• Aucun résultat trouvé

Quelques réflexions sur les modèles : stratégies de conception, formes mathématiques, hypothèses théoriques, généralisation

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Partager "Quelques réflexions sur les modèles : stratégies de conception, formes mathématiques, hypothèses théoriques, généralisation"

Copied!
25
0
0

Texte intégral

(1)

HAL Id: hal-01194981

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01194981

Submitted on 6 Jun 2020

HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.

L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

Quelques réflexions sur les modèles : stratégies de conception, formes mathématiques, hypothèses

théoriques, généralisation

Jean-Francois Dhote, Patrick Vallet, Christine Deleuze, Laurent Saint-André, Jean-Christophe Hervé

To cite this version:

Jean-Francois Dhote, Patrick Vallet, Christine Deleuze, Laurent Saint-André, Jean-Christophe Hervé. Quelques réflexions sur les modèles : stratégies de conception, formes mathématiques, hypothèses théoriques, généralisation. 10. Journées CAQ Croissance Amélioration Qualité des bois, Mar 2007, VILLENAVE D’ORNON, France. 24 p. �hal-01194981�

(2)

Q

u

e

lq

u

e

s

r

é

fl

e

x

io

n

s

s

u

r

le

s

m

o

d

è

le

s

:

S

tr

a

g

ie

s

d

e

c

o

n

c

e

p

ti

o

n

,

fo

r

m

e

s

m

a

th

é

m

a

ti

q

u

e

h

y

p

o

th

è

s

e

s

th

é

o

r

iq

u

e

s

,

n

é

r

a

li

s

a

ti

o

n

Jean-François D hôte (INRA), Patrick V allet (C emagref ) Christine D eleuze (A FoCel

), Laurent St-André (CIRAD),

Jean-Christophe Hervé

(3)

2

Point de vue de la présentation

L’

é

va

lu

at

io

n

de

m

od

èle

s

:

On ne parle pas ici d

’é valuation a posteriori – Plut ô t de conception de modèles

U

ne

sit

ua

tio

n

:f

ab

riq

ue

r

de

s

m

od

èle

s

d’

in

nie

rie

Objectif : prévision, simulation, optimisation

Modèles calibrés sur des données

Recherche nécessaire

!

faire de bons outils d

’ingénieur

U

ne

co

nv

ic

tio

n

:

La qualité d ’u

n modèle se construit en amont (contexte, question

posée, objectifs, données et

c

onnaissances

(4)

Domaine-cible

e

t domaine de calibration

C

on

st

ru

ct

io

n

d’

un

m

od

èle

de

cr

ois

sa

nc

e

/f

eu

illu

s

Surface terrière sur pied (m2/ha)

0 10 20 30 40 50 60 70 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220 â g e 5 10 15 20 25 30 35 40 45 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 H ê tr e C h ê n e L e s d o n n é e s d is p o n ib le s s o n t to u te s c o m p ri s e s e n tr e 0 .5 e t 1 fo is la d e n s it é m a x im a le C o m m e n t fa ir e u n m o d -ju s te d a n s c e d o m a in e -s a in e n e x tr a p o la ti o n

(5)

4

Domaines : cible & calibration (2)

C

on

st

ru

ct

io

n

d’

un

ta

rif

de

cu

ba

ge

na

tio

na

l

0 1 0 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 C ir c o n fé re n c e 0 1 2 2 4 3 6 Hauteur F u ta ie T S F L e s d o n n é e s d is p o n ib le s s o n t to u te s e n fu ta ie ré g u li è re S o u rc e : P . V a ll e t (2 0 0 2 ) C o m m e n t fa ir e u n ta ri f d e c u b a g e : -d e p o rt é e n a ti o n a le , -ju s te ! la s tr u c tu re ?

(6)

Problème

O

n

e

st

so

u

ve

n

t

o

b

lig

é

s

d

e

co

n

st

ru

ir

e

u

n

m

o

d

è

le

ca

lib

su

r

u

n

so

u

s-d

o

m

a

in

e

d

e

la

cib

le

vis

é

e

m

a

is

q

u

is

e

co

m

p

o

rt

e

sa

in

e

m

e

n

t

e

n

d

e

h

o

rs

P

o

u

rq

u

o

ie

st

-o

n

so

u

ve

n

t

d

a

n

s

ce

tt

e

si

tu

a

tio

n

?

L

e

s

d

o

n

n

é

e

s

fo

re

st

re

s

so

n

t

lo

n

g

u

e

s

à

a

cq

u

é

rir

o Problèmes ! e

ntre t(création) et t(exploitation)

o

Les méthodes d

’a

nalyse ont évolué

L

e

s

d

o

n

n

é

e

s

co

û

te

n

t

ch

e

r

o Ré-utilisation d e données, dispositifs o

Combinaison de données anciennes et nouvelles

o

(7)

6

Comment faire ?

B

ie

n

r,

o

n

va

fa

ir

e

d

e

s

st

a

tis

tiq

u

e

s,

d

e

s

a

ju

st

e

m

e

n

ts

,

e

tc

M

a

is

e

ss

a

yo

n

s

d

e

flé

ch

ir

à

la

st

ra

g

ie

d

e

co

n

ce

p

tio

n

:

A

p

p

ro

ch

e

g

é

n

é

ra

le

d

e

m

o

d

é

lis

a

tio

n

C

o

n

n

a

is

sa

n

ce

s

:

q

u

a

lit

a

tiv

e

,

e

m

p

ir

iq

u

e

,

th

é

o

riq

u

e

C

h

o

ix

d

e

s

va

ria

b

le

s

in

d

é

p

e

n

d

a

n

te

s

C

h

o

ix

d

e

la

fo

rm

e

m

a

th

é

m

a

tiq

u

e

d

u

m

o

d

è

le

P

ro

g

re

ss

e

r

ve

rs

u

n

e

th

é

o

rie

d

e

s

p

h

é

n

o

m

è

n

e

s

(8)

Exemple : tarifs de cubage découpe 0

D

E

A

P

a

tr

ic

k

V

a

lle

t

(2

0

0

2

)

C

o

n

tr

a

t

C

A

R

B

O

F

O

R

• U n e x e m p le tr è s s im p le • p o u r il lu s tr e r d e s id é e s • s im p le ! s im p li s te • «! to u s le s m o d è le s s o n t fa u x , q u e lq u e s -u n s s o n t u ti le s! » • c ’e s t d i" c il e q u e d e fa ir e s im p le e t u ti le

(9)

8

Contexte, objectifs

B

e

so

in

d

’e

st

im

e

r

le

st

o

ck

d

e

C

fo

re

st

ie

r

n

a

tio

n

a

l

(t

s)

n

o

m

b

re

u

se

s

e

ss

e

n

ce

s

d

iv

e

rs

ité

d

e

s

co

n

te

xt

e

s

é

co

lo

g

iq

u

e

s

(b

io

clim

a

t,

st

a

tio

n

)

d

iv

e

rs

ité

d

e

s

co

n

d

itio

n

s

sy

lv

ic

o

le

s

(T

S

F

,

F

R

,

tr

a

n

sit

io

n

)

co

ût

tr

è

s

é

le

d

e

s

m

e

su

re

s

d

e

b

io

m

a

ss

e

in

t

sc

ie

n

tif

iq

u

e

p

o

u

r

le

s

m

é

th

o

d

e

s

g

é

n

é

riq

u

e

s

O

b

je

ct

if

:

co

n

st

ru

ir

e

u

n

e

m

é

th

o

d

e

d

e

cu

b

a

g

e

o

b

je

t

:

vo

lu

m

e

a

é

rie

n

d

é

co

u

p

e

0

ta

rif

d

e

fo

rm

e

h

o

m

o

g

è

n

e

p

o

u

r

!

e

ss

e

n

ce

s

p

a

ra

m

é

tr

a

g

e

m

in

im

a

l(

p

rin

cip

e

d

e

p

a

rc

im

o

n

ie

)

(10)

Stratégie d

’e

nsemble (1)

Q

u

’e

st

-c

e

qu

is

e

fa

it

aille

ur

s

?

Très nombreux tarifs a llométriques : Biomasse = a * d 1 3 0 b

une seule variable indépendante

prédiction directe de la biomasse

P

ou

rq

uo

ic

ela

po

se

-t

-il

un

pr

ob

m

e

ic

i?

Exposant b

: connu pour varier selon structure (pop)

Notre jeu de données ne reflète pas la population d

’intér êtFaire q q

chose de : plus général, robuste vis-à-vis des

différences de morphologies entre structures (futaie, TSF)

Q

ue

fa

it-on

?

Au minimum, avoir 2 variables indépendantes (

d 13

0

,h)

Rendre compte des

! d e forme à travers (d 1 3 0 ,h)

(11)

1 0

Stratégie d

’e

nsemble (2)

M

ét

ho

de

dir

ec

te

vs

in

dir

ec

te

directe : Biomasse = F (d 1 3 0 ,h)indirecte : B iomasse = Vol 0 (d 1 3 0 ,h) * InfraDens

In

co

nv

én

ie

nt

de

la

m

ét

ho

de

in

dir

ec

te

:

Composition des erreurs

A

va

nt

ag

es

:

Nombreuses données disponibles (croissance, QB)

Savoir-faire sous-jacents

A

nt

ic

ip

er

su

r

le

s

pr

ob

m

es

à

ve

nir

:c

ha

ng

em

en

ts

en

vir

on

ne

m

en

ta

ux

et

te

rm

in

is

m

es

dif

re

nc

s

(12)

Stratégie d

’e

nsemble (3)

R

éa

lis

at

io

ns

pr

éc

éd

en

te

s

en

F

ra

nc

e

:

Second choc pétrolier (contrat DGRST, 1981)

Travail de J. Bouchon, J. P ardé & J.M. Ottorini

Feuillus : 2 procédures distinctes (futaie, TSF)

P

ou

rq

uo

if

air

e

au

tr

em

en

t?

Système des procédures distinctes

!

discontinuité

Or beaucoup de peuplements sont en transition entre la futaie et le TSF

et la codification reste subjective

Hypothèse (théorique) de continuité fondamentale des variations de forme

Profiter du chantier Carbone pour illustrer l

’a

(13)

1

2

Hypothèses et ressources utilisées

H

yp

ot

se

s

:

Le couple (d130, h) contient l ’information nécessaire et

suffisante pour rendre compte des variations de forme

Pas de

covariation

a

vec région biogéographique, station,

structureDeux espèces « b otaniquement proches »

"

m ê me tarif

R

es

so

ur

ce

en

do

nn

ée

s

:le

fo

nd

s

d’

a

rc

hiv

es

IN

R

A

10aines de milliers de cubage

b ois-fort + menus boisPériode de relevé : 1920-1950

Principales essences forestières

Futaies régulières,

p

ureté

"

80% dans 90% des cas

(14)

Forme mathématique

1.

T

ar

if

J.

B

ou

ch

on

,b

ois

-f

or

tto

ta

lC

hên

e

:

V = # + $ .d + % .d 2 + & .d 3 + ' .h 3 + ( .d 2 .h 2.

Id

em

po

ur

le

H

êt

re

:

V = ) .d 2 .h . [ # + $ .d 2 + % .d 3 + & /h + ' *h ] . [ 1 + * .d + + .h ]

(C

om

bin

ais

on

de

)

po

ly

m

es

:

Forme (1) : adaptée pour une publication tabulée, mais comportement en extrapolation non maîtrisable

Forme (2) : mieux adaptée pour o

D é co m p o se r le s p h é n o m è n e s in flu e n ts o H o m o g é n é is e r la va ri a n ce (h é té ro sc é d a st ic ité d e s d o n n é e s d e vo lu o F a ir e d u te st d ’h yp o th è se s •

S

ub

st

itu

tio

n

:v

olu

m

e

"

fa

ct

eu

r

de

fo

rm

e

(15)

1 4

T

r

a

n

s

fo

r

m

a

ti

o

n

d

e

s

v

a

r

ia

b

le

s

in

d

é

p

e

n

d

a

n

te

s

L

e

d

ia

m

è

tr

e

e

t

la

h

a

u

te

u

r

:

co

rr

é

s

!

P

o

u

rt

a

n

t,

in

fo

rm

a

tio

n

n

o

n

-r

e

d

o

n

d

a

n

te

"

T

ra

n

sf

o

rm

a

tio

n

d

e

(

d

1

3

0

,

h

)

e

n

(

d

1

3

0

,

ro

b

u

st

e

ss

e

)

o

ù

ro

b

u

st

e

ss

e

=

#

d

1

3

0

/

h

E

n

o

u

tr

e

,

ce

tt

e

n

o

u

ve

lle

va

ri

a

b

le

:

=

p

rin

cip

a

le

so

u

rc

e

d

e

s

va

ria

tio

n

s

d

e

fo

rm

e

(f

e

u

illu

s)

d

is

cr

im

in

e

b

ie

n

fu

ta

ie

e

t

T

S

F

p

o

ss

è

d

e

u

n

e

g

a

m

m

e

su

ff

is

a

n

te

d

a

n

s

n

o

s

d

o

n

n

é

e

s

a

u

n

e

ff

e

t

lin

é

a

ir

e

ra

is

o

n

n

a

b

le

m

e

n

t

e

xt

ra

p

o

la

b

le

(16)

Modèle

O

n

su

b

st

itu

e

le

fa

ct

e

u

r

d

e

fo

rm

e

a

u

vo

lu

m

e

:

F

o

rm

e

=

V

o

lu

m

e

0

/

[

)

.d

2

.h

/4

0

0

0

0

]

(s

a

n

s

u

n

ité

)

M

o

d

è

le

:

F

o

rm

e

=

[

#

+

$

.d

+

%

.r

o

b

u

st

e

ss

e

]

.

[1

+

&

/d

2

]

(17)

1 6

Principaux résultats

G

ro

up

es

de

co

m

po

rt

em

en

ts

sp

éc

ifiq

ue

s

:

Feuillus : légère différence entre H

ê

tre et Chêne sessile

Résineux «

sombres

»

(Sapin, Épicéa, Douglas) :

comportements similaires

Pins : ressemblent aux feuillus, mais forme <

Feuillus et Pins : la robustesse est prépondérante

Groupes cohérents

c

f

é

tudes / autres continents

F

us

io

n

d’

e

sp

èc

es

:

Toutes sont !,

sauf les Pins (voir zoom)

V

ar

ia

tio

ns

Pas de tendance temporelle (vérification partielle)

Légères variations spatiales, sans structuration géographique

Effet structure (TSF, taillis) : vérifié par

l’I

(18)

L

e

c

a

s

d

e

s

p

in

s

0 5 1 0 1 5 2 0 2 5 3 0 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 0 0 1 2 0 1 4 0 1 6 0 1 8 0 C ir c o n re n c e Ha ute ur P in M a ri ti m e P in s y lv e s tr e N u a g e d e p o in ts c ir c o n re n c e h a u te u r p o u r le s P in s s y lv e s tr e e t m a ri ti m e

Pins sylvestre et maritime : fortes

!

d

es caractéristiques dendrométriques,

(19)

1 8

L

e

c

a

s

d

e

s

p

in

s

Ajustement d ’u

n tarif de cubage commun

-0 .3 -0 .2 -0 .1 0 0 .1 0 .2 0 .3 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 0 0 1 2 0 1 4 0 1 6 0 1 8 0 C ir c o n re n c e sid us du fa cte ur de fo rm e R e s id u s s y lv e s tr e R é s id u s m a ri ti m e R é s id u s d u fa c te u r d e fo rm e a p s a ju s te m e n t d ’u n ta ri f c o m m u n

(20)

L

e

c

a

s

d

e

s

p

in

s

Utilisation du tarif commun sur 77 Pins laricio

0 0 .5 1 1 .5 2 2 .5 3 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 0 0 1 2 0 1 4 0 1 6 0 -0 .4 -0 .3 -0 .2 -0 .1 0 0 .1 0 .2 0 .3 0 .4 0 2 0 4 0 6 0 8 0 1 0 0 1 2 0 1 4 0 1 6 0 Vo lu me (m 3) sid us su r le Vo lu me (m 3) C ir c o n re n c e (c m ) V o lu m e m e s u V o lu m e e s ti m é

(21)

2 0

Qu

’a

-t-on obtenu/appris ?

E

n

vu

e

de

s

ap

plic

at

io

ns

:

Huit tarifs de m ê me structure (C, H, E, S, P, D, M, divers)

Une proposition de méthode

d e portée nationale

C

et

te

m

ét

ho

de

pr

oc

èd

e

pa

r

ra

lis

at

io

n

(=

ex

pe

rt

is

e)

Hypothèse « d e proximité botanique » n on-contrediteGroupements d ’e

spèces : cohérents avec autres continents

"

Application d

’u

n tarif unique aux essences du même genre

É

va

lu

er

un

m

od

èle

:c

’e

st

m

ult

i-c

rit

èr

es

!

Choix de construction, hypothèses testées, propriétés qualitatives, simplicité, utilité, vérification numérique

" C ’e st l ’e

(22)

Résumé des hypothèses

Trois hypothèses explicites (= écrites dans l

’a rticle) – L e co u p le (d 1 3 0 , h ) co n tie n t l’i n fo rm a tio n n é ce ss a ir e e t su ff is a n te p o u r re co m p te d e s va ri a tio n s d e fo rm eP a s d e co va ri a tio n a ve c g io n b io g é o g ra p h iq u e , st a tio n , st ru ct u reD e u x e sp è ce s « b o ta n iq u e m e n t p ro ch e s » " m ê m e ta ri f • Critique a priori : – C e s h yp o th è se s re st e n t va g u e s d a n s le u r fo rm u la tio nE lle s n e co n tie n n e n t p a s le u r p ro p re cr itè re d e m is e à l’é p re u ve

Deux hypothèses implicites : –

C o n tin u ité fo n d a m e n ta le d e s va ri a tio n s d e fo rm eL ’â g e n ’e st p a s u n fa ct e u r a u to n o m e , il a g it à tr a ve rs le s va ri a tio n s d im e n si o n n e lle s

(23)

2

2

Pourquoi faire des hypothèses ?

O

rg

an

is

er

un

pr

ob

m

e,

cla

rif

ie

r

se

s

id

ée

s

É

ta

pe

ut

ile

po

ur

:

Sélectionner des variables, c

h

oisir des formes mathématiques

Justifier ses choix

Modèles

!

d

onnées : plus généraux gr

â

ce aux hypothèses

Hypothèses et connaissances : arbitrer en modèles concurrents

D

ia

lo

gu

er

av

ec

de

s

co

llè

gu

es

qu

ic

ro

ie

nt

à

la

m

ét

ho

de

ex

rim

en

ta

le

Hypothèse

!

expérience

!

décision

F

air

e

ac

ce

pt

er

se

s

pu

blic

at

io

ns

(24)

F

r

a

n

c

h

ir

u

n

e

é

ta

p

e

:

v

e

r

s

u

n

e

th

é

o

r

ie

d

e

s

p

h

é

n

o

m

è

n

e

s

P

re

nd

re

co

ns

cie

nc

e

de

s

«

th

éo

rie

s

im

plic

ite

s

»

:

Exemple : Croissance = Potentiel . Réducteur

Lois d ’invariance : Eichhorn, P ressler , a utoéclaircie

Théorie dendrométrique de la production des PR

Il

s’

a

git

bie

n

de

th

éo

rie

s

(p

no

m

én

olo

giq

ue

s)

:

Organiser des phénomènes, constituer un champ disciplinaire

Associer concepts abstraits (compétition, fertilité) et i

n

dicateurs

concrets (RDI, IF)

Forme mathématique achevée, analyse qualitative

Insertion dans une démarche expérimentale : concevoir de nouvelles expériences (

cf Coop

), faire

d

es prédictions testables

(25)

2

4

Pas de complexes avec l

’idée de théorie !

O

n

n

’e

st

p

a

s

d

a

n

s

u

n

m

o

n

d

e

o

ù

:

T

h

é

o

rie

=

m

o

d

è

le

s

d

e

l’é

co

p

h

ys

io

lo

g

ie

E

m

p

ir

is

m

e

,

st

a

tis

tiq

u

e

s

=

m

o

d

è

le

s

cr

o

is

sa

n

ce

-Q

B

O

ù

tr

o

u

ve

r

se

s

so

u

rc

e

s

d

’in

sp

ir

a

tio

n

?

É

co

lo

g

ie

(c

yc

le

s,

p

o

p

u

la

tio

n

s,

co

m

m

u

n

a

u

s)

A

n

a

to

m

ie

e

t

p

h

ys

io

lo

g

ie

B

o

ta

n

iq

u

e

e

t

a

rc

h

ite

ct

u

re

d

e

s

p

la

n

te

s

B

io

m

é

ca

n

iq

u

e

P

h

ys

iq

u

e

Références

Documents relatifs

Les résultats (i)-(iii) sont conformes à l’intuition : (i)-(ii) si les effets de l’éner- gie d’anisotropie de surface apparaissent pour un ordre petit ou très petit, la structure

De plus, aucune amibe n’a été détectée dans une poche saine d’un patient diagnostiqué comme ayant une maladie parodontale localisée.. On rapporte la

Du lait radioactif peut être rendu buvable en le faisant bouillir Les électrons sont plus petits que les atomes. Les continents sur lesquels nous vivons se déplacent depuis

The behavior of the soft mode frequency as a function of temperature indicates a typical second-order displacive phase transition which suggests strong lattice

La s´ election pas ` a pas est performante lorsque le nombre de variables pertinentes est faible devant nombre total de variables explicatives, quand ces variables sont ind´

Or c'est une idée qui remonte au moins à l'Ànalysis Situs de Poincaré que de détecter la structure de E en y chemi- nant de toutes les façons possibles, et en particulier en

L’absence de coordination affecte également certaines crèches du secteur public, celles isolées dans les communes de petite taille, ainsi que certaines structures privées lucratives,

Then, according to Section 3 in which we describe the continuous actions of the group Homeoc(R) on the real line, the set of fixed points of ψ(GJ ) contains a closed interval J