Modélisation et simulation

Construction automobile, prévisions météo, gestion de trafic, sciences de l’environnement, finance, spatial… Depuis le calcul des éphémérides il y a plusieurs siècles, la modélisation mathématique s’est incommensurablement développée pour faciliter, grâce à l’abstraction, la compréhension du monde qui nous entoure. Depuis quelques décennies avec l’arrivée de l’ordinateur, la simulation numérique a permis de calculer des solutions aux modèles et de s’en servir pour reproduire la réalité physique, permettant par exemple de réaliser des prédictions de la réalité. Aujourd’hui, la puissance informatique est telle qu’est né le concept de jumeau numérique, permettant notamment d’utiliser la simulation pour optimiser de façon massive et brutale les paramètres du modèle initial et ainsi de se substituer au moins partiellement aux expérimentations réelles. Nous sommes ainsi passés de l’ère de la compréhension fine à celle de l’anticipation généralisée.
Mais ces modèles numériques, qui s’appuient sur des algorithmes toujours plus complexes, ont un coût : ils requièrent une quantité sans cesse croissante de ressources et d’énergie pour fonctionner efficacement. En découlent ainsi de nouvelles perspectives pour les femmes et les hommes d’Inria qui s’intéressent à des modèles dits réduits (simplifiés) ou hybrides (couplés à de l’intelligence artificielle par exemple) avec l’objectif - ardu mais stimulant - de combiner performance et sobriété.