Cadre conceptuel pour la modélisation

Tout modèle n’étant qu’une idéalisation de la réalité effectuée sur la base d’hypothèses, il est nécessaire de prêter attention à certains points durant son utilisation. L’utilisation des modèles doit donc se faire dans un cadre bien défini. Legay (1997) et Kooijman (2011a) ont défini et décrit un certain nombre de critères permettant de juger la qualité du modèle dans son ensemble : un modèle se doit d’être consistant, cohérent, efficient, réaliste, utile et stable.

Un modèle consistant. Pour être consistant, un modèle ne doit pas présenter d’hypothèses sous-jacentes

contradictoires entre elles. De plus la confrontation des sorties du modèle avec les données observées ne doit pas non plus donner lieu à des contradictions. Enfin, un modèle qui ne respecte pas les différentes lois de conservation (de l’énergie, de la masse, du temps. . .) ou qui viole les règles de calcul des dimensions des valeurs (e.g. addition ou soustraction de valeurs de même dimensions uniquement) ne sera pas consistant.

Table_{XI.1 – Synthèse des résultats et de leur concordance.}

Paramètre Population Analyse statistique (Article I) Analyse DEBtox (Article II et III)

Taille maximale Témoin P0 րF6 → F16 P0 ր F3 ց F16

Ponte cumulée Témoin P0 ց F3 →F16 P0 ց F3 →F12 ր F16

EC50 / NEC Témoin P0 → F16 P0 → F16

ke Témoin – P0 ց F16

Taille maximale Uranium P0ր F6 → F16 P0 → F3 ր F16

Ponte cumulée Uranium P0 ց F3 →F16 P0 ց F3 →F12 ր F16

< population Témoin = population Témoin

EC50 / NEC Uranium P0 →F16 P0 → F12 ց F16

ke Uranium – P0 → F3 ց F16

Les différences entre les analyses sont présentées enrouge. Les différences entre populations sont présentées en gras. ր indique une modification positive (augmentation), ց une modification négative (diminution) et →, une absence dé modifications. P0 correspond à la population ancestrale et FX correspond à la Xe

génération de la population dérivée de P0.

Un modèle cohérent. Le jugement sur la cohérence du modèle fait plus appel à des informations quali-

tatives que pour la consistance. Ainsi, un modèle cohérent est un modèle ne violant pas les relations logiques entre les variables dont l’existence est « reconnue ».

Un modèle efficient. Le modèle développé se doit d’être le plus simple possible en fonction du degré de

complexité choisi afin d’éviter ou de limiter une sur-paramétrisation du modèle. Il doit aussi être équilibré dans sa construction. Ainsi le niveau de détail du modèle devrait être équivalent entre les différentes parties composant ce modèle.

Un modèle réaliste. Ainsi, il est important de ne pas étendre de manière abusive le domaine de validité

du modèle. Il convient pour ce faire de vérifier les hypothèses posées par le modèle au préalable. Enfin, il est important de noter qu’un modèle ne permet pas d’éviter le travail expérimental. En effet, il est né- cessaire d’intégrer l’expérience dans la construction et la validation du modèle afin d’éviter la construction d’hypothèses n’ayant aucune réalité et ainsi d’observer des résultats qui n’ont aucune existence réelle.

Un modèle utile. Les modèles doivent en effet servir à explorer la réalité et non à éviter de répondre

expérimentalement à certaines questions. Un modèle sera meilleur qu’un autre s’il s’applique à un univers plus large, rend obsolète d’autres modèles, permet l’extension des techniques communément utilisées ou permet d’effectuer des comparaisons nouvelles.

Un modèle stable. Le comportement numérique du modèle doit aussi être analysé. Ainsi un modèle stable

sera peu sensible aux facteurs secondaires mais sera fortement sensible aux facteurs primaires. De plus, la connaissance de sa plasticité est importante dans la réalisation du processus d’inférence des paramètres et la mise au point du plan d’expérience. Les analyses de sensibilité et d’incertitude permettent d’étudier la stabilité du modèle.

CHAPITRE XI. DISCUSSION GÉNÉRALE

Les critères et les réponses apportées pour juger le modèle utilisé dans le cadre de ce doctorat sont présentés dans le Tableau XI.2 (page 129). Les éléments présentés dans ce Tableau démontrent que le modèle utilisé dans ce doctorat répond à l’ensemble des critères énoncés.

Table_{XI.2 – Validation de la qualité du modèle DEBtox utilisé dans le cadre de ce doctorat.}

Critère de qualité Réponse apportée

Consistance

⋆ Hypothèses du modèle exposées et non contradictoires

(Cf. concepts d’homéostasie section V.2.2, page 46)

⋆ Dimensions du modèle exposées (Billoir et al., 2008b; Kooijman,

2010)

⋆ Sorties du modèle confrontées aux données (Cf. Article II,

page 93)

Cohérence ⋆ Vérification préalable de la cohérence des liens logiques entre les_{variables du modèle}

Efficience

⋆ Modèle utilisant des paramètres composés et analyse de sensibi-

lité des paramètres (Cf. Article II, page 93 et Billoir et al., 2008b)

⋆ Niveau de détail équivalent pour les modules croissance, repro-

duction et toxique (Cf. Article II, page 93)

Réalisme

⋆ Modèle construit, largement utilisé et pertinence validée dans

le cadre d’utilisation pour l’analyse de données d’écotoxicologie (Cf. modèle DEBtox, section V.3.2, page 48)

⋆ Développement du modèle basé sur des données expérimentales

et comportement validé à partir de jeux de données différents du jeu de calibration (Cf. Article II, page 93 et III, page 110)

Utilité

⋆ Amélioration du modèle présenté par Jager et al. (2005) afin de

mieux prendre en compte les particularités biologiques de C. ele-

gans (Cf. Article II, page 93)

⋆ Modèle plus flexible que celui de Jager et al. (2005) et permet-

tant une prise en compte d’une plus large gamme de possibilités biologiques (Cf. Article II, page 93)

⋆ Extrapolation possible à des concentrations non utilisées pour la

calibration du modèle

Stabilité ⋆ Comportement numérique du modèle analysé par des analyses de_{sensibilité et d’incertitude (Cf. Article II, page 93)}

En dernier lieu il convient de prendre en compte le fait que le choix d’utiliser ou non un modèle engage la responsabilité et la personnalité du chercheur et est en partie lié à sa culture, ses motivations, ses expériences de chercheur ainsi que son point de vue (Legay, 1997).