{"id":114197,"date":"2023-03-17T16:16:12","date_gmt":"2023-03-17T16:16:12","guid":{"rendered":"https:\/\/yogaesoteric.net\/cum-o-cautare-a-adevarului-matematic-si-a-modelelor-complexe-poate-duce-la-predictii-stiintifice-inutile\/"},"modified":"2023-03-17T16:50:39","modified_gmt":"2023-03-17T16:50:39","slug":"cum-o-cautare-a-adevarului-matematic-si-a-modelelor-complexe-poate-duce-la-predictii-stiintifice-inutile","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/yogaesoteric.net\/fr\/cum-o-cautare-a-adevarului-matematic-si-a-modelelor-complexe-poate-duce-la-predictii-stiintifice-inutile\/","title":{"rendered":"Comment une qu\u00eate de v\u00e9rit\u00e9 math\u00e9matique et de mod\u00e8les complexes peut conduire \u00e0 des pr\u00e9dictions scientifiques inutiles"},"content":{"rendered":"

Une vision dominante en science est qu\u2019il existe une v\u00e9rit\u00e9 math\u00e9matique structurant l\u2019univers. On suppose que le travail du scientifique est de d\u00e9chiffrer ces relations math\u00e9matiques : une fois comprises, elles peuvent \u00eatre traduites en mod\u00e8les math\u00e9matiques. Ex\u00e9cuter la \u00ab r\u00e9alit\u00e9 de silicium <\/em>\u00bb r\u00e9sultante dans un ordinateur peut alors nous fournir des informations utiles sur la fa\u00e7on dont le monde fonctionne.<\/p>\n

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Puisque la science ne cesse de r\u00e9v\u00e9ler des secrets, les mod\u00e8les ne cessent de grossir. Ils int\u00e8grent des d\u00e9couvertes et des m\u00e9canismes nouvellement trouv\u00e9s pour mieux refl\u00e9ter le monde qui nous entoure. De nombreux chercheurs supposent que des mod\u00e8les plus d\u00e9taill\u00e9s produisent des estimations plus pr\u00e9cises et de meilleures pr\u00e9visions car ils sont plus proches de la r\u00e9alit\u00e9. Mais notre nouvelle recherche, publi\u00e9e dans Avanc\u00e9es scientifiques<\/em>\u00a0<\/em>sugg\u00e8re qu\u2019ils peuvent avoir l\u2019effet inverse.<\/p>\n

L\u2019hypoth\u00e8se selon laquelle \u00ab plus de d\u00e9tails, c\u2019est mieux <\/em>\u00bb recoupe les domaines disciplinaires. Les ramifications sont \u00e9normes. Les universit\u00e9s se dotent d\u2019ordinateurs de plus en plus puissants car elles veulent faire tourner des mod\u00e8les de plus en plus gros, n\u00e9cessitant une puissance de calcul de plus en plus importante. R\u00e9cemment, la Commission europ\u00e9enne a investi 8 milliards d\u2019euros (6,9 milliards de livres sterling) pour cr\u00e9er une simulation tr\u00e8s d\u00e9taill\u00e9e de la Terre (avec des humains), surnomm\u00e9e un \u00ab jumeau num\u00e9rique <\/em>\u00bb, dans l\u2019espoir de mieux relever les d\u00e9fis sociaux et \u00e9cologiques actuels.<\/p>\n

Dans nos derni\u00e8res recherches, nous montrons que la poursuite de mod\u00e8les toujours plus complexes comme outils pour produire des estimations et des pr\u00e9visions plus pr\u00e9cises peut ne pas fonctionner. Sur la base de la th\u00e9orie statistique et d\u2019exp\u00e9riences math\u00e9matiques, nous avons ex\u00e9cut\u00e9 des centaines de milliers de mod\u00e8les avec diff\u00e9rentes configurations et mesur\u00e9 l\u2019incertitude de leurs estimations.<\/p>\n

Nous avons d\u00e9couvert que des mod\u00e8les plus complexes avaient tendance \u00e0 produire des estimations plus incertaines. En effet, de nouveaux param\u00e8tres et m\u00e9canismes sont ajout\u00e9s. Un nouveau param\u00e8tre, par exemple l\u2019effet du chewing-gum sur la propagation d\u2019une maladie, doit \u00eatre mesur\u00e9 et est donc sujet \u00e0 des erreurs de mesure et \u00e0 l\u2019incertitude. Les mod\u00e9lisateurs peuvent \u00e9galement utiliser diff\u00e9rentes \u00e9quations pour d\u00e9crire math\u00e9matiquement le m\u00eame ph\u00e9nom\u00e8ne.<\/p>\n

Une fois ces nouveaux ajouts et leurs incertitudes associ\u00e9es int\u00e9gr\u00e9s dans le mod\u00e8le, ils viennent s\u2019ajouter aux incertitudes d\u00e9j\u00e0 pr\u00e9sentes. Et les incertitudes continuent de cro\u00eetre \u00e0 chaque mise \u00e0 niveau du mod\u00e8le, rendant la sortie du mod\u00e8le plus floue \u00e0 chaque \u00e9tape du processus, m\u00eame si le mod\u00e8le lui-m\u00eame devient plus fid\u00e8le \u00e0 la r\u00e9alit\u00e9.<\/p>\n

Cela affecte tous les mod\u00e8les qui ne disposent pas de donn\u00e9es de validation ou de formation appropri\u00e9es permettant de v\u00e9rifier l\u2019exactitude de leur sortie. Cela comprend les mod\u00e8les mondiaux du changement climatique, de l\u2019hydrologie (d\u00e9bit d\u2019eau), de la production alimentaire et de l\u2019\u00e9pid\u00e9miologie, ainsi que tous les mod\u00e8les pr\u00e9disant les impacts futurs.<\/p>\n

R\u00e9sultats flous<\/strong><\/p>\n

En 2009, des ing\u00e9nieurs ont cr\u00e9\u00e9 un algorithme appel\u00e9 Google Flu Trends pour pr\u00e9dire la proportion de visites chez le m\u00e9decin li\u00e9es \u00e0 la grippe aux \u00c9tats-Unis. Bien qu\u2019il soit bas\u00e9 sur 50 millions de requ\u00eates que les gens avaient tap\u00e9es dans Google, le mod\u00e8le n\u2019a pas \u00e9t\u00e9 en mesure de pr\u00e9dire l\u2019\u00e9pid\u00e9mie de grippe porcine de 2009. Les ing\u00e9nieurs ont alors rendu le mod\u00e8le, qui ne fonctionne plus, encore plus complexe. Mais ce n\u2019\u00e9tait toujours pas si pr\u00e9cis. Des recherches men\u00e9es par le psychologue allemand Gerd Gigerenzer ont montr\u00e9 qu\u2019il surestimait syst\u00e9matiquement les visites chez le m\u00e9decin en 2011-2013, dans certains cas de plus de 50 %.<\/p>\n

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Gerd Gigerenzer<\/figcaption><\/figure>\n

Gigerenzer a d\u00e9couvert qu\u2019un mod\u00e8le beaucoup plus simple pourrait produire de meilleurs r\u00e9sultats. Son mod\u00e8le a pr\u00e9dit les taux de grippe hebdomadaires en se basant uniquement sur une toute petite donn\u00e9e : combien de personnes avaient vu leur m\u00e9decin g\u00e9n\u00e9raliste la semaine pr\u00e9c\u00e9dente.<\/p>\n

Un autre exemple est celui des mod\u00e8les hydrologiques mondiaux, qui suivent comment et o\u00f9 l\u2019eau se d\u00e9place et est stock\u00e9e. Ils ont commenc\u00e9 simples dans les ann\u00e9es 1960 en se basant sur les \u00ab processus d\u2019\u00e9vapotranspiration \u00bb (la quantit\u00e9 d\u2019eau qui pouvait s\u2019\u00e9vaporer et transpirer d\u2019un paysage couvert de plantes) et se sont rapidement \u00e9tendus, prenant en compte les utilisations domestiques, industrielles et agricoles de l\u2019eau \u00e0 l\u2019\u00e9chelle mondiale. La prochaine \u00e9tape pour ces mod\u00e8les consiste \u00e0 simuler les demandes en eau sur Terre pour chaque kilom\u00e8tre et chaque heure.<\/p>\n

Et pourtant on se demande si ce d\u00e9tail suppl\u00e9mentaire ne va pas seulement les rendre encore plus alambiqu\u00e9s. Nous avons montr\u00e9 que les estimations de la quantit\u00e9 d\u2019eau utilis\u00e9e pour l\u2019irrigation produites par huit mod\u00e8les hydrologiques mondiaux peuvent \u00eatre calcul\u00e9es avec un seul param\u00e8tre : l\u2019\u00e9tendue de la zone irrigu\u00e9e.<\/p>\n

Voies \u00e0 suivre<\/strong><\/p>\n

Pourquoi le fait que plus de d\u00e9tails peuvent aggraver un mod\u00e8le a-t-il \u00e9t\u00e9 n\u00e9glig\u00e9 jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent ? De nombreux mod\u00e9lisateurs ne soumettent pas leurs mod\u00e8les \u00e0 une analyse d\u2019incertitude et de sensibilit\u00e9, des m\u00e9thodes qui indiquent aux chercheurs comment les incertitudes du mod\u00e8le affectent l\u2019estimation finale. Beaucoup continuent d\u2019ajouter des d\u00e9tails sans d\u00e9terminer quels \u00e9l\u00e9ments de leur mod\u00e8le sont les plus responsables de l\u2019incertitude de la sortie.<\/p>\n

C\u2019est inqui\u00e9tant car les mod\u00e9lisateurs sont int\u00e9ress\u00e9s par le d\u00e9veloppement de mod\u00e8les toujours plus grands \u2013 en fait, des carri\u00e8res enti\u00e8res sont construites sur des mod\u00e8les complexes. C\u2019est parce qu\u2019ils sont plus difficiles \u00e0 falsifier : leur complexit\u00e9 intimide les \u00e9trangers et complique la compr\u00e9hension de ce qui se passe \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur du mod\u00e8le.<\/p>\n

Il existe cependant des rem\u00e8des. Nous sugg\u00e9rons de veiller \u00e0 ce que les mod\u00e8les ne deviennent pas de plus en plus gros pour le plaisir. M\u00eame si les scientifiques effectuent une analyse d\u2019incertitude et de sensibilit\u00e9, leurs estimations risquent de devenir si incertaines qu\u2019elles deviennent inutiles pour la science et l\u2019\u00e9laboration des politiques. Investir beaucoup d\u2019argent dans l\u2019informatique juste pour ex\u00e9cuter des mod\u00e8les dont l\u2019estimation est compl\u00e8tement floue n\u2019a pas beaucoup de sens.<\/p>\n

Les mod\u00e9lisateurs devraient plut\u00f4t r\u00e9fl\u00e9chir \u00e0 la mani\u00e8re dont l\u2019incertitude augmente avec chaque ajout de d\u00e9tails dans le mod\u00e8le et trouver le meilleur compromis entre le niveau de d\u00e9tail du mod\u00e8le et l\u2019incertitude de l\u2019estimation.<\/p>\n

Pour trouver ce compromis, on peut utiliser le concept de \u00ab dimensions effectives<\/em> \u00bb \u2013 une mesure du nombre de param\u00e8tres qui ajoutent de l\u2019incertitude \u00e0 la sortie finale, en tenant compte de la fa\u00e7on dont ces param\u00e8tres interagissent les uns avec les autres \u2013 que nous d\u00e9finissons dans notre article.<\/p>\n

En calculant les dimensions effectives d\u2019un mod\u00e8le apr\u00e8s chaque mise \u00e0 niveau, les mod\u00e9lisateurs peuvent \u00e9valuer si l\u2019augmentation de l\u2019incertitude rend toujours le mod\u00e8le adapt\u00e9 \u00e0 la politique ou, au contraire, si elle rend la sortie du mod\u00e8le si incertaine qu\u2019elle est inutile. Cela augmente la transparence et aide les scientifiques \u00e0 concevoir des mod\u00e8les qui servent mieux la science et la soci\u00e9t\u00e9.<\/p>\n

Certains mod\u00e9lisateurs peuvent toujours soutenir que l\u2019ajout de d\u00e9tails du mod\u00e8le peut conduire \u00e0 des estimations plus pr\u00e9cises. La charge de la preuve leur incombe d\u00e9sormais.<\/p>\n

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yogaesoteric<\/strong>
\n17 mars 2023<\/strong><\/p>\n

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