Présentation
En anglaisRÉSUMÉ
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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As a technique widely spread in the industrial sector, numerical simulation also finds applications in various other domains, both of economic and scientific importance., and becomes a tool that help and fosters decision making. The article proposes some usages of numerical models in various technical and scientific fields (agriculture, astrophysics and geophysics, weather forecast and climate change, energies, biomechanics) and highlights how this technique meets some challenges of a sustainable development.
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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Présentation
1. Simuler pour comprendre, prévoir et décider
La simulation numérique s’impose dans le monde industriel et contribue fortement à l’innovation de ce secteur, répondant à deux objectifs principaux :
-
la maîtrise des risques techniques ; elle permet la constitution de dossiers réglementaires, la démonstration de sécurité et de fiabilité, l’élaboration d’études d’impact environnemental, etc. ;
-
la performance économique ; elle concourt à l’optimisation des produits, à la démonstration de leur robustesse, à la prédiction de leurs performances ou à la réduction de leur coût de fabrication et d’utilisation.
Cette technique, dont certains usages, pratiques et enjeux d’innovation sont évoqués dans l’article [AG 452], n’est cependant pas limitée à l’industrie : elle est maintenant généralisée à de nombreuses disciplines scientifiques et est opérée dans de nombreux secteurs d’activité. Fondée sur le postulat qu’il est possible de rendre compte de nombreux phénomènes au moyen de modèles mathématiques, elle permet des applications qui intéressent en effet la physique mais aussi la biologie, l’économie, la démographie, etc.
Constitués d’un ensemble d’équations et/ou de données, les modèles mathématiques de ces disciplines synthétisent les connaissances d’une communauté scientifique et acquièrent une capacité prédictive importante. Simuler, c’est ainsi exploiter la modélisation mathématique du monde réel et la coupler avec la puissance de calcul offerte par les ordinateurs modernes, afin de comprendre, prévoir et décider.
-
Comprendre, parce que la simulation numérique permet de représenter avec une bonne précision de nombreux phénomènes physiques, chimiques, biologiques, ou sociaux et humains (comme en économie ou en démographie). Les calculs sur ordinateurs rendent possible une alternative à des essais ou à des observations réalisées dans des conditions réelles ou en laboratoire. Ils autorisent les chercheurs...
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Simuler pour comprendre, prévoir et décider
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).
-
...
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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.
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