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À l’occasion du colloque « Modélisation : succès et limites », le chercheur Frédéric Alexandre nous éclaire sur les développements actuels de la simulation et de la modélisation.
Frédéric Alexandre, vous êtes chercheur au Laboratoire bordelais de recherche en informatique (LaBRI1) et intervenant du colloque « Modélisation : succès et limites » qui se tient le 6 décembre 2016. Qu’entend-on au juste aujourd'hui par modélisation et simulation ?
F. A. : La dimension numérique s'est intensément développée dans tous les domaines où l'on sait représenter les phénomènes par des équations que l'on peut ensuite implanter informatiquement – on parle alors de modèles de connaissance. Ce phénomène s’est amplifié, surtout dernièrement avec la possibilité d'utiliser les données massives (big data) et l’apprentissage automatique (machine learning) pour faire des statistiques – on parle dans ce cas de modèles de représentation.
Mais construire une maquette et la mettre dans une soufflerie, c’est aussi modéliser et simuler. Construire un modèle est un processus particulier : il s'agit de choisir un cadre théorique, un formalisme pour décrire un objet d’étude, et que l'ensemble soit adapté à la question que l’on se pose sur cet objet. C’est aussi prévoir, dès sa conception, le moyen de valider ce modèle : il faut pouvoir montrer qu’il répond bien à la question posée. Le simuler, c’est le mettre en œuvre informatiquement, via des logiciels en adoptant notamment des schémas de calcul, et des matériels en utilisant une architecture adaptée aux calculs à réaliser, pouvant associer des processeurs spécifiques comme des processeurs graphiques, des grappes de machines homogènes (clusters) ou un ensemble de ressources hétérogènes et éventuellement délocalisées, la grille. Il faut également noter que gérer ces matériels nécessite de recourir à des logiciels dits intermédiaires (middleware). Le principe de cette simulation consiste à pouvoir, à ce stade, faire varier des paramètres pour voir comment le modèle évolue.
Via Crenau
