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5 - AGRICULTURE

6 - BÂTIMENTS ET VILLES

7 - MÉDECINE ET SANTÉ

8 - CONCLUSION

9 - GLOSSAIRE

10 - REMERCIEMENTS

Article de référence | Réf : AG453 v1

Médecine et santé
La simulation numérique au service d’un développement soutenable

Auteur(s) : Jean-François SIGRIST

Relu et validé le 03 mai 2021

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RÉSUMÉ

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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Auteur(s)

  • 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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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-ag453


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7. Médecine et santé

Le secteur de la santé évolue en rapport avec d’autres domaines de recherche et de connaissances, bénéficiant ainsi des apports de nouvelles techniques. Celles des mathématiques appliquées et du numérique prolongent des connaissances accumulées par les médecins depuis longtemps. Elles font partie intégrante des techniques utilisées pour la recherche dans ce domaine, qui se situe à l’interface entre médecine, physiologie, physique, biologie, imagerie et sciences des données. Cette section donne deux exemples d’utilisation des modélisations : le premier, celui de la biomécanique, le second, celui de l’épidémiologie.

7.1 Mécanique du vivant

Trois grandes familles de méthodes permettent aujourd’hui d’accroître la compréhension du vivant : les expériences « in vitro » (sur des dispositifs expérimentaux représentatifs du vivant), les tests « in vivo » sur modèles animaux (souris, cochons, brebis, etc.) ou modèles humains (tests cliniques, etc.), et les modélisations « in silico » (c’est-à-dire exploitant des techniques numériques). Les simulations numériques ont deux objectifs principaux :

  • contribuer à la compréhension du comportement mécanique du corps humain en conditions physiologiques et pathologiques pour aider à l’explication des processus dégénératifs, au diagnostic et à la planification d’actes médicaux ;

  • accompagner le développement de dispositifs médicaux (prothèses, cathéters, valves cardiaques, etc.).

Elles permettent en outre de préparer les campagnes de test « in vivo » et de diminuer sensiblement le recours aux expérimentations sur le vivant. Elles offrent également aux chercheurs la possibilité de développer des modèles alternatifs au vivant, en validant des dispositifs « in vitro » ou en réalisant des expériences « in silico ». Quelques exemples sont donnés ci-après.

Encadré 3 - Les difficultés à modéliser le vivant

Les difficultés que pose la modélisation du corps humain sont nombreuses.

  • Le comportement mécanique des tissus et organes humains est hétérogène et anisotrope, et dans la plupart des cas, il est nécessaire d’utiliser des lois de comportement « complexes »...

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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).

  • (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).

  • (3) - ALESSE (A.), FAEZIPOUR (M.) -   A review of influenza detection and prediction through social networking sites,  -  Theoretical Biological and Medical Model, 15:2 (2018).

  • (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).

  • (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).

  • ...

ANNEXES

  1. 1 Annuaire

    1 Annuaire

    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

    https://nexiogroup.com

    Metigate

    http://www.metigate.com

    MithraSIG

    https://www.geomod.fr/fr/geomatique-modelisation-3d/mithrasig/

    MithraREM

    https://www.geomod.fr/fr/geomatique-modelisation-3d/mithrarem/

    Predisurge

    https://www.predisurge.com

    Record

    https://www6.inra.fr/record

    VoclFlow

    http://lmv.uca.fr/volcflow/

    Organismes – fédérations – associations (liste non exhaustive)

    Agence nationale des fréquences

    https://www.anfr.fr/accueil/

    IRFM

    http://irfm.cea.fr

    LIGO

    https://www.ligo.caltech.edu

    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.

    https://www.ademe.fr/sites/default/files/assets/documents/cout-social-pollutions-sonores-france_2016-05-04-rapport.pdf

    ADEME,...

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    QUIZ ET TEST DE VALIDATION PRÉSENTS DANS CET ARTICLE

    1/ Quiz d'entraînement

    Entraînez vous autant que vous le voulez avec les quiz d'entraînement.

    2/ Test de validation

    Lorsque vous êtes prêt, vous passez le test de validation. Vous avez deux passages possibles dans un laps de temps de 30 jours.

    Entre les deux essais, vous pouvez consulter l’article et réutiliser les quiz d'entraînement pour progresser. L’attestation vous est délivrée pour un score minimum de 70 %.


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