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La modélisation comme pratique scientifique
Michel Morange, Département de Biologie, Ens
Montpellier, 1er Juin 2010
• 1. La diversité des modèles
• 2. La place des modèles en philosophie des sciences
• 3. Il y a une histoire complexe de la modélisation en Biologie
• 4. Il y a aujourd’hui beaucoup d’opportunités pour la modélisation
• 5. Quelques principes à respecter
1. La diversité des modèles
Les modèles animaux
Les réactions chimiques
La voie du v-EGF(Un modèle « mécanique »)
Protein folding energy landscape
(K. A. Dill and H. S. Chan (1997) « From Levinthal to pathways to funnels », Nature
structural biology 4, 10-19)
Quelques conclusions préliminaires
• Un modèle est toujours une représentation (de la réalité, ou des phénomènes?), et donc une simplification
• Les modèles mathématiques (formels)
• Il y a continuité entre les différents types de modèles
• Le modèle est-il en amont ou en aval du travail?
2. La place des modèles en philosophie des
sciences
• 1. Un intermédiaire entre les théories et les phénomènes
• 2. Une importance longtemps occultée
• 3. Représentation des phénomènes ou représentation des théories?
Il existe différents types de modèles pour le
philosophe des sciences• 1. Le modèle iconique ou « scale model »
• 2. Modèles idéalisés (au sens d’Aristote ou de Galilée) et modèles approchés
• 3. Les modèles analogiques (les mpodèles hydrauliques, les réseaux)
• 4. Les modèles phénoménologiques
• Un modèle peut être plusieurs choses à la fois, et ce qu’il est « vraiment » n’est pas toujours évident
Le rôle des modèles
• 1. Un moyen de tester une théorie
• 2. Un pas vers l’élaboration d’une théorie
• 3. Un moyen de rassembler les données
• 4. Un moyen d’expliquer les phénomènes
• Un modèle peut jouer simultanément différents rôles
Le statut ontologique des modèles
• Quelle est la réalité d’un modèle?
• Que se passe-t-il lorsqu’il y a plusieurs modèles d’un ensemble de phénomènes, incompatibles entre eux, mais nécessaires pour rendre pleinement compte des phénomènes? (La question du réalisme. Le « perspectival realism ». Il y a différents modèles, parce qu’il y a différents projets (Ian Hacking))
3. Il y a une histoire complexe de la modélisation en
Biologie
A. Il y a une situation très différente suivant les disciplines biologiques
- Génétique des populations, biologie évolutive, écologie
- Epidémiologie
- Physiologie
- La biologie cellulaire et moléculaire
Pourquoi les modèles ont tant de place en Ecologie
- Evolution?
• Le rôle de pont entre la théorie et les phénomènes (la théorie darwinienne: une théorie squelettique)
• Une expérimentation difficile ou impossible (le temps)
• Aujourd’hui, les modèles n’opèrent plus dans un espace aussi libre
• Des raisons sociologiques complexes
B. Il y a eu des échecs: le problème de la « similarité »
- D’arcy Thompson « On growth and Form »
- La biologie mathématique: les simplifications abusives (Nicolas Rashevsky)
- Cyril Hinshelwood, et l’adaptation bactérienne
C: Beaucoup de biologistes se méfient de la modélisation mathématique
- Ils maîtrisent mal les mathématiques
- Ils ne voient pas l’intérêt de la modélisation
- Ils trouvent les simplifications abusives
4. Il y a aujourd’hui beaucoup d’opportunités pour la modélisation
A: les voies de signalisation, les
réseaux de régulation génétique
B: De nouveaux phénomènes (le bruit)
Caractérisation du bruit moléculaire
Jonathan M. Raser and Erin K. O’Shea (2004) « Control of stochasticity in eukaryotic gene expression », Science 304, p.
1811-1814.
C: Le modèle change de rôle: il aide à préparer les expériences
(Biologie synthétique)
• The repressilator(Michael B. Elowitz and Stanislas Leibler (2000) A synthetic oscillatory network of transcriptional regulators, Nature 403 335-338)
D: Le modèle peut permettre de simplifier
J. J. Sieber et al. (2007) « Anatomy and dynamics of a supramolecular membrane protein cluster » Science 317, 1072-1076
E: Le modèle mathématique permet de tester si le système
est suffisamment décrit
F: Le modèle permet d’expérimenter là où
l’expérimentation directe est impossible (travaux sur
l’origine de la vie; biologie évolutive)
G: Les simulations, un nouveau type de
modèles• L’outil informatique
• Est-ce différent des expériences de pensée? La prise en compte du temps, et l’émergence diachronique
• La simulation est bien adaptée au problème local/global
• Ressemblance et explication?
5. Quelques principes à respecter
• Le principe GIGO (garbage in, garbage out)
• On fait un modèle pour répondre à une question (modèle prédictif, modèle explicatif)
• L’étape la plus importante est celle de la conception du modèle: ne pas sauter les pages qui y sont consacrées dans les articles!
• Bien choisir le système à modéliser (un enjeu, de bonnes données, une complexité « raisonnable »)
• Un modèle peut échapper aux biologistes