Université de Rennes 1 On reliability and flexibility of scientific software in environmental science : towards a systematic approach to support decision-making Agir sur la fiabilité et la flexibilité des logiciels scientifiques en sciences de l’environnement : vers une approche systématique d’aide à la prise de décision Génie LogicielApproximationPrise de décisionSciences de l'environnement Software EngineeringApproximate ComputingDecision-MakingEnvironmental Science Génie Logiciel Approximation, Théorie de l' Prise de décision Sciences de l'environnement Les logiciels scientifiques sont au cœur de l'aide à la prise de décision liée à la résolution des problèmes environnementaux grâce à la simulation. Cependant, leur complexité rend leur exécution coûteuse en temps ou en ressources, ce qui n'est pas compatible avec le contexte de la prise de décision en interactivité. L'objectif principal de la thèse est d'adapter les modèles scientifiques, et donc les logiciels scientifiques, afin de les rendre pertinents et efficaces pour être utilisés dans un tel contexte. Nous démystifions d'abord les modèles scientifiques et leur complémentarité avec les modèles d'ingénierie pour comprendre comment ils interagissent ensemble. Nous présentons le cadriciel MODA qui définit l'intégration des différents types et rôles que peuvent prendre les modèles dans un système sociotechnique. En outre, nous soulignons la nécessité d'adapter les modèles scientifiques descriptifs pour leur faire jouer un rôle prédictif et améliorer le modèle prescriptif du processus décisionnel. Nous étudions ensuite la spécificité des modèles scientifiques en termes de cycle de développement et de processus de validation. Nous décrivons une approche pour le développement de logiciels scientifiques fiables qui permet de caractériser clairement l'enveloppe de validité de ce type de logiciel. Enfin, nous proposons une approche systématique de l'adaptation des modèles scientifiques pour aider à la prise de décision en conciliant précision et flexibilité. Nous adaptons une technique de calcul approximatif aux modèles scientifiques. Nous l'évaluons sur un modèle hydrogéologique destiné à évaluer le risque d'inondation dans les zones côtières. Nos résultats montrent une accélération significative du temps de calcul avec une configuration minimale. Nous présentons également une approche d'optimisation de l'approximation pour généraliser l'adaptation des modèles scientifiques à la prise de décision. Scientific software are the centre stage to support decision-making related to tackling environmental issues thanks to simulation. However, their complexity makes their execution time-consuming or resource-demanding, which is not compatible to the context of interactive decision-making. The main goal of the thesis is to tailor the scientific models, and thus, scientific software, to make them relevant and efficient to be used in such context. We first demystify the scientific models and their complementarity to engineering models to understand how they interact together. We present the MODA framework that defines the integration of the different types and roles that models can take in a sociotechnical system. Furthermore, we highlight the need to tailor the descriptive scientific models to make them take a predictive role and improve the prescriptive model of the decision-making process. We then investigate the specificity of the scientific models in terms of development cycle and validation process. We describe a reasoned approach for the development of reliable scientific software that allows to clearly characterize the validity envelope of this type of software. Finally, we propose a systematic approach of tailoring the scientific models to support decision-making by trading-off accuracy for flexibility. We adapt an approximate computing technique for scientific models. We evaluate it on a hydro-geological model used to assess the risk of flooding in coastal areas. Our results show a significant speed-up with a minimal set-up. We also propose a trade-off optimisation approach to generalise the tailoring of scientific models for decision-making. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 4093 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/142d2940-d2c3-45d5-a393-887f0d0a1f31 Sallou June 1993-08-21 fr 265103681 june.sallou@gmail.com 2022REN1S020 http://www.theses.fr/2022REN1S020 2022-02-23 Informatique Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat non ouiBourcierJohannintervenant_1134339657DreuzyJean-Raynald deintervenant_2098140302BruelJean-Michelintervenant_3175721068OrgerieAnne-Cécileintervenant_6157865002StinckwichSergeintervenant_7086946935CombemaleBenoitintervenant_8127677321BlairGordonintervenant_4131918559ChengBetty H. C.intervenant_519088908X MATHSTICecoleDoctorale_1 204770424 IRISA partenaireRecherche_1 026386909 ddc:004 BourcierJohannDreuzyJean-Raynald deBruelJean-MichelBlairGordonChengBetty H. C.OrgerieAnne-CécileStinckwichSergeCombemaleBenoitUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieMATHSTICÉcole doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) IRISA ASCII PDF 4190860