LES FORMALISMES DE LA MODELISATION SYSTEMIQUE

Le « platonisme mathématique en tant que dispositif de conceptualisation non-métaphysique (Version courte)

Dans ce papier, nous cherchons à montrer 1° que dans le domaine des fondements mathématiques, le modèle platonicien peut faire fonction de dispositif de conceptualisation dépouillé de toute connotation métaphysique, et 2° que cette fonction s'avère indispensable dans les deux contextes pré-gödélien et postgödélien. Tenant compte du fait que Platon ne se retrouverait pas forcément dans ce que la postériorité tend à lui attribuer, nous pensons toutefois que l'ensemble des interprétations parfois abusives avancées tout au long de l'histoire de la philosophie à propos de l'oeuvre platonicienne, représente désormais un édifice cohérent. Cet édifice que nous appelons -par opposition à l'oeuvre platonicienne stricto sensu -« modèle platonicien standard de la connaissance » est amené à jouer dans le domaine des fondements mathématiques le rôle de dispositif de conceptualisation ci-dessus évoqué. Étudiant les notions de système formel et de système formalisé dans l'optique hilbertienne revisitée sous l'angle de la théorie des modèles, nous verrons qu'une zone de flou s'étale entre ces deux notions. Toute démarche visant la maîtrise de cette zone de flou doit faire des choix épistémologiques qu'il s'agit d'assumer en tant que tels. Ces choix expriment systématiquement le schéma de l'opposition des complémentaires à exclusion réciproque « si a, alors b, ou bien si non-b, alors non-a ». A ce niveau, nous constaterons 1° que tout choix tranché entre a et non-b requiert des présupposés d'ordre métaphysique, 2° que le rejet de présupposés d'ordre métaphysiques empêche tout choix tranché entre a et non-b et 3° qu'au sein d'une approche non-métaphysique les options a et non-b sont équivalentes par rapport à la zone de flou affectant la distinction des notions de système formel et de système formalisé. Loin de ce que l'intuition pourrait nous suggérer, le recours, à propos de ces choix épistémologiques, au modèle platonicien standard ne traduit nullement l'adoption d'un présupposé métaphysique parmi d'autres. Bien au contraire, dans le cadre d'une démarche refusant tout présupposé métaphysique, le modèle platonicien standard véhiculé à titre de dispositif de conceptualisation permet la systématisation globale de l'ensemble des choix épistémologique entre a et non-b possibles, choix équivalents en raison même du refus de toute référence métaphysique. Ce point s'accommode parfaitement de l'aperception post-gödélienne « classique », i.e. non-déflationniste des fondements mathématiques.. Mais nous verrons également que les théories dites « déflationnistes » au sens très large -nous y rangeons aussi l'instrumentalisme hilbertien selon Michael Detlefsen -expriment à leur tour et probablement contre toute attente un choix épistémologique relevant du modèle platonicien standard.

1992

La modélisation, sous une grande diversité d'approches, concerne aussi bien les systèmes biophysiques que les systèmes anthropiques. Elle peut constituer un instrument utile pour les approches systémiques en milieu rural, notamment par son rôle d'interface disciplinaire. Une réflexion épistémologique doit contribuer à mieux en cerner les potentialités et les limites.

2011

Cet article s'insère dans un contexte de conception préliminaire d'un système complexe dans lequel l'approche de l'ingénierie système basée sur les modèles est utilisée. SysML et Modelica sont les deux langages de modélisation sur lesquels nous nous focaliserons. Ces deux langages possèdent des concepts ou des approches de modélisation similaires et bien qu'ils n'aient pas la même finalité, ils sont tous les deux utilisés pour modéliser le comportement d'un système. SysML permet une modélisation graphique et visuelle alors que Modelica est un langage textuel destiné à la simulation des modèles. Dans le but d'aider à la formalisation de modèles durant la phase de conception préliminaire, des analogies entre les langages SysML et Modelica sont présentées. Cet article reprend les grands concepts de ces 2 langages et leurs relations. Un cas d'application de conception haut niveau de la partie propulsive d'un navire est présenté.

Dans le but d’aider BELIFE INSURANCE à améliorer mieux appréhender le risque de rachat dans sa gestion actif-passif, et compte tenu de la demande massive de rachats totaux dont elle a fait l’objet, nous entreprenons la recherche d’un modèle adapté de prévision. Ainsi la recherche de ce modèle de prévision, passe par une définition de notions théoriques de bases suivi d’une analyse comportementale du portefeuille En outre, La durée de vie du contrat est essentielle à la rentabilité de celui-ci. Cette rentabilité ne dépend pas seulement de sa sinistralité. Il est donc nécessaire de conserver ses affaires en portefeuille plusieurs années afin de les rentabiliser. Dans ce travail, nous nous sommes intéressés à la modélisation de la durée de vie des contrats d’assurance vie avant leur rachat. L’idée de l’étude est d’expliquer les chutes des contrats d’assurance vie par les variables qui peuvent avoir une influence sur celles-ci. Notre analyse consiste donc à évaluer la durée de vie des contrats d’assurance vie en tenant compte de toutes les informations disponibles dans nos bases de données. En dernier lieu, proposer un modèle optimal applicable au sein de BELIFE INSURANCE en vue de prévoir les sorties du portefeuille sous forme de rachats.

2006 Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, 2006

La conception d'un système embarqué implique une phase préalable de modélisation grâce à des outils (langages ou plate-formes) de modélisation. Chacun de ces outils utilise une approche de modélisation appropriée ; ce qui induit une dépendance forte entre la méthodologie et l'outil de modélisation. Il s'ensuit que le choix de la méthodologie par le concepteur est dicté par celui de l'outil à utiliser. Ce choix dépend à la fois des contraintes spécifiques du système et du niveau d'abstraction auquel il sera modélisé. Il est déterminant au niveau de la mise en oeuvre du système car, il oriente la modélisation et contraint donc la conception. Ainsi, un mauvais choix peut compromettre la qualité et le coût de la conception.

L'utilisation de la modelisation conceptuelle dans le developpement des systemes d'in- formation a pour objectif une prise en compte plus adequate des besoins des applications dans leur environnement d'utilisation. La modelisation conceptuelle consistea representer de maniere abstraite, c'est-`a-dire en termes de concepts familiers aux domaines d'application et independamment des technologies d'implementation, certains aspects des systemes physiques ou humains et de leur environnement. Cet article suggere des analogies avec la science de la cognition et motive l'importance de la modelisation conceptuelle dans la methodologie mod- erne de developpement de systemes d'information. EnÞn, il donne des exemples de travaux relatifsa l'utilisation de la modelisation conceptuelle dans divers domaines d'applications. Mots-cle: modelisation conceptuelle, conception, systemes d'information

1. Y compris pour l'achèvement des en-cours A et le commencement des en-cours C.

Les modèles dynamiques font intervenir des variables décalées dans le temps contrairement aux modèles statiques vus précédemment. Ils posent, comme nous le verrons au …l des chapitres, beaucoup plus de problèmes, à la fois de construction et de propriétés statistique des estimateurs. Comme vous l'avez certainement déjà constaté en économie ces modèles se retrouvent dans toute les études qu'elles soient macro ou micro-économiques ainsi que dans les modèles …nanciers. Dans ce chapitre nous donnerons quelques exemples montrant l'apport de ces modèles. Un modèle dynamique fait intervenir des retards sur une ou plusieurs variables. Si ces variables sont uniquement exogènes on parlera de modèles à retards échelonnés comme dans la forme simple y t = c + r X i=0 a i x ti + t Si les variables retardées correspondent à l'endogène on appellera ces modèles des modèles autorégressifs y t = c + r X i=1 a i y ti + t ou y t = c + r X i=1 a i y ti + bx t + cz t + t Dans le cas général on parlera de modèles autorégressifs et à retards échelonnés y t = c + r X i=1 a i y ti + l X j=0 b j x tj + t On remarque que j peut aller de 0 à l, mais bien sur que i ne peut aller que de 1 à r car si on prend i=0 y t est expliqué par lui-même ce qui vous donnera a 0 = 1 et tous les autres coe¢ cients nuls et un R 2 magni…que égal à 1 mais qui bien sur n'explique rien. Autre remarque : les retards r et l ne sont pas égaux en général et tous les retards ne sont pas obligatoirement explicatifs, c'est-à-dire que des coe¢ cients a i ou b j peuvent être nuls. Nous verrons que le choix de r et l n'est pas toujours simple. REMARQUE IMPORTANTE: Nous faisons l'hypothèse que les erreurs des mod-èles présentés dans ce chapitre sont stationnaires. Cette hypothèse sera étudiée dans le chapitre sur l'intégration des séries. 1 Modèles dynamiques et théorie économique Quelques exemples économiques vont être présentés ici, ils montrent le passage d'un modèle statique à un modèle dynamique.