Modele deuxieme avertissement

L`une des façons d`aborder la question est de reconnaître l`existence des compromis inhérents à la modélisation. Dans l`introduction à son 1966 de papier, «la stratégie de construction de modèles en biologie des populations», Richard Levins a proposé qu`un modèle puisse être caractérisé en termes de trois desiderata: «réalisme», «précision», et «généralité» (Levins, 1966). La généralité fait référence à la capacité du modèle à représenter plusieurs situations et, par conséquent, inclut implicitement la capacité d`extrapoler au-delà du domaine dans lequel le modèle a été développé (Levins, 1993). La précision fait référence au degré d`exactitude des mesures ou des prédictions et incorpore la signification statistique du mot (propagation sur la moyenne; Levins, 1993). La réalité fait référence au nombre de processus sous-jacents donnant lieu aux observations qui sont incorporées dans le modèle (Sharpe, 1990; Korzukhin et coll., 1996). Levins a en outre proposé qu`un modèle donné ne puisse maximiser que deux de ces trois attributs. La formulation du modèle comprend donc un compromis de l`un de ces attributs en faveur des deux autres. Néanmoins, malgré ses faiblesses, nous affirmons que l`essence de l`argumentation de Levins est saine et qu`elle représente un moyen utile de penser à la modélisation. Il est évident qu`aucun modèle ne peut être tout pour toutes les personnes. La modélisation implique une simplification de la «vérité» pour la rendre compréhensible et gérable, et il y aura naturellement un biais, conscient ou non, vers un aspect de la performance du modèle sur un autre (c.-à-d.

un compromis) à la suite de cette simplification. Le point important est qu`il y a un compromis impliqué dans toutes les modélisations. Le cadre des Levins est imparfait et controversé («mauvais»), mais, dans l`intérêt des discussions, nous croyons toujours qu`il est utile. Les modèles sont un outil clé pour bâtir la compréhension et donner un aperçu de notre exploration de l`écosystème marin. L`ambition de gagner la compréhension est en partie stimulée par notre curiosité inhérente et en partie par le besoin de nos sociétés de gérer les impacts humains. Hjort (1914) a typifié ces deux ambitions; l`envie d`améliorer la compréhension scientifique et la nécessité de comprendre la dynamique des stocks halieutiques pour améliorer le rendement des pêcheries. Un siècle plus tard, nous sommes toujours mis au défi de comprendre les «moteurs» de la productivité marine et d`informer ainsi la gestion de l`impact humain et d`assurer à la fois l`exploitation durable et la conservation de nos mers et Océans. Les modèles peuvent fournir la base d`information pour la dynamique de l`écosystème et les activités humaines et nous informent également sur les conséquences probables de nos actions. Aucun modèle n`est, ou peut être, une représentation parfaite de la nature.

Les modèles, à la fois dans l`utilisation mathématique et conceptuelle du mot, expriment la compréhension humaine du sujet à l`étude et réduisent ainsi la complexité à une forme gérable et accessible. Dans le processus de création d`un modèle, une fidélité réduite à la «vérité» est le prix payé pour la simplification. Tous les modèles sont donc “faux”, pour paraphraser Box et Draper (1987), donc la question devient “Comment sont-ils utiles?” Cette question-clé, nous le proposons, ne peut être résolue que dans le contexte de la demande pour laquelle le modèle est destiné.

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