2011_griset.thierry_Histoire de la modélisation des réseaux techniques

Histoire de la modélisation des réseaux techniques === > [!tldr] Tags > #discipline/histoire #cat/réseaux #cat/infrastructures #cat/modélisation #discipline/sciencesettechniques #cat/litterature #type/journalArticle > [!info] Meta Data >**FirstAuthor**:: [[Griset, Pascal]] **Author**:: [[Thierry, Benjamin]] ~ > **Title**:: Histoire de la modélisation des réseaux techniques > **Year**:: 2011 > **Citekey**:: [[2011_griset.thierry]] > **itemType**:: journalArticle > **Journal**:: *Flux* > **Volume**:: n° 85-86 > **Issue**:: 3 > **Pages**:: 4-7 > **DOI**:: 10.3917/flux.085.0004 > **ISSN**:: 1154-2721 > > [!Cite] > Griset, P., & Thierry, B. (2011). Histoire de la modélisation des réseaux techniques. _Flux_, _n° 85-86_(3), 4–7. [https://doi.org/10.3917/flux.085.0004](https://doi.org/10.3917/flux.085.0004) > > %%[@2011_griset.thierry]%% > **URL**:: https://www.cairn.info/revue-flux1-2011-3-page-4.htm?ref=doi . > > **Related**:: %%[@2003_matarasso]%% ([[2003_matarasso_éthodes de modélisation et changement climatique]]) , %%[@2011_chatzis]%% ([[2011_chatzis_La modélisation des déplacements urbains en France depuis les années 1980, ou la domination progressive du champ par le secteur privé]]) , %%[@2011_gardon]%% ([[2011_gardon_Modéliser la ville ?]]) , %%[@2019_lopez]%% ([[2019_lopez_L'ordre électrique]]) , %%[@2011_debizet]%% ([[2011_debizet_L'évolution de la modélisation des déplacements urbains en France 1960-2005]]) . > > **Attachment**::[Griset et Thierry - 2011 - Histoire de la modélisation des réseaux techniques.pdf](zotero://open-pdf/library/items/ZY5C5FIC). --- > [!important] Synthesis > **Contribution**:: > > [!Abstract] > > implifier le réel, pour mieux le comprendre, ce principe, énoncé par Aristote dès l’Antiquité est à l’origine de la notion de modèle. Structurée au sein des mathématiques dès les années 1930, elle prend également chair, de manière plus empirique, au sein de la physique, de l’économie ou des sciences sociales. La modélisation est initialement un outil dédié à la connaissance scientifique. Elle se tourne vers des objectifs plus opérationnels après la Seconde Guerre mondiale (simulation pour le nucléaire militaire ou météorologie) et devient dès lors également un instrument prédictif. John von Neumann (Automate cellulaire) et Alan Turing (Intelligent machinery) ouvrent, dès la fin des années 1940, les perspectives les plus larges, évoquant même la perspective de l’« intelligence artificielle ». La modélisation se développe à la convergence de l’évolution des moyens informatiques et d’une demande de plus en plus forte et diversifiée. D’une certaine manière, elle suit sur le premier point les évolutions du matériel mais également de la science informatique tant en termes de « performance » que d’insertion dans la société. Comme les premiers systèmes informatiques, les premiers « modèles » sont lourds et s’inscrivent dans une vision centralisée de la gestion de l’information. La modélisation qui chercherait à enfermer les comportements et à dicter les choix peut alors être associée à une image autoritaire. Sa supposée vocation à « prévoir » l’avenir est par ailleurs un facteur de surinterprétation de ses ambitions et de ses réelles capacités par l’opinion. La micro-informatique et l’évolution des concepts permettent à la modélisation de se diffuser de manière plus large et à des échelles plus différenciées. Il ne s’agit certes pas d’une popularisation comparable à celle de la diffusion des micro-ordinateurs mais d’un élargissement considérable du nombre d’acteurs susceptibles, dans les milieux scientifiques, dans les cercles d’expertises, de s’approprier l’outil et de l’utiliser de manière autonome en fonction de leurs besoins spécifiques. Ainsi, de normative la modélisation devient-elle une clef pour diversifier les approches, favoriser la prise en compte de points de vue multiples et offrir potentiellement un outil de décision partagée. Les approches multiniveaux, la modélisation hybride ont ainsi permis de diversifier et d’adapter la modélisation à des enjeux sociétaux de manière plus souple et accessible à un nombre croissant d’acteurs. Par construction, la modélisation repose sur des approches pluridisciplinaires. Son analyse en tant qu’objet ne peut donc qu’être symétriquement abordée de manière pluridisciplinaire, démarche à laquelle l’histoire peut validement contribuer. Ce domaine a en effet une histoire qui ne se résume pas à l’évolution d’un champ scientifico-technique. Elle s’articule de manière forte aux évolutions économiques et sociales, voire culturelles de nos sociétés. Historiciser la modélisation est donc un véritable enjeu, non seulement pour les historiens, qui trouvent là un champ peu exploré et crucial pour comprendre des évolutions plus larges, mais également pour les acteurs du temps présent qui doivent intégrer modèles et modélisation à des processus de décision associant un nombre croissant d’acteurs aux statuts de plus en plus divers voire hétérogènes. Ce numéro Histoire de la modélisation des réseaux techniques entend poser les premiers jalons d’une telle démarche. Il souhaite contribuer à l’ouverture d’un champ nouveau et favoriser l’émergence de problématiques inédites. L’histoire des modèles et de leurs applications aux réseaux et aux territoires reste encore largement à écrire car la prise en compte dans le temps long de la modélisation et de ses évolutions se heurte d’abord à la pluralité des définitions et à la grande diversité de ses champs d’application. >> --- # Note. --- # Annotations%% begin annotations %% ### Imported: 2024-02-06 1:51 pm Quote > S implifier le réel, pour mieux le comprendre Quote > La modélisation est initialement un outil dédié à la connaissance scientifique. Elle se tourne vers des objectifs plus opérationnels après la Seconde Guerre mondiale (simulation pour le nucléaire militaire ou météorologie) et devient dès lors également un instrument prédictif. John von Neumann (Automate cellulaire) et Alan Turing (Intelligent machinery) ouvrent, dès la fin des années 1940, les perspe-c tives les plus larges, évoquant même la perspective de l’« intelligence artificielle » Quote > La modélisation qui chercherait à enfermer les comportements et à dicter les choix peut alors être associée à une image autoritaire. Sa supposée vocation à « prévoir » l’avenir est par ailleurs un Quote > facteur de surinterprétation de ses ambitions et de ses réelles capacités par l’opinion. Quote > Les approches multiniveaux, la modélisation hybride ont ainsi permis de diversifier et d’adapter la modélisation à des enjeux sociétaux de manière plus souple et accessible à un nombre croissant d’acteurs. Quote > le modèle offre une « représentation sélective et symbolique d’un phénomène empirique » et s’applique donc à chaque tentative de compr-é hension du réel au moyen d’un réseau de concepts structurés par des relations. Le modèle peut expliquer ou décrire, mais également prévoir. Quote > les premières pr-a tiques qui ont recours aux modèles sont d’origine américaine. Quote > L’article souligne une certaine hégémonie anglo-saxonne qui s’exerce au travers des outils logiciels dans les années 1980 et 1990 et qui confirme que, loin d’être neutre, l’informatique est un puissant fa-c teur de mutation des pratiques mais également d’exercice direct ou indirect d’un pouvoir de prescription. Quote > gestion du statio-n nement des années 1950 aux années 1970. À l’image des contributions de Debizet et Chatzis, le thème du retard français et de l’importation depuis les États-Unis d’une pratique modélisatrice est rappelé. Quote > comment un enjeu technique est traversé de controverses politiques et idéologiques qui entretiennent avec lui un ensemble de relations mutuelles, bien que conflictuelles %% end annotations %% %% Import Date: 2024-02-07T22:31:00.625+01:00 %%