 67), Hélène Guillemot, Comprendre le climat pour le prévoir ? Sur quelques débats, stratégies et pratiques de climatologues modélisateurs
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
En biologie
Chapitre 5 (page 137), Matteo Mossio & Leonardo Bich, La circularité biologique : concepts et modèles
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
Chapitre 7 (page 193), Denis Phan, La modélisation à base d’agents et la simulation par systèmes multi-agents de sociétés d’agents intentionnels
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
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
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
Chapitre 11 (page 359), Gilberte Chambaud, La modélisation en chimie : des atomes aux systèmes complexes
Chapitre 12 (page 425), Frédéric Wieber, Contraintes et ressources computationnelles dans l’histoire de la chimie des protéines (1960-1980)
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
Chapitre 14 (page 493), Sébastien Martin & Bertrand Maury, Notion de résistance de l’arbre pulmonaire bronchique dans la ventilation respiratoire humaine
Chapitre 15 (page 525), Laurent Pujo-Menjouet, Théorie sur l’apparition de structures de Turing pour les biologistes, ou éclaircissements sur deux intuitions ingénieuses
Chapitre 16 (page 561), Pascal Carrivain, Jean-Marc Victor & Annick Lesne, Modéliser et simuler les chromosomes : propriétés physiques et fonctions biologiques
Chapitre 17 (page 581), Julien Delile, René Doursat & Nadine Peyriéras,Modélisation multi-agent de l’embryogenèse animale
Chapitre 18 (page 625), René Doursat, Hiroki Sayama & Olivier Michel, L’ingénierie morphogénétique : modèles de processus dynamiques pour la morphogenèse
Chapitre 19 (page 643), Paul Villoutreix, Vers un modèle multi-échelle de la variabilité biologique ?
Chapitre 20 (page 665), Jean-Marie DEMBELE & Christophe CAMBIER, Une approche à base d’agents particule pour les processus biologiques d’agrégation
3. Ingénierie et sciences de la conception
Chapitre 21 (page 689), Stéphane Redon, Modélisation et simulation adaptatives pour les nanosciences
Chapitre 22 (page 703), Frédéric Boulanger, Modélisation multiparadigme pour la conception des systèmes
Chapitre 23 (page 725), David R.C. Hill, Simulations stochastiques et calcul à haute performance : la « parallélisation » des générateurs de nombres pseudo-aléatoires
Les auteurs (page 751)