(a) Un modèle de simulation peut être soit physique (ou analogique) soit mathématique (ou numérique).
(b) Modélisation physique, dans une maquête. Un modèle de l'avalanche peut consister à faire tomber du sable, sur un tas de sable, comme dans un vaste sablier. Un modèle de tectonique des plaques peut se dérouler dans un bac à sable au fond duquel un tapis roulant simule un phénomène de subduction.
(c) Modélisation numérique, dans un ordinateur. Un modèle rhéologique d'écoulement du plastique dans un moule utilisera des outils mathématiques poussés (éléments finis), relevant de l'I.A.O. Il suppose une station de travail puissante.
(d) Economie Politique. Notre premier modèle de simulation économique est publié dans "AEH Valeur". Encore très simple, il est déjà suffisant pour faire apparaître des phénomènes économiques auxquels ni David Ricardo ni Karl Marx n'avaient pensé.
(e) Notre modèle, construit pour exprimer ce que Marx aurait pu dire, connaissait deux classes (travailleurs et non-travailleurs). Leurs individus étaient reproduits par la consommation de deux catégories de biens (biens de consommation et biens de luxe). Aux deux secteurs aval, produisant les biens de consommation et les biens de luxe, s'ajoutaient trois secteurs amont, produisant Energies, Matières Premières et Moyens de Production. Cette très relative complexité était déjà suffisante pour montrer la contradiction entre une détermination diachronique et une détermination synchronique de la valeur. Cette contradiction donnait au "marché" (agent anonyme) un libre arbitre, inconscient et collectif, qui s'oppose à l'idée marxiste d'un déterminisme étroit.
(f) Il suffisait de diviser le secteur énergétique, en deux ou trois sous-secteurs, pour faire apparaître des problèmes nouveaux et des solutions nouvelles. Il suffisait d'introduire un secteur de la distribution pour que la distinction (radicale dans le modèle initial) entre biens de consommation et biens de luxe autorise toutes les ruses de la mise en valeur des marchandises par la seule valeur-signe.
(g) Au delà, il fallait introduire le temps (rythme de vie, transport, mode de vie), l'espace (qualité des terrains, distances, prix des terrains, logements, usines) et même l'organisation familiale (combien de salaires par foyers ou combien de bouches à nourrir pour chaque paire de bras employée). La moindre modification dans la résolution mathématique du système physique introduit une nouvelle déformation de la valeur.
(h) Changement climatique. Jusqu'à ce jour (2007), les modèles climatiques, pourtant de plus en plus précis, n'ont pas connu de modification majeure dans la nature des phénomènes climatiques qu'ils simulent. Cela tiendrait à l'influence prépondérante de l'opposition radicale entre l'air tropical et l'air polaire dans la constitution des mécanismes atmosphériques. Néanmoins, l'échelle actuelle n'est pas réaliste pour le mécanisme de formation des nuages et l'étude de la formation des précipitations au sein de ceux-ci. Il se pourrait qu'une prochaine étape dans la résolution accrue se traduise par l'apparition d'un comportement nouveau de tel ou tel modèle, sans aucun changement de ses équations. Une résolution accrue doit aller de pair avec un couplage des modèles spécialisés.
- <<La première partie de l'exposé sera consacrée à la description des différents maillons des cycles de l'eau et de l'énergie à l'échelle du globe. Après avoir mis en lumière les limitations actuelles des modèles de grandes échelles pour reproduire les différents termes du cycle de l'eau, notamment les précipitations, on abordera la description des éléments complexes de circulation et les processus physiques mis en jeux dans les systèmes convectifs se développant dans le Sud-Est de la France. A partir de quelques exemples récents d'épisodes Cévenols de pluies intenses, on résumera les méthodes de prévision numérique en cours de développement basées sur la modélisation météorologique à haute résolution et l'assimilation de données à méso-échelle (information radar, satellite et observations de surface). La dernière partie de l'exposé rappellera le rôle et les principes des schémas de surface à l'attention des modèles atmosphériques et hydrologiques dans la perspective de leur couplage afin de modéliser continuement le cycle continental de l'eau à l'échelle régionale. Des exemples d'estimations des divers termes des bilans d'énergie et hydrique sur la France seront présentés en relation avec l'hydrologie des grands bassins Français (eau du sol, ruissellement, débits, niveaux des nappes). (Joël Noilhan, Météo-France, Centre National de Recherches Météorologiques, GMME, Toulouse, "Quelques éléments sur le cycle de l'eau aux échelles globales et régionales : modélisation des pluies convectives et des processus de surface à méso-échelle", in Académie des sciences, 15,16,17 septembre 2003, Colloque sur l'eau)>>.
(i) En hydrologie comme ailleurs, la valeur, épistémologique ou heuristique, d'un modèle dépend de celle des théories qu'il implémente et des données dont on l'alimente.
- <<Le fonctionnement hydrologique des hydrosystèmes continentaux reste à l'heure actuelle assez mal connu, même si les études in situ menées ces dernières décennies, notamment sur les bassins versants, ont contribué de façon significative à apporter des éléments de réponse à deux des questions importantes qui se posent à l'hydrologie :
i) que deviennent les précipitations ?
ii) d'où provient l'eau des ruisseaux, rivières et fleuves ?
Un examen de la littérature montre notamment une évolution significative des connaissances basiques, une clarification progressive de la terminologie et de la formalisation des processus mis en jeu ainsi que le développement pléthorique des modèles mathématiques, grandement favorisé par l'accroissement des moyens informatiques disponibles pour traiter les données. Dans le cadre de cette communication, il est évidemment exclu et prétentieux de prétendre traiter l'ensemble de ces aspects dans toute leur généralité. On se propose de faire un point sur la modélisation mathématique (il en existe d'autres !..) en liaison avec les outils expérimentaux que sont les Observatoires de Recherche en Environnement (ORE) et les Zones Ateliers (ZA). Le choix d'un modèle (considéré comme une image schématique d'une réalité complexe et non comme un exemple à suivre ou pire un code numérique) dépend de nombreux facteurs. Parmi ceux-ci, on peut citer :
• «la paire de lunettes» avec laquelle le concepteur du modèle perçoit la réalité,
• sa formation,
• la disponibilité des données,
• les objectifs cognitifs ou opérationnels.
Il paraît nécessaire de rappeler ici le rôle important et multiforme joué par la modélisation des processus hydrologiques qui cependant ne doit pas être conçue pour elle-même indépendamment des observations et des études expérimentales (ne pas développer une «hydrologie massivement parallèle» : l'une noble : le modèle et l'autre humble : la mesure !). En effet, un modèle est intégrateur des connaissances (rôle structurant de la démarche scientifique), donc révélateur de lacunes (et par voie de conséquence incitation au développement de nouvelles recherches ou à la réalisation de nouvelles expérimentations), un médiateur disciplinaire (l'hydrologue ne peut prétendre résoudre seul l'ensemble des problèmes auxquels il est confronté), un outil d'aide à la décision ou à l'analyse de scénarii (rôle socio-économique et opérationnel de l'hydrologie), sans oublier son rôle de générateur de publications académiques ! A cet égard un examen de la littérature spécialisée montre que seuls les modèles qui «marchent bien» (bonne adéquation entre observations et calculs, obtenue souvent après une phase de calage d'autant plus facile à réaliser que le nombre de paramètres est plus important) sont publiés. Un recueil des échecs serait tout aussi, sinon plus instructif ! Cette remarque conduira à aborder les aspects de calage et de validation d'un modèle hydrologique. Quel que soit son degré apparent ou réel de sophistication (du plus simple, les réseaux neuronaux, au plus compliqué, les équations aux dérivées partielles), tout modèle hydrologique (global, semi-distribué, distribué) fait appel à des paramètres dont la connaissance est souvent incertaine en raison des variations spatio-temporelles du milieu, du caractère souvent stationnel de leur détermination et de leur coût d'acquisition. Deux situations peuvent être envisagées :
1. les phénomènes observés ou facilement observables (états et écoulements de surface). Dans ce cas, la ségrégation de séries chronologiques de données en deux parties permet au moins en théorie, de réaliser successivement le calage (identification des paramètres par minimisation d'une fonction objectif) puis la validation dont le degré de satisfaction est apprécié par des critères différents selon l'objectif de modélisation recherché. Comme le souligne G. de Marsily (1993) cette procédure s'apparente à la tragédie grecque : pour être pertinente, elle doit satisfaire aux contraintes d'unité de lieu, d'action et de temps. L'extrapolation du modèle au-delà du domaine sur lequel il a été calé puis validé suppose l'hypothèse d'émergence totale : les paramètres atteignent leur valeur asymptotique, invariante avec l'échelle, donc représentative. Or la variabilité du milieu notamment souterrain invalide bien souvent cette hypothèse. Il est trivial de mentionner que toute modification de l'action à modéliser condamne le modèle calé à la réclusion à perpétuité. De même tout changement climatique et/ou anthropique va engendrer des modifications du milieu qui font que l'hypothèse d'invariance des paramètres calés relève de l'acte de foi. Les outils expérimentaux de type ORE et ZA (surtout avec emboîtement de bassins) sont pertinents pour étudier les émergences partielles, les non-stationnarités (et apprécier la capacité des modèles à les pronostiquer) et pour établir des relations phénoménologiques entre les paramètres décrivant le fonctionnement hydrologique et ceux relatifs à la description de la géométrie du milieu et de son organisation dans l'espace.
2. les phénomènes difficilement ou pas observables (écoulements souterrains actuels,comportements futurs,…) Dans ce cas, les paramètres du modèle ne peuvent plus par essence même être inférés par calage ou apprentissage. Il faut donc être capable de décrire le fonctionnement du système indépendamment (ou presque) des observations. Le travail de modélisation s'inscrit en amont de celle-ci.
Plusieurs pistes peuvent être suggérées :
Géométrisation du réel consistant en une description quantitative du milieu (forme, organisation des objets et/ ou des unités) aussi fidèle et précise que possible et conduisant à une représentation stochastique qui permet la génération d'un grand nombre de réalisations du milieu «réel». Leur variabilité est une mesure de l'incertitude qu'il est possible de réduire par un conditionnement à quelques observations locales, si elles sont disponibles.
Déglobalisation des processus. Alors que la démarche naturelle de la modélisation hydrologique est la globalisation (paramétrisation des processus se produisant à une échelle inférieure à celle du fonctionnement du modèle), il s'agit ici de la tendance inverse : la descente aux enfers des mécanismes élémentaires. Cette démarche, évidemment lourde est la seule qui soit scientifiquement fondée. Là encore, les ORE et ZA vus également comme des laboratoires de terrain, ou des sites d'accueil à des expérimentations peuvent jouer un rôle important en complément à des études de laboratoires intra-muros. Alors qu'une grande partie des verrous actuels (et dont certains sont ici identifiés) vient encore de la propension des communautés scientifiques concernées par cette problématique, à limiter leur domaine d'investigations et de visions à leur propre discipline, il apparaît indispensable de bousculer la sacro-sainte classification d' A. Comte (aux plans de la Formation et de la Recherche) et de poursuivre les efforts entrepris ces dernières années vers le développement d'une approche interdisciplinaire et non compartimentale du cycle de l'eau et de ses flux associés. Une tâche importante à ne pas négliger pour autant est l'application des résultats de la recherche aux problèmes concrets de la gestion des ressources en eau et en sol en vue d'une meilleure protection de notre environnement, qu'il soit global ou local. (Michel Vauclin, Laboratoire d'étude des Transferts en Hydrologie et Environnement, "La modélisation du cycle de l'eau continental")>>.
(j) Voir Conception Assistée par Ordinateur. Contradiction entre synchronie et diachronie. Modèle d'intelligibilité. Modèle du marché. Modèle du réseau. Modèle numérique. Procès de mise en valeur. Randonnée onomastique. Retrait thermique. Valeur politique. Valeur travail. Vertu évolutive de la variété. Réalité virtuelle. Salariat. Salariat sexiste. Salarié chef de famille.
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Mis en ligne le Lundi 7 Juillet 2008
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