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Modèles numériques - 3 axes thématiques

 

Cet axe couvre les efforts de recherche dans les domaines scientifiques où la modélisation et la simulation numérique jouent un rôle central, en privilégiant l'analyse et la mise en œuvre de modèles, d’algorithmes et de méthodes de calcul intensifs innovants.
Ces efforts concernent tant l’élaboration, l'étude des modèles et la formalisation de problèmes complexes motivés par les sciences que la mise au point, la validation de nouvelles méthodologies et algorithmes sur de nouvelles architectures de calcul parallèle massif. Les problèmes considérés, qui se prêtent tout particulièrement à une approche interdisciplinaire, couplent des notions variées, multi-physiques, multi-échelles et éventuellement stochastiques. Les outils mathématiques doivent aussi permettre d’évaluer l’impact des incertitudes sur les modèles et paramètres qui entrent en jeu, les erreurs de discrétisation, etc. Une attention particulière doit également être apportée à la validation des résultats que ce soit par l’élaboration d’une série de cas tests de référence, académiques ou expérimentaux, ou le traitement de situations représentatives d’enjeux industriels.

Cet axe thématique concerne les méthodologies et outils à caractère générique d’aide à la conception, à la décision, au contrôle, au diagnostic et au pilotage. Il s'agit de systèmes clefs au niveau industriel (usines du futur, Ecoparcs,..), automobiles / aéronefs… numériques, *AO ), sociétal (bâtiments, villes, … ) et environnemental (réseaux d’énergie intelligents, réseaux de collectes et de distribution…) pour lesquels les besoins d’innovation sont importants : les méthodes d’optimisation pour les problèmes de grande taille, le couplage optimisation/simulation, des questions de vérification et de validation de modèles, des aspects d’intégration (conception/ingénierie collaborative) et interopérabilité, de l’aide au pilotage , à la décision et au diagnostic, des problématiques d’adaptation et d’évaluation de modèles,…

Cet axe thématique regroupe une classe de problèmes où le volume et la complexité des données, issues ou à destination du calcul scientifique constituent un verrou majeur. Ces données sont caractérisées par leur nature différente (temporelle, spatiale, hybride, etc.), leur forme (signaux, déstructurées, semi-structurées, etc.), leur représentation matérielle et logicielle, leur gestion à grande échelle (transport, stockage, volatilité, acuité, pérennité, etc.).

Par ailleurs, l’augmentation de la puissance de calcul amène aussi à s’interroger sur la visualisation des résultats et la gestion de grandes masses de données produites par le calcul.
Ainsi, tous les aspects de la gestion des données impliquées dans les cycles de simulation sont concernés et en particulier les outils et méthodes de pré (maillage) et post traitement.

Cet axe intègre également la mise au point de nouveaux dispositifs, de nouvelles métaphores, de nouveaux paradigmes, algorithmes, méthodes, outils pour la visualisation et l’interaction avec des données de simulation.

Programmes "STIC"

  • INFRA (Infrastructures pour la société numérique)
  • INS (Ingénierie Numérique et Sécurité)
  • CONTINT (Contenus Numériques et Interactions)
  • MN (Modèles Numériques)
  • CHIST-ERA (Long-term CHallenges in Information and Communication Sciences and Technologies)