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EnglishRÉSUMÉ
Si la simulation numérique est largement déployée dans l’industrie, elle est devenue une technique globale dont l’usage se généralise à de nombreux secteurs économiques et disciplines scientifiques. L’article propose différents exemples d’applications des modélisations numériques dans des secteurs variés tels que l’agriculture, la géophysique et l’astrophysique, la météorologie et la climatologie, les énergies et la biomécanique, et montre comment cette technique accompagne les objectifs de développement soutenable.
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Jean-François SIGRIST : Ingénieur-chercheur, journaliste scientifique - Expertise & communication scientifiques (eye-PI) – Tours, France
INTRODUCTION
La simulation numérique s’impose comme une technique globale, utilisée à la fois par les chercheurs comme outil de compréhension et d’expérimentation sur des phénomènes complexes et par les ingénieurs pour concevoir différents systèmes et objets. Au XXIe siècle, ses usages dépassent largement son domaine d’application principal : la mécanique. Les techniques de simulation sur ordinateur ont en effet été inventées afin de répondre aux besoins de l’industrie mécanique (génie civil, production d’énergie, constructions des domaines aéronautique, spatial, naval, etc.). Elles contribuent dans ce secteur à l’optimisation des performances des produits (durée de vie, impact sur l’environnement, etc.) et au développement de nouveaux matériaux et procédés de production. Au-delà de ses applications dans l’industrie, elle est un outil qui permet en particulier de comprendre de nombreux phénomènes (physiques, biologiques, physiologiques) et de trouver des solutions afin que le développement de notre civilisation soit soutenable. Son usage s’étend à de nombreux domaines. En sciences fondamentales, comme celles de la Terre et de l’Univers, elle permet de réaliser des expériences virtuelles, par exemple afin de comprendre et prévoir la signature certains phénomènes physiques, et de tenter d’anticiper leur détection (par exemple, la simulation a contribué à la « découverte » récente des ondes gravitationnelles) ou leurs conséquences possibles (par exemple, la simulation d’éruptions volcaniques contribue à établir des cartes de risque). En outre, les simulations permettent de répondre à des enjeux de société parmi lesquels : le climat (les prédictions actuelles sur l’impact des activités humaines sur le climat et ses évolutions possibles doivent beaucoup aux modèles numériques, toujours plus fins, et à l’augmentation des vitesses de calcul) ; l’énergie (optimiser les procédés actuels, par exemple dans le secteur du pétrole ou du nucléaire, et développer de nouveaux procédés, comme l’éolien, les biocarburants, le solaire… ou la fusion nucléaire) ; l’agriculture (comprendre la croissance des plantes, étudier la pollution des sols, prédire les rendements de parcelles ou régions en fonction des pratiques agricoles et des ressources disponibles) ; les bâtiments et les villes (simulations de la circulation urbaine, des ambiances sonores et de l’exposition aux ondes électromagnétiques) et enfin la biomécanique (intégrant des modèles mécaniques « avancés », les techniques de modélisation numérique ouvrent la voie au développement « d’organes virtuels », cœurs, poumons, muscles, etc.). Les simulations numériques se fondent sur des modèles mathématiques exprimés à l’aide d’équations et de données, et sur des moyens de calculs toujours plus performants. L’objectif de cet article est de montrer, au travers d’exemples concrets empruntés aux domaines précités, comment cette technique se généralise, et quels en sont ses usages, afin de répondre non seulement aux besoins de conception, mais aussi plus largement d’outils d’aide à la décision, au service d’un développement soutenable c’est-à-dire qui intègre ses enjeux environnementaux et sociétaux.
Le lecteur trouvera ces références dans la rubrique « Pour en savoir plus » associée à cet article. Une bibliographie supplémentaire et des liens vers des sites internet lui proposent des ressources utiles afin d’approfondir ses connaissances sur le sujet.
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6. Bâtiments et villes
6.1 Circulation urbaine
Les questions de mobilité urbaine se posent de façon très concrète pour les décideurs et citoyens et les enjeux sociaux et environnementaux, autant que techniques, des nouvelles mobilités façonneront sans doute la forme des villes de demain. Les ensembles urbains évoluent en effet au gré des investissements consentis par des entreprises et des collectivités, des comportements des utilisateurs de réseaux et moyens de transport, des innovations venues de la recherche ou de l’industrie. Flux de circulation, statistiques d’économie ou de santé, de qualité de vie au travail et témoignages d’usagers concourent à analyser les choix de mobilité des habitants d’un territoire. Les données permettent d’établir un diagnostic sur la congestion d’un réseau routier et contribuent à proposer des solutions applicables à différentes échelles. De l’application disponible sur smartphone indiquant l’état du trafic aux décisions d’investissement concourant à l’aménagement des territoires, leurs utilisations sont variées.
La simulation permet par exemple de simuler l’impact d’une décision ou d’une offre nouvelle (service de voitures partagées, vélos en libre accès, modification d’un itinéraire, etc.) avant de l’expérimenter sur le terrain. Certaines simulations concernant les transports urbains se fondent sur des modélisations « multi-agents ». Il s’agit de l’approche la plus récente appliquée dans ce domaine et elle s’avère adaptée à l’étude des nouveaux services de déplacement ou les services de mobilité à la demande ou partagés. Ces simulations nécessitent des données détaillées sur les voyageurs (sociodémographiques ou socioprofessionnelles) et sur les ensembles urbains étudiés (cartographie de la voirie, des réseaux de transport ou des pistes cyclables, etc.). Les informations exploitées par une telle simulation ont des origines diverses : elles proviennent de l’INSEE, de l’enquête ménage déplacement (EMD), ou du mode d’occupation du sol (MOS). La simulation se fonde sur une « population artificielle » dont on rend compte des activités (travail, loisir, etc.) de façon la plus fine possible.
Un exemple de simulation « multi-agent » est donné à la figure 30 : il s’agit de représenter...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - ABBOT (R.) et al. (LIGO Scientific Collaboration and Virgo Collaboration) - Observation of gravitational waves from a binary black hole merger, - Physical Review Letter, 116, 061102 (2016).
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(2) - ABBOT (R.) et al. (LIGO Scientific Collaboration and Virgo Collaboration) - GW190521: A Binary black hole merger with a total mass of 150 Mo, - Physical Review Letters, 125, 101102 (2020).
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(3) - ALESSE (A.), FAEZIPOUR (M.) - A review of influenza detection and prediction through social networking sites, - Theoretical Biological and Medical Model, 15:2 (2018).
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(4) - ASONGU (S.A.), DIOP (S.), NNANNA (J.) - The geography of the effectiveness and consequences of Covid-19 measures: Global evidence, - Journal of Public Affairs, 2483 (2020).
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(5) - BERGEZ (J.E.) et al - An open platform to build, evaluate and simulate integrated models of farming and agro-ecosystems, - Environmental Modelling & Software, 39, 39-49 (2013).
-
...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Constructeurs – fournisseurs – distributeurs (liste non exhaustive)
Digital Orthopaedics
https://3dexperiencelab.3ds.com/en/projects/life/digital-orthopaedics/
GéoMod
https://www.geomod.fr/fr/accueil/
GYSELA
http://gyseladoc.gforge.inria.fr
Nexio
Metigate
MithraSIG
https://www.geomod.fr/fr/geomatique-modelisation-3d/mithrasig/
MithraREM
https://www.geomod.fr/fr/geomatique-modelisation-3d/mithrarem/
Predisurge
Record
VoclFlow
Organismes – fédérations – associations (liste non exhaustive)Agence nationale des fréquences
IRFM
LIGO
Simulating Extreme Space-Time (SXS)
https://www.black-holes.org/the-science/numerical-relativity
Documentation en ligne (liste non exhaustive)ADEME/Conseil National du Bruit, « Le coût social des pollutions sonores », 2016.
ADEME,...
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