Explicateur : Qu’est-ce qu’un modèle informatique?
Les ordinateurs utilisent les mathématiques, les données et les instructions informatiques pour créer des représentations d’événements réels. Ils peuvent également prédire ce qui se passe — ou ce qui pourrait se passer — dans des situations complexes, des systèmes climatiques à la propagation de rumeurs dans une ville. Et les ordinateurs peuvent cracher leurs résultats sans que les gens aient à attendre des années ou à prendre de gros risques.
Les scientifiques qui construisent des modèles informatiques commencent par des caractéristiques importantes de tous les événements qu’ils espèrent représenter. Ces caractéristiques peuvent être le poids d’un ballon de football que quelqu’un va botter. Ou il peut s’agir du degré de couverture nuageuse typique du climat saisonnier d’une région. Les caractéristiques qui peuvent changer — ou varier – sont appelées variables.
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Ensuite, les modélisateurs informatiques identifient les règles qui contrôlent ces fonctionnalités et leurs relations. Les chercheurs expriment ces règles avec les mathématiques.
“Les mathématiques intégrées à ces modèles sont plutôt simples — principalement l’addition, la soustraction, la multiplication et certains logarithmes”, note Jon Lizaso. Il travaille à l’Université Technique de Madrid en Espagne. (Les logarithmes expriment les nombres comme des puissances d’autres nombres pour aider à simplifier les calculs lorsque vous travaillez avec de très grands nombres.) Malgré cela, il y a encore trop de travail à faire pour une personne. “Nous parlons probablement de milliers d’équations”, explique-t-il. (Les équations sont des expressions mathématiques qui utilisent des nombres pour relier deux choses égales, telles que 2 + 4 = 6. Mais ils semblent généralement plus compliqués, tels que z = 21x-t)
Résoudre même 2 000 équations peut prendre une journée entière à raison d’une équation toutes les 45 secondes. Et une seule erreur pourrait jeter votre réponse loin.
Des mathématiques plus difficiles peuvent augmenter le temps nécessaire pour résoudre chaque équation à une moyenne de 10 minutes. À ce rythme, résoudre 1 000 équations pourrait prendre près de trois semaines, si vous preniez du temps pour manger et dormir. Et encore une fois, une erreur pourrait tout gâcher.
En revanche, les ordinateurs portables courants peuvent effectuer des milliards d’opérations par seconde. Et en seulement une seconde, le supercalculateur Titan du laboratoire national d’Oak Ridge dans le Tennessee peut faire plus de 20 000 billions de calculs. (Combien coûte 20 000 billions? Ce nombre de secondes atteindrait environ 634 millions d’années!)
Un modèle informatique a également besoin d’algorithmes et de données. Les algorithmes sont des ensembles d’instructions. Ils indiquent à l’ordinateur comment prendre des décisions et quand faire des calculs. Les données sont des faits et des statistiques sur quelque chose.
Avec de tels calculs, un modèle informatique peut faire des prédictions sur une situation spécifique. Par exemple, il peut montrer, ou simuler, le résultat du coup de pied d’un joueur de football en particulier.
Les modèles informatiques peuvent également gérer des situations dynamiques et des variables changeantes. Par exemple, quelle est la probabilité qu’il pleuve vendredi? Un modèle météorologique exécuterait ses calculs encore et encore, en changeant chaque facteur un par un, puis dans diverses combinaisons. Après cela, il comparerait les résultats de toutes les courses.
Après avoir ajusté la probabilité de chaque facteur, il émettrait sa prédiction. Le modèle relancerait également ses calculs à mesure que vendredi se rapprochait.
Pour mesurer la fiabilité d’un modèle, les scientifiques peuvent demander à un ordinateur d’exécuter ses calculs des milliers, voire des millions de fois. Les chercheurs pourraient également comparer les prédictions d’un modèle avec les réponses qu’ils connaissent déjà. Si les prédictions correspondent étroitement à ces réponses, c’est bon signe. Sinon, les chercheurs doivent faire plus de travail pour découvrir ce qu’ils ont manqué. Il se peut qu’ils n’incluent pas suffisamment de variables ou qu’ils se fient trop aux mauvaises.
La modélisation informatique n’est pas une affaire unique. Les scientifiques apprennent toujours plus des expériences et des événements dans le monde réel. Les chercheurs utilisent ces connaissances pour améliorer les modèles informatiques. Plus les modèles informatiques sont bons, plus ils peuvent devenir utiles.
