Assistance au calage de modÃ¨les numÃ©riques en hydraulique ... - TEL

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PERSPECTIVESPerspectivesLes résultats de ces travaux permettent d’envisager de nombreux axes de rechercheet nous allons en esquisser quelques-uns dans les sections suivantes.Vers une cinquième génération de modélisation?Lors d’une conférence sur la modélisation dans les différents domaines de l’hydraulique,Abbott (1989) a proposé un schéma générationnel de développement de systèmesde modélisation. La première génération correspond à la délégation aux ordinateurs detâches répétitives incombant auparavant à l’hydraulicien, par exemple au travers de laprogrammation d’algorithmes de résolution d’équations. La seconde génération correspondà l’implémentation de méthodes numériques adaptées aux problèmes d’hydrodynamique,comme la méthode des différences finies pour les équations différentielles. Detels systèmes étaient bâtis spécifiquement pour chaque site étudié. Le développementde systèmes génériques, adaptés non plus à un site donné, mais à une catégorie de problème,correspond à la troisième génération de modélisation. Un exemple de ce type desystème est donné par le code de calcul MAGE, dédié à la modélisation en hydrauliquefluviale unidimensionnelle. La quatrième génération, comme rappelé en introduction,a constitué une rupture importante du point de vue socio-économique (Abbott, 1994)en combinant les possibilités de calcul des systèmes de troisième génération aux apportsdes technologies de l’information, au travers d’interfaces et autres facilités graphiques(Abbott et al., 1991). L’environnement de modélisation AM0 (Tardy, 2003; Le Drogo,2004) constitue un exemple de système de quatrième génération.Selon Abbott (1989, 1991), la cinquième génération devait voir le jour en réunissantdes travaux issus de l’hydraulique numérique et de l’intelligence artificielle. Denombreux travaux prétendant relever de cette cinquième génération ont été réalisésces dernières années, suivant cette définition rappelée en tête du chapitre 5 (voir parexemple Nielsen et al., 1987; Chau et Chen, 2001; Chau, 2004). Harvey (2002) avancel’idée que cette nouvelle génération est encore à inventer et propose pour cela plusieurspistes (Harvey et al., 2002).Abbott (1991, p. 29) propose une analyse de ces différentes générations de modélisationà partir d’une représentation selon trois axes :The first three generations then provided primarily an advance along the axis of depthof scientific development, the fourth provides primarily an advance along the axis ofbreadth of application, while the fifth provides primarily an advance along the axisof height of competitive potential.Harvey (2002, p. 73) a repris ces notions en tentant de placer ces cinq générations dansun diagramme simplifié constitué des axes ✭ ampleur du domaine d’applicabilité ✮ et✭ facilité de configuration ✮. Nous nous sommes inspirés de ces approches pour proposerune représentation semi-quantitative de la valeur globale des systèmes de chacunedes générations, valeur exprimée en sommant leurs performances selon quatre critères :– l’acuité de réalisation – c’est-à-dire le contenu scientifique – des tâches supportéespar le système ;– la diversité de ces tâches ;– la facilité d’exécution de ces tâches par un utilisateur final ;– et l’évolutivité du système concernant les tâches supportées.192
CONCLUSION GÉNÉRALELa figure 7.10 compare ainsi cette valeur à notre évaluation de celle des prototypesCARMA-1 et CARMA-2.AcuitéDiversitéFacilitéÉvolutivitéValeur du système →première deuxième troisième quatrième CaRMA-1 CaRMA-2Génération de modélisationFIG. 7.10 – Évolution de la valeur des systèmes de chacune des générations de modélisationen hydroinformatique – Comparaison avec les prototypes CARMA-1 et CARMA-2.Nous constatons que si les deux premières transitions ont vu une augmentation dela valeur des systèmes plus ou moins répartie selon les trois critères, la quatrième générationa vu le contenu scientifique rester le même qu’à la génération précédente, la facilitéd’exécution augmenter fortement, la diversité des tâches supportées légèrement diminuer3 , et enfin l’évolutivité du système être réduit quasiment à néant. Cette dernièrecaractéristique est due à l’utilisation d’interfaces masquant à l’utilisateur le véritablecontenu du système et empêchant en pratique toute évolution de celui-ci 4 .Les deux prototypes développés dans ces travaux contiennent les mêmes bases scientifiquesde modélisation hydraulique, mais sont dédiés à une tâche spécifique de lamodélisation : le calage de modèles. Les propriétés d’assistance des deux prototypesfournissent bien entendu des facilités accrues pour réaliser la tâche de calage. L’utilisationd’outils d’intelligence artificielle développés spécialement pour la tâche de calageconfère de plus au prototype CARMA-2 de fortes propriétés d’évolutivité.On peut par ailleurs noter que la structure utilisée pour le prototype CARMA-1permet d’envisager de nouveaux prototypes prenant en charge un nombre de tâchesimportants, par adjonction de nouvelles fonctionnalités 5 . Cette augmentation de ladiversité des tâches s’effectuerait pourtant au détriment de l’évolutivité, en raison de lacomplexité de la base de connaissances afférente.3. Sur ce point précis, le lecteur est invité à se référer à la thèse d’Harvey (2002, p. 73).4. Voir à ce propos la citation d’Abbott (1993) reprise p. 122.5. Au sens du langage YAKL (voir chapitre 4, p. 130).193
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