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Colloque "Modélisation : succès et limites"

PRESENTATION

Contexte :

Les modèles ont envahi la pratique scientifique. Ils sont aussi des objets technologiques, ils sont entrés dans la vie de tous les jours et sont même l’objet d’une économie en pleine expansion (vente de modèles et de prestations). Au-delà de la science, notre vie quotidienne est concernée : santé, prévisions météorologiques, fluctuations des marchés financiers, multiples contrôles des systèmes techniques, réalisations architecturales, aménagement et gestion des territoires,… La mise en œuvre informatique a multiplié les utilisations et les impacts des modèles. Cependant, si les questions relatives aux incertitudes, à la formulation des problèmes et à l’interprétation des résultats, ainsi qu’aux limites pratiques et théoriques de l’utilisation des modèles sont bien abordées, elles ne le sont pas toujours de façon pertinente et efficace. Sans oublier qu’au-delà des aspects opérationnels, le modèle est aussi un outil conceptuel dans la pratique scientifique et dans le développement technologique.

Objectifs :

L’objectif de ce colloque est de faire le point sur les développements récents, les succès et les limites de la modélisation en les illustrant par des exemples dans divers secteurs scientifiques et technologiques : industrie, agriculture, santé, environnement, science du numérique, économie, … et surtout d’envisager quelques questions communes au cours de trois sessions :

1. Faut-il toujours plus de puissance de calcul ?

L’utilisation de certains modèles demande des puissances de calcul de plus en plus grandes pour améliorer leurs performances. Mais est-ce toujours le cas ? Dans certaines situations, peut-être serait-il intéressant de revoir le modèle. D’ailleurs, peut-on augmenter « indéfiniment » la puissance de calcul ?

2. Faut-il complexifier ou simplifier les modèles ?

Le choix entre petits modèles et grands modèles est un problème récurrent, guidé par des raisons méthodologiques et par des considérations pratiques. Soit on part d’un petit modèle qu’on élargit et complexifie autant qu’il en est besoin, soit on élabore un modèle le plus exhaustif possible, qu’on simplifie si nécessaire. Le choix de la démarche dépend d’une part de la confrontation avec l’expérience, d’autre part des objectifs de la modélisation, mais aussi de la prise en compte de la capacité heuristique des modèles, c’est-à-dire du rôle qu’ils jouent dans la conception de procédés nouveaux.

3. La modélisation peut-elle être un vecteur de dialogue entre acteurs scientifiques, technologiques et économiques ?

On évaluera le rôle que joue la modélisation dans l’industrie, si elle y est largement utilisée, si les industries qui en sont les plus grandes utilisatrices ont été transformées par la modélisation. Et on posera deux questions : quel est le business des modèles ? Et comment les chercheurs s’intègrent-ils dans le développement de modèles pour l’industrie et plus généralement pour le secteur productif ?

Chaque session comporte trois exposés courts suivis d’une table ronde.


PROGRAMME

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EXPOSES

Colloque "Modélisation : succès et limites" - Exposés

- Frédéric ALEXANDRE (Inria, Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique) : Approche systémique : simuler moins pour modéliser plus

- Olivier CHADEBEC (CNRS, Grenoble Génie Électrique) : Recherche académique et valorisation en modélisation électromagnétique basse fréquence - L’expérience du G2ELab

- Francisco CHINESTA (Ecole centrale de Nantes, Institut de Recherche en Génie Civil et Mécanique) : Simulation, données, information, connaissance et prise de décision configurant une nouvelle génération d’ingénierie

- Christophe DENIS (ENS Cachan, Centre de mathématiques et de leurs applications) : Les défis scientifiques pour mener les simulations numériques de demain

- Jean-Michel FOURNEAU (Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines, Données et Algorithmes pour une Ville Intelligente et Durable) : Modélisation mathématique des systèmes informatiques et téléinformatiques : calculs en forme produit et leurs applications dans l’industrie

- Serge GRATTON (INPT/ENSEEIHT, Institut de Recherche en Informatique de Toulouse) : La puissance de calcul et les techniques de prévision pour les Géosciences en grande dimension

- François KEPES (CNRS, Institut de Biologie Systémique et Synthétique, Evry) : Modélisation pour la biologie de synthèse

- Michel LOREAU (CNRS, Station d’Écologie Théorique et Expérimentale, Moulis) : Potentialités et écueils de la modélisation prédictive en écologie

- Léna SANDERS (CNRS, Géographie-Cités, Paris) : Représentation stylisée versus réaliste de l’espace géographique dans la modélisation des phénomènes socio-spatiaux

- Franck VARENNE (Université de Rouen, Groupe d’Étude des Méthodes de l’Analyse Sociologique de la Sorbonne) : Histoire de la modélisation : quelques jalons


LISTE DES PARTICIPANTS


INFOS PRATIQUES

Colloque "Modélisation : succès et limites"

Mardi 6 décembre 2016 de 9h à 18h

CNRS, Campus Gérard Mégie, 3 rue Michel-Ange, 75016 Paris.

Contacts : Virginie Bonnaillie-Noël et Alain Pavé

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