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Auteurs > S > Sallou June
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On reliability and flexibility of scientific software in environmental science : towards a systematic approach to support decision-making


Informatique / 23-02-2022
Sallou June
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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.

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