Université Louis Lumière Lyon 2 Faculté de Géographie, Histoire de l’Art, Tourisme
TROISIEME EPOQUE : LA CONVERGENCE 303
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TROISIEME EPOQUE : LA CONVERGENCE 303INTRODUCTION – De la diversité des convergences à l’unité d’une méthode 304 CHAPITRE 16 – Simulation probabiliste de formes biologiques ramifiées : Dan Cohen (1967) 306 Une enquête de faisabilité sur ordinateur 307 Des classes d’éléments hiérarchiquement organisés et sensibles à l’environnement 308 Les rôles de la programmation modulaire, de la simulation et de la visualisation 309 Le rôle épistémique de la simulation pour la biologie du développement 310 Importance du couplage du calculateur avec un dispositif de visualisation 312 CHAPITRE 17 - La simulation d’automates biologiques moléculaires sur ordinateur : Walter R. Stahl (1961-1967) 315 De l’« analyse dimensionnelle » à l’« automate moléculaire » 316 Une influence de la biologie moléculaire sur la modélisation mathématique du vivant 318 Une épistémologie néo-positiviste des modèles : assumer et neutraliser la dispersion (1967) 323 Purger les modèles de toute métaphysique 324 CHAPITRE 18 - La simulation de la morphogenèse par automates formels : Aristid Lindenmayer (1968-1974) 328 Un botaniste convaincu par le positivisme logique : la « théorie des cycles de vie » 328 Axiomatique inutilisable et axiomatique utilisée 332 De la théorie logiciste à la théorie des automates en passant par l’exobiologie 334 Eviter d’avoir recours à l’ordinateur 338 Un « modèle mathématique » pour l’« intercellularité » dans le développement 339 Le « modèle développemental » linéaire et les règles de réécriture 341 Observation de l’« émergence » d’une « régularité inattendue » 343 La « théorie du contrôle morphogénétique » 346 Ce que l’on gagne à discrétiser 347 Le « modèle développemental » de la ramification 348 Première calibration du modèle sur des algues et premier dessin 349 CHAPITRE 19 – La réception contrastée des systèmes de Lindenmayer (1970-1975) 353 La controverse avec Brian Carey Goodwin au sujet des formalismes « naturels » 353 Un déplacement de l’horizon des automates vers l’horizon des langages 357 Convergence entre genèse de phrases et morphogenèse végétale 358 Ce que la biologie apporte à l’informatique : un nouveau modèle de computation 362 Caractérisation, inférence, complexité 363 De l’analyse statistique à la modélisation algorithmique : Hermann et Jacqueline Lück, un cas français (1975) 366 L’analyse numérique de la croissance : Ralph O. Erickson et l’ordinateur-calculateur 368 Le tournant logiciste 372 CHAPITRE 20 - La simulation géométrique à vocation botanique : Honda et Fisher (1971-1977) 375 Reconnaissance de formes d’arbres et écrans graphiques à l’Université de Kyoto 375 Un modèle de simulation génératif et géométrique validé par l’image 377 Une simulation de la géométrie des tissus 378 La simulation géométrique reste un argument théorique 380 La rencontre avec les mesures : rapprocher la simulation des détails du réel 380 Les limites de la morphométrie et de l’approche thermodynamique des arbres 382 La première simulation géométrique d’un arbre réel : le Terminalia 383 La plante conçue comme métapopulation 386 Une limite de la simulation géométrique 387 Simuler pour tester un argument théorique 389 Bilan sur la simulation géométrique 390 CHAPITRE 21 – La période de formation et le contexte institutionnel de l’IFCC (1966-1971) 392 Des modèles de la génétique au « module » des chromosomes 394 La culture tropicale et la création de l’IFCC dans l’après-guerre 398 Le service « Café-Cacao-Thé » 400 Une « large autonomie locale » 402 La perspective du marché commun : accroître la compétitivité des produits nationaux 403 L’orientation de la recherche génétique à l’IFCC : l’amélioration des plantes 403 CHAPITRE 22 – La probabilité de fructification comme caractère génétique (1971-1975) 406 Transférer un peu d’économétrie dans la biométrie : le premier article de 1974 407 Des résultats en demi-teinte 409 De la fonction à la structure 411 Modéliser, c’est former des hypothèses 413 Construire un caractère non directement observable : une probabilité objective 414 Modéliser pour exhiber des faits biologiques 416 La réception de la thèse de 1975 : une modélisation étrange mais efficace 418 Hégémonie et résistance de la biométrie à l’IFCC 419 CHAPITRE 23 – Modélisation fractionnée et simulation géométrique (1975-1981) 424 Représenter fidèlement plutôt que condenser 425 Essoufflement de la physiologie et des relations d’allométrie traditionnelles 428 Visualisation et abstraction 430 Première modélisation fractionnée : l’approche cinétique du caféier 432 La modélisation de la formation des rameaux : les hypothèses 433 Le sous-modèle de la formation des rameaux 436 Le sous-modèle de la croissance des rameaux et l’organigramme intégrateur 438 Organigramme simplifié de la « synthèse globale de la croissance du caféier » 440 Le rôle de la technique : le HP 9820 et le langage HPL (Hewlett-Packard Language) 441 « Matérialiser » la représentation pour caractériser la verse du caféier 442 L’insertion d’un savoir d’ingénieur : la résistance des matériaux 443 Rappels de « résistance des matériaux » 444 Un programme plus complexe et une programmation plus structurée 446 Comment publier un programme informatique ? 447 Résultat : des préconisations précises pour le sélectionneur 450 La réception des deux premiers modèles de de Reffye à l’IFCC 452 Deux conditions pour « simuler » 452 CHAPITRE 24 - Premières simulations probabilistes : les travaux parallèles sur le cacaoyer (1976-1981) 454 La sous-pollinisation chronique du cacaoyer 454 Simuler de manière probabiliste pour interpréter la structure des données de terrain 456 Une « vérification expérimentale » … par simulation 458 Un ouvrage de référence dû à des « simulateurs » en recherche opérationnelle 459 La génération de nombres pseudo-aléatoires et la méthode de la transformation inverse 460 Contingence des types d’événements aléatoires 462 Ce que l’on gagne à simuler aléatoirement l’aléatoire 463 La réception du modèle de simulation aléatoire pour le cacaoyer 464 De la pollinisation au rendement : simuler pour discriminer les différents facteurs biologiques de la fructification 466 L’« analyse logique » d’un macro-événement : le nombre de fèves par cabosse 467 Un formalisme peut en invalider un autre 469 La loi de Pareto 469 Une « démonstration » par simulation ? 471 Analyse logico-mathématique des différents faciès par les sous-modèles 472 Simulation : l’analyse pour la synthèse 473 Le sens de la méthode de Monte-Carlo 474 L’achat du tout nouveau modèle d’HP : un enjeu financier, humain et technique 476 La technologie du HP 9825 477 Bilan sur les premières simulations probabilistes 478 CHAPITRE 25 – Les applications des simulations fractionnées (1977 – 1981) 480 La simulation détaillée du trafic des insectes : un problème de « file d’attente » (1980) 481 Un troisième transfert de méthodes venues de la recherche opérationnelle 482 Relativité des échelles et rôle de la modélisation 484 Le « rappel » et l’« application » de la théorie des files d’attente 486 Rappel de la théorie des files d’attente 486 L’organigramme du programme synthétique de simulation de la pollinisation 489 Des résultats en demi-teinte 490 Une « équation mathématique » supplante la simulation : un aboutissement aux yeux des agronomes 491 L’agronomie et les formules mathématiques fonctionnelles 493 L’application du modèle du caféier à l’étude de l’influence des engrais (1977-1980) 494 Bilan sur les prolongements des premières modélisations du caféier et du cacaoyer 496 CHAPITRE 26 - Le « modèle architectural » en botanique : Francis Hallé et Roelof A. A. Oldeman (1970-1978) 499 Une motivation nouvelle pour la thèse d’Etat : le réalisme botanique 499 Naissance du concept d’« architecture végétative » 501 Naissance du concept de « modèle architectural » 505 Ce qui a motivé l’emploi du terme « modèle » en botanique 507 Un modèle non mathématique 509 CHAPITRE 27 - Une simulation architecturale, aléatoire et universelle : la thèse de 1979 511 Structuration et institutionnalisation de la biologie théorique en France 511 1975 - 1981 511 Une vision occidentale limitée 513 Limite de la modélisation mathématique 515 Limites de la modélisation théorique logiciste 517 Contre l’esprit analytique de la biométrie 519 La plante conçue comme population de méristèmes 523 Modélisation probabiliste de l’activité de croissance des méristèmes 524 Mortalité des méristèmes et ramifications avec retard 530 Validation et vérification : arbre calculable et arbre non calculable 531 Simulation spatiale et intégrale : le verdict du rendu visuel 533 Simulation de la phyllotaxie 534 Vitesse, mémoire et souplesse limitées 535 Diversité des applications réalisées et envisagées 537 Réception et suite immédiate du programme de simulation des plantes (1979-1981) 538 CHAPITRE 28 – La première convergence : avec l’informatique graphique (1981-1985) 541 Du terrain de la simulation à la simulation comme terrain 541 Le retour en métropole : création et informatisation du CIRAD 542 La rencontre avec l’informatique graphique : itinéraire d’un informaticien français 544 Optimisation d’algorithme, nombres de Strahler et combinatoire énumérative 547 Naissance de la synthèse d’images et naissance du NYIT 548 Synthèse d’images et fractales : engouement puis scepticisme 551
CHAPITRE 29 - Le redémarrage de la recherche en simulation architecturale (1985-1991) 557 Création de l’AMAP et valorisation du premier logiciel : une simulation en préfixé (1987) 558 Modèles et structures de données : l’apport des langages 559 SIMULA, Langages C et C++ : programmation et modélisation orientées OBJET 560 Expression générale du « moteur de croissance » en préfixé 563 Premières applications : médiatiques 564 Une valorisation de la recherche pour le moins réussie 565 Timides applications botaniques et agronomiques 567 Rigueur formelle et perte de sens 568 Le deuxième logiciel simule le parallélisme (1991) 568 La construction ordre par ordre exige une nouvelle structuration des données 569 La simulation d’événements discrets et le moteur de croissance parallèle 570 La discrétisation de l’espace 573 Discrétisation de l’espace et erreur systématique 574 La validation de la simulation dans son ensemble 576 Applications et limites 578 Des retombées conceptuelles en botanique 578 CHAPITRE 30 – La deuxième convergence : avec la modélisation mathématique en foresterie (1990-1998) 581 Les agronomes à l’école de la simulation : l’AIP INRA/CIRAD (1990-1993) 581 L’appel d’offre officiel 584 Les raisons scientifiques de la sollicitation de l’INRA 585 Le rôle de l’AMAP dans les projets retenus 588 Les hésitations de l’INRA : les arguments en présence 589 Des traces de réticences dans les actes du Colloque de synthèse 592 Le rapprochement institutionnel INRA/CIRAD autour d’AMAP (1993-1995) 595 Formalisation conceptuelle et institutionnelle : le laboratoire associé CIRAD/INRA (1995) 598 L’épistémologie du « modèle général » à valeur empirique 600 Une maquette informatique comme support d’expériences virtuelles 603 CHAPITRE 31 - La troisième convergence : re-mathématiser (à partir de 1998) 606 Le premier modèle mixte structure-fonction : « l’efficience de l’eau » (1997-1999) 606 Evolution de la simulation logiciste : 1984-1994 609 Une grammaire sensible à l’environnement : GROGRA –1994 613 Simuler la plante individuelle pour voir fonctionner les cultures (1997-2000) 617 L’association avec l’INRIA en Chine : sous-structures et contrôle optimal (1998-2003) 619 CONCLUSION : Convergences autour de la simulation pluriformalisée 622 Yüklə 8,85 Mb. Dostları ilə paylaş:
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