QUE PROUVE UNE SIMULATION SUR ORDINATEUR ?

Présentation au sujet: "QUE PROUVE UNE SIMULATION SUR ORDINATEUR ?"— Transcription de la présentation:

1 QUE PROUVE UNE SIMULATION SUR ORDINATEUR ?
PLAN DE LA PRESENTATION Une question certes proprement scientifique mais qui concerne également les historiens et les philosophes : POURQUOI ? Méthode 1 : examen des points de vue existants THESE 1 Méthode 2 : exemple de la modélisation architecturale de la plante individuelle THESE 2 + THESE 3 L’hypothèse d’un débat sous-jacent Conclusion 1

2 Les arguments décisifs dans cette histoire
UN PROBLEME POUR LES HISTORIENS ET LES PHILOSOPHES DES SCIENCES CONTEMPORAINES DE LA DIALECTIQUE « Expérience/Théorie » jusque dans les années (Bachelard, 1951) … Les arguments décisifs dans cette histoire … A LA TRIADE « Expérience/Simulation/Théorie » depuis les années 1950 BUT: mettre au jour la valeur de la simulation sur ordinateur en tant qu’argument scientifique 2

3 METHODE 1 (= première étape) ET PREMIER RESULTAT
SOURCES Articles de scientifiques Une revue analytique des points de vue existants Articles d’historiens Articles de sociologues Articles de philosophes Premier résultat: un désaccord (= THESE 1) Une sorte d’expérience Un intermédiaire Un outil intellectuel 3

4 DESACCORD SUR LA DEFINITION DU TERME « SIMULATION »
S1 : « l’utilisation de calculateurs [computers] pour modéliser des choses » (Mc Leod 1986) S2 : traitement par ordinateur d’un modèle mathématique sans solution analytique ou à moteur d’inférence à base de règles (MEF, AC, SMA, modélisation orientée objet …) S3 : traitement d’un modèle mathématique stochastique sur un ordinateur numérique (méthodes de Monte-Carlo…) 4

5 DESACCORD SUR LE STATUT DE LA SIMULATION PAR ORDINATEUR
I- Une expérience I-1 Une expérience authentique: Artificial Life (Langton 87) I-2 Une sorte d’expérience: imitation de la granularité de la nature: Von Neumann, Ulam, Kimura (Galison 96) (Dietrich 96) II- Un outil théorique II-1 De traitement des données : pour traiter des données et non pour représenter la nature (Legay 73 et 97) II-2 De résolution purement conceptuelle II-2-1 Une méthode numérique parmi d’autres (Marshall 54) II-2-2 Un argument conceptuel (Hartmann 95) (Dennett 95) (Stöckler 00) II-2-3 Une expérience de pensée opaque (Di Paolo 00) III- Un intermédiaire entre théorie et expérience III-1 Un nouveau moyen de capturer la complexité sans réellement la comprendre (Wagensberg 85) III-2 Une computation pas à pas est une expérience a priori (Laskar 89) (Humphreys 90) (Rohrlich 90) (Ekeland 95) (Bedau 98) (Thompson 99) (Parrochia 00) III-3 Une « zone de transaction » entre théoriciens et expérimentateurs (Galison 96 et 97) 5

6 - Suivre un domaine précis dans son évolution propre
METHODE 2 (= seconde étape) Le cas de la modélisation architecturale des plantes  De quoi s’agit-il ? L’histoire de la modélisation architecturale de la plante individuelle depuis l’émergence de l’ordinateur, notamment au CIRAD  Comment et pourquoi ? Une approche historique de façon à prendre aussi en compte tout le contexte intellectuel ; ce qui est décisif pour la valeur d’un argument - Suivre un domaine précis dans son évolution propre 6

7 LE CAS DE LA MODELISATION DE LA PLANTE (1) L’émergence de la simulation architecturale
- Biologie mathématique (Lottka, Rashevsky…) - Botanique: modèles architecturaux (Hallé) Approche par l’individu - Physiologie - Analyse combinatoire (Ulam…) Simulation de la plante fidèle à la botanique ; modèle mixte quanti/quali (De Reffye, 1979) - Génétique - Agronomie - Foresterie - Écologie Approche par agrégats 7

8 Quels sont les PRINCIPES de cette Simulation à Événements Discrets?
LE CAS DE LA MODELISATION DE LA PLANTE (2) La simulation architecturale de De Reffye au CIRAD Quels sont les PRINCIPES de cette Simulation à Événements Discrets? Elle est fondée sur: Des concepts botaniques (quali) : entre-nœuds, méristèmes, unités de croissance, modèles architecturaux ... Des processus stochastiques : influence de la physique statistique et de la recherche opérationnelle - Des mesures (quanti) sur des plantes réelles 8

9 Ontologie et épistémologie implicites
LE CAS DE LA MODELISATION DE LA PLANTE (3) Le développement de la simulation au CIRAD  : AMAP (= Atelier de Modélisation de l’Architecture des Plantes) + ENS Ulm + Université de Strasbourg (Informatique) + Institut de Botanique de Montpellier.  : L’ « Action Incitative Programmée » entre le CIRAD et l’INRA  unité mixte INRA/CIRAD 1- modèle purement descriptif CRITIQUES 2- approche trop globale Ontologie et épistémologie implicites  2001 : UMR CIRAD+INRA+ Montpellier II +CNRS 9

10 PREMIER RESULTAT DE LA METHODE 2 (= Thèse 2)
Avec le temps, la valeur argumentative de la simulation change, y compris dans un même domaine. 2 corollaires précieux pour l’historien des sciences 1- HUMILITE 2- Ces changements sont dus aux évolutions non seulement technologiques et sociologiques, mais aussi ONTOLOGIQUES et EPISTEMOLOGIQUES 10

11 DE LA « METHODE 2 » (= Thèse 3)
SECOND RESULTAT DE LA « METHODE 2 » (= Thèse 3) Il y a une question philosophique sous-jacente au fondement de ces options épistémologiques variées … est réductible à une activité mentale … Est-ce que le calcul d’un ordinateur… … ou à une activité pratique ? La nature d’une chose ? soit obscure à la pensée Cela suppose ces 2 ultimes questions ontologiques soit, de +, non artificielle L’existence de nos outils formels ? 11

12 CONCLUSION EN 2 MOTS COMPLEXITE … de l’histoire des sciences, lorsque l’on se penche sur les arguments décisifs qui y interviennent. Les considérations PHILOSOPHIQUES ne sont pas négligeables dans cette histoire, spécialement en ce qui concerne le statut de la simulation sur ordinateur. 12