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