Table des matières - Gilles Daniel

Introduction à la modélisation et à la simulation d'événements discrets. 39
décomposition et des relations entre les éléments du modèle. De nombreux travaux
existent et notamment ceux de Fishwick [FIS 95] et de Zeigler [ZEI 73]. Nous allons
nous intéresserons à trois formes de couplage : le couplage faible, le couplage fort et le
couplage hiérarchique. On peut déjà en donner une définition. Le couplage faible
définit une relation unidirectionnelle entre deux modèles : un modèle influence un
autre modèle mais la réciproque n'est pas vraie. On parle alors de paramétrage. Dans le
cas du couplage fort ou de couplage dynamique, les deux modèles sont en interaction.
Le couplage hiérarchique quant à lui définit une relation de décomposition. Un modèle
est composé d’un ensemble de sous-modèles et les sous-modèles sont interconnectés.
Ce que nous tenons à ajouter à ce sujet est que ces relations entre modèles posent des
problèmes sémantiques. Par exemple, coupler dynamiquement deux modèles
n’engendre-t-il pas dans certains cas des changements d’échelles On peut prendre le
cas de l'interaction entre des phénomènes à l'échelle d'une cellule vivante et des
processus à l'échelle du corps humain comme exemple.
Il nous reste à évoquer les derniers étages de l’activité de modélisation et de
simulation : la simulation et l’analyse. La simulation est une mise en action d’un
modèle qui s’accompagne de l’observation du comportement de ce dernier. On peut
distinguer deux approches du calcul du comportement d’un modèle. Si le
formalisme utilisé est apparenté aux équations différentielles et qu’il existe une
méthode de calcul de la solution analytique des équations, alors le comportement
peut être directement déduit du comportement mathématique de la solution. Ce cas
de figure est un idéal difficile à atteindre dès que le système et donc le modèle est
complexe. La deuxième approche est celle de la simulation (ou de la résolution par
simulation). La construction d’une simulation se résume très souvent en la
construction d’un programme informatique. Ce programme informatique est soit une
mise en œuvre du modèle reposant totalement sur le formalisme soit un
développement spécifique. Dans le premier cas, le formalisme est accompagné
d’algorithmes de calcul du comportement et le modélisateur construit son simulateur
en appliquant directement les algorithmes associés au formalisme. Cette approche
n’est pas toujours la plus efficace. Il est important d'accompagner la mise en oeuvre
d'une phase d'optimisation et cette optimisation peut passer par une simplification du
formalisme et des algorithmes. Le deuxième point de vue est de considérer le
formalisme de modélisation comme uniquement un moyen de formaliser le modèle
et le développement du simulateur est indépendant de la formalisation. Cette
approche de la simulation a un avantage : il permet de définir un simulateur qui est
dans la plupart des cas plus efficace. En revanche, on ne dispose plus alors de
spécification formelle de l’implémentation du modèle. Si on désire savoir ce qui a
été effectivement mis en œuvre, il faut se plonger dans le code du simulateur. Ce
point de vue n’est pas acceptable et V. Grimm le dénonce dans [GRI 99] au sujet de
la modélisation centrée individus en écologie. Nous pensons que malheureusement
ce constat est vrai pour d’autres démarches de modélisation et dans bien d’autres
domaines. Il est donc urgent de lutter contre ce manque de spécification formelle.