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

5.1 INTÉGRATION SYMBOLIQUE/NUMÉRIQUEquantitatives, l’intelligence artificielle s’attache à des aspects plus qualitatifs pour la résolutionde problèmes similaires (Doukidis et Angelides, 1994).Nous tentons dans ces travaux de tirer parti de la complémentarité de ces deuxapproches pour l’aide à la résolution de la tâche de calage de modèles numériques.Cette section vise à présenter notre approche de l’intégration de ces deux domaines auniveau conceptuel. L’intégration au niveau technique sera abordée dans la section 5.2.5.1.1 Définition des connaissances à intégrerLe prototype d’assistance au calage doit ainsi intégrer deux types de connaissances :tout d’abord celles que nous avons modélisées dans le chapitre précédent, et qui concernentles aspects heuristiques liée à la résolution de la tâche de calage, mais aussi indirectementcelles contenues dans le code de calcul lui-même. En effet, un code de calculn’est qu’une synthèse de connaissances accumulées notamment sur le domaine, par laprogrammation informatique d’un modèle conceptuel. Abbott (1993) décrit cette encapsulationdes connaissances du domaine dans les codes de calcul dans les disciplinesliés à l’étude du cycle de l’eau : hydraulique, hydrologie et ressources en eau. Cetteencapsulation, si elle permet de produire de nouvelles connaissances, provoque malheureusementun masquage des connaissances qui ont servi à la construction du codede calcul (Abbott, 1993, p. 24) :The relevant knowledge has gone into hiding.En effet, quel utilisateur d’un code d’hydraulique peut aujourd’hui se targuer de maîtriserl’ensemble des lois et hypothèses hydrauliques implémentées 2 ? Picard (2002) autilisé des techniques d’ingénierie des connaissances pour tenter de rendre à nouveauvisible et réutilisable ce type de connaissances encapsulé dans les codes, par le biaisde la construction d’un livre de connaissances (cf. chapitre précédent, section 4.5.6).Comme évoqué plus tôt, cette problématique n’est pas abordée dans nos travaux, etnous considérons ici le code de calcul comme une boîte noire, une ✭ méthode de résolutionfermée ✮, pour reprendre les termes de Morel (1997).5.1.2 Objectifs d’intégrationDes expériences d’intégration des domaines de l’intelligence artificielle et de la modélisationnumérique ont été effectuées depuis une vingtaine d’années selon divers objectifs.Nous nous positionnons ici par rapport aux initiatives réalisées dans le sensd’une assistance globale à la modélisation et plus précisément à celles réalisées dans lesens d’une assistance à la validation opérationnelle.Assistance à la modélisation numériqueHäuslein et Page (1991) distinguent sept points de la modélisation numérique pourlesquels les systèmes à base de connaissances peuvent apporter une aide : la sélectionde méthodes et de langages de simulation appropriés, la sélection de modèles et decomposants existants, des instructions pour la construction de modèles 3 , la conception2. Et l’on pourrait aussi parler des compétences en informatique et en calcul numérique nécessaires aucodage de ces lois et hypothèses.3. Sur ce point précis, le lecteur pourra se référer à un article de Murray et Sheppard (1988).122