Assistance au calage de modèles numériques en hydraulique ... - TEL

4.4 MODÉLISATION DES CONNAISSANCES INFÉRENTIELLESHARMONIQUALa tâche de calage modélisée dans le cadre du projet HARMONIQUA est représentéesur la figure 4.16. Deux observations peuvent être effectuées : premièrement, dans laversion finale, la tâche de calage est intimement liée à la tâche de validation de modèleet elles forment à elles deux la quatrième étape du processus de modélisation numériqueappelée Calibration and Validation. Nous avons choisi dans ce mémoire deconsidérer la tâche de calage comme une entité propre afin de restreindre notre champd’investigation. Nous avons ainsi préféré suivre de manière plus rigoureuse le référentielterminologique de Refsgaard et Henriksen (2004) qui associe la tâche de calage à laconstruction du modèle et la tâche de validation à celle de simulation prédictive.Deuxièmement, la tâche de calage modélisée dans le projet HARMONIQUA fait intervenirune sous-tâche d’ ✭ optimisation ✮ qui inclut à la fois la méthode ✭ manuelle ✮et l’optimisation automatique. Notre approche considère uniquement une approchemanuelle puisqu’elle vise à modéliser les connaissances d’un expert devant réaliser cettetâche. Nous verrons dans le chapitre 7 comment prendre en compte l’utilisation d’uneméthode d’optimisation automatique comme aide au calage.CLACICSur la base d’entretiens avec des experts de plusieurs disciplines, Bruaux et al. (2003)définissent cinq sous-tâches – représentées dans la figure 4.17 – pour le calage de modèles:– Préparer le calage correspond peu ou prou à la définition du domaine d’applicationvisé et du niveau de correspondance attendu, que nous avons choisi dereprésenter en amont – et donc en dehors – de la tâche de calage. Elle inclut deplus implicitement la tâche d’affectation des données de notre paradigme et lapartie de définition des paramètres consacrés aux paramètres ponctuels ;– Initialiser le calage correspond à la sous-tâche d’attribution d’une valeur par défautrestreinte aux paramètres ponctuels ;– Localiser le calage se rapporte à la définition des paramètres distribués et leurattribution d’une valeur par défaut ;– Affiner le calage regroupe la tâche de lancement de simulation, la tâche de comparaisondes prédictions et la sous-tâche d’ajustement des valeurs des paramètres ;– Terminer le calage correspond à la tâche de qualification du modèle.Par cette rapide comparaison des deux paradigmes, on constate que la modélisationd’une tâche repose sur des choix qui ne sont ici visiblement pas les mêmes. Ceci ne veutpas dire que l’un ou l’autre des paradigmes soit à rejeter. Ils correspondent seulementà deux visions de la même tâche qui privilégient chacune des aspects spécifiques. Cettecomparaison montre aussi que les deux paradigmes contiennent substantiellement lesmêmes éléments, ce qui permet de vérifier a posteriori la propriété paradigmatiquedu processus de calage que nous avons mise en avant par l’intermédiaire d’exemplesd’autres domaines dans le tableau 4.2 p. 91.110