ISBN : 978-2-919694-19-8
Format : 17×24 cm
Supports : PDF, ePub, Kindle, papier (2 volumes en version papier)
Particularités : 974 pages, 34 chapitres, 44 contributeurs, 750 liens hypertextuels, 136 illustrations, 4 vidéos de simulations dynamiques
Prix : Ebook : 23 euros. Livres papiers : vol. 1 (34 euros), vol. 2 (28 euros)

PRESENTATION

    Modèles analogiques, modèles mathématiques, multimodélisations, simulations numériques, simulations à base d’objets ou à base d’agents, simulations hybrides, simulations multi-échelles, multi-aspects ou multi-physiques… Cet ouvrage entreprend de faire le point sur la variété des techniques contemporaines de modélisation et de simulation en sciences. Le paysage a sensiblement évolué ces dernières années et la variété des pratiques s’est accentuée. À partir de l’essor des approches individus-centrées et des approches orientées-objets ou fondées sur des agents informatiques, par exemple, les simulations n’ont plus toujours été conçues comme des calculs approchés de modèle mathématique mais aussi parfois comme des systèmes de représentations à visée plus ou moins réaliste. À côté des approches de simulations numériques toujours plus fines et puissantes, on parle ainsi de laboratoire virtuel, d’observatoire virtuel ou encore d’expérimentation in silico. Dans ce cadre-là, le statut épistémologique des simulations a de nouveau été activement interrogé. Autre déplacement notable dû à ce changement des outils et des pratiques  : les modèles, sous le nom de « modèles de simulation », n’apparurent plus nécessairement comme appelés à demeurer simples, en tout cas au sens où les méthodologies de naguère semblaient l’exiger de manière définitive.

L’objectif de cet ouvrage est de se faire l’écho de ces bouleversements, de ces déplacements et de ces interrogations multiples de manière à donner au lecteur – tant scientifique ou philosophe que curieux des nouveaux agencements de ces pratiques scientifiques – certaines des pistes de réflexion et d’analyse qui paraissent les plus représentatives ou les plus prometteuses en ce domaine.

Ce tome 1 de Modéliser & simuler est divisé en deux grandes parties. La première rassemble onze contributions de nature épistémologique, émanant de philosophes des sciences ou de scientifiques modélisateurs. La seconde partie présente vingt-deux chapitres de nature plus proprement méthodologique et applicative écrits par des scientifiques modélisateurs  elle est subdivisée en trois sous-parties dont la justification est, quant à elle, classique puisque résolument disciplinaire, et cela même si la modélisation a justement parfois pour effet de brouiller les frontières disciplinaires [2.1] Physique, sciences de la Terre et de l’Univers, [2.2] Sciences du vivant, [2.3]Sciences sociales. Cette classification disciplinaire par défaut a le double avantage de donner un premier outil d’orientation au lecteur plus familier des objets que des méthodes et aussi de lui donner d’emblée l’idée de l’extrême étendue du spectre des domaines scientifiques où ces pratiques contemporaines se multiplient effectivement et se croisent. Ces parties sont assez équilibrées entre elles. Elles contiennent chacune entre 6 et 9 chapitres. Elles sont elles-mêmes ordonnées en fonction de l’échelle ou du niveau d’intégration croissant ou décroissant des domaines ou des systèmes cibles. Ces chapitres, même nombreux, ne justifient certes pas que l’on parle ici d’exhaustivité, mais au moins d’une certaine représentativité.

La variété des approches philosophiques des modèles et des simulations comme celle des pratiques scientifiques justifient l’emploi des deux pluriels dans le titre de l’ouvrage : il s’agit bien ici d’exposer et de mettre en regard à la fois des épistémologies et des pratiques, bien que ces deux diversités ne s’expliquent pas par les mêmes raisons. L’épistémologie en particulier est donc comprise ici en un sens large. La demande qui a été formulée en direction des auteurs était toutefois différente et dépendait de leurs domaines de compétence : on ne pouvait supposer que les scientifiques se muent en épistémologues, ni inversement. Aux philosophes de métier ou à certains scientifiques devenus aussi des épistémologues actifs, il a été demandé une analyse des concepts et des pratiques avec une sensibilité particulière au tournant computationnel et aux changements conceptuels afférents des dernières décennies. Aux scientifiques modélisateurs, en revanche, il a été demandé de fournir un travail de méthodologie comparative dans leur domaine, c’est-à-dire un travail de mise en perspective critique des différents types de modèle et de simulation qu’ils pratiquent, ainsi que des types de justification qui chaque fois les accompagnent dans la littérature scientifique consacrée. Ils avaient la possibilité pour cela de focaliser leur chapitre sur la variété et sur l’évolution des types de modélisation et de simulation d’un cas de système cible(ex. : protoplanète, plante, etc.) ou, au moins, d’un cas de domaine cible (ex. : trafic routier, circulations d’opinion, complexe sol-eau, etc.). La deuxième partie de cet ouvrage – celle qui présente les chapitres de scientifiques modélisateurs – est délibérément la plus fournie. La parole et les analyses des praticiens ont en effet été sciemment favorisées. Pour un certain nombre de ces auteurs scientifiques, le défi était nouveau : le passage à la langue française, au discours comparativiste et de mise en perspective le plus à jour possible sur des domaines si avancés était une réelle nouveauté. Le résultat est d’une grande rigueur et d’une grande richesse : bien des idées fortes et, pour certaines réellement inédites, sont exprimées dans cet ouvrage collectif.

SOMMAIRE
Avant-propos ………………………………………………………………… 7
Introduction …………………………………………………………………… 11
Franck Varenne (Université de Rouen)
Modèles et simulations dans l’enquête scientifique : variétés traditionnelles et mutations contemporaines
Partie 1 – Épistémologies de la modélisation et de la simulation
Chapitre 1 …………………………………………………………………… 53
Alain Franc (Inra)
Mathématisation et modélisation, entre histoire et diversité
Chapitre 2 …………………………………………………………………… 83
Giuseppe Longo (CNRS)
Des sciences exactes aux phénomènes du vivant,
à partir de Schrödinger : mathématiques, programme et modèles
Chapitre 3 …………………………………………………………………… 113
Evelyn Fox Keller (MIT)
Biologie des systèmes et recherche des lois générales
Chapitre 4 …………………………………………………………………… 131
Jean Lassègue (CNRS)
Turing, entre le formel de Hilbert et la forme de Goethe
Chapitre 5 …………………………………………………………………… 145
Isabelle Peschard (Université d’état de San Francisco)
Les simulations sont-elles de réels substituts de l’expérience ?
Chapitre 6 …………………………………………………………………… 171
Julie Jebeile (IHPST)
Le tournant computationnel dans les sciences : la fin d’une philosophie de la connaissance
Chapitre 7 …………………………………………………………………… 191
Sébastien Dutreuil (IHPST)
Comment le modèle Daisyworld peut-il contribuer à l’hypothèse Gaïa ?
Chapitre 8 …………………………………………………………………… 257
Philippe Huneman (CNRS)
Émergence computationnelle, causalité et objectivité : éléments d’une approche théorique alternative
Chapitre 9 …………………………………………………………………… 277
Pierre-Alain Braillard (Université Lille 1)
Que peut expliquer un modèle complexe et peut-on le comprendre ?
Chapitre 10 …………………………………………………………………… 299
Franck Varenne (Université de Rouen)
Modèles et simulations : pluriformaliser, simuler, remathématiser
Chapitre 11 …………………………………………………………………… 327
Hugues Berry (Inria) & Guillaume Beslon (Insa de Lyon)
De la modélisation comme poésie. La modélisation de systèmes biologiques complexes vue par deux modélisateurs
Partie 2 – Pratiques de la modélisation et de la simulation
2.1 ● Physique, sciences de la Terre et de l’Univers
Chapitre 12 …………………………………………………………………… 393
Stéphane Colombi (IAP)
Simulations numériques des grandes structures de l’Univers
Chapitre 13 …………………………………………………………………… 427
Frédéric S. Masset (CEA)
Modélisation des interactions disque-protoplanètes
Chapitre 14 …………………………………………………………………… 445
Hervé Wozniak (OAS)
Diffuser modèles et simulations en astrophysique :
l’apport de l’Observatoire virtuel
Chapitre 15 …………………………………………………………………… 473
Édith Perrier (IRD)
Modèles et simulations multi-échelles de systèmes complexes sol-eau
Chapitre 16 …………………………………………………………………… 499
Hervé Douville (CNRM)
Évolution récente des modèles numériques de climat
Chapitre 17 …………………………………………………………………… 525
Éric Brun (CNRM), Samuel Morin (CNRM) & Vincent Vionnet (CNRM)
La modélisation du manteau neigeux en réponse à des enjeux majeurs souvent ignorés
2.2 ● Sciences du vivant
Chapitre 18 …………………………………………………………………… 549
Denis Noble (Université d’Oxford)
Principes de la biologie des systèmes et leurs applications en modélisation
Chapitre 19 …………………………………………………………………… 565
Olivier Gandrillon (Université Lyon 1)
Modélisation moléculaire individu-centrée : contribution à une biologie des systèmes
Chapitre 20 …………………………………………………………………… 581
Carole Knibbe (Université Lyon 1)
L’évolution expérimentale in silico
Chapitre 21 …………………………………………………………………… 611
Jean-Pierre Mazat (Université Bordeaux 2)
Une petite histoire de la modélisation du métabolisme cellulaire. Vers une théorie du métabolisme en biologie
Chapitre 22 …………………………………………………………………… 625
Philippe de Reffye (Cirad) & Marc Jaeger (Cirad)
Modèles mathématiques du développement et de la croissance de l’architecture des plantes. Le cas du modèle GreenLab
Chapitre 23 …………………………………………………………………… 657
Sylvain Cussat-Blanc (Université de Toulouse), Hervé Luga (Université de Toulouse) & Yves Duthen (Université de Toulouse)
Modélisation et conception de créatures artificielles
Chapitre 24 …………………………………………………………………… 687
S. Randall Thomas (CNRS)
Vers le « patient virtuel ». Modélisation intégrative des fonctions rénales et cardiovasculaires
Chapitre 25 …………………………………………………………………… 699
Magalie Ochs (Télécom ParisTech)
Modélisation et simulation des émotions dans des entités artificielles
Chapitre 26 …………………………………………………………………… 713
Alain Pavé (Université Lyon 1)
Jean-Marie Legay (1925-2012), pionnier de la modélisation
2.3 ● Sciences sociales
Chapitre 27 …………………………………………………………………… 731
Bernard Walliser (PSE)
Les modèles de l’économie cognitive
Chapitre 28 …………………………………………………………………… 749
Guillaume Deffuant (Irstea), Sylvie Huet (Inra) & Timoteo Carletti (Université de Namur)
La complexité d’un modèle simplifié d’interactions sociales : le modèle Léviathan
Chapitre 29 …………………………………………………………………… 779
Juliette Rouchier (CNRS)
Construire la discipline « simulation agents ». Les pistes proposées et un exemple
Chapitre 30 …………………………………………………………………… 803
Guillaume Costeseque (école des Ponts ParisTech)
Modélisation et simulation dans le contexte du trafic routier
Chapitre 31 …………………………………………………………………… 833
Arnaud Banos (CNRS) & Lena Sanders (CNRS)
Modéliser et simuler les systèmes spatiaux en géographie
Chapitre 32 …………………………………………………………………… 865
Raphaël Duboz (Cirad) & Jean-Pierre Müller (Cirad)
Modélisation des socio-écosystèmes. Instrumenter le dialogue multidisciplinaire
Chapitre 33 …………………………………………………………………… 897
Martine Robert (Ceperc)
Modèles et simulations en histoire : un état des lieux
Les auteurs. Résumés & abstracts ………………………………………… 923
Table des matières ………………………………………………………..… 957
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