Cours commun du Chels – L'incertitude et l'incertain – 6 : « Modéliser et visualiser l’incertitude – 2e soirée »

À travers douze soirées, ce cycle de conférences propose d’entrer dans le labyrinthe de l’incertain. Explorer l’incertain, ce n’est pas chercher une sortie unique. C’est accepter les détours, les bifurcations, les points de vue multiples. Et peut-être découvrir que le doute n’est pas seulement une impasse, mais une manière d’avancer.

Séance 5 : « Modéliser et visualiser l’incertitude – 2^e soirée »

Cette soirée prolonge la réflexion engagée une semaine plus tôt, en abordant cette fois la modélisation de l'incertitude dans l'appréciation quantitative des risques sanitaires et environnementaux, et la conception de systèmes dynamiques robustes. La première conférence, assurée par Marie-Laure Delignette-Muller, plonge au cœur de l'appréciation quantitative des risques, là où la modélisation mathématique devient un outil d'aide à la décision publique. À travers deux études de cas, l'une en sécurité alimentaire, l'autre en écotoxicologie, elle présente plusieurs méthodes de modélisation de l'incertitude : élicitation d'experts, inférence bayésienne, rééchantillonnage et simulations de Monte Carlo. Une distinction fondamentale est au cœur de l'exposé : celle entre variabilité, liée à la diversité naturelle entre individus, et incertitude, liée aux limites de nos connaissances. En séparant ces deux dimensions, les scientifiques offrent aux gestionnaires du risque une lecture plus claire et plus honnête des menaces pesant sur la santé et l'environnement. La seconde conférence, co-animée par Arthur Peroudo et Gérard Scorletti, aborde l'incertitude sous l'angle de l'ingénierie des systèmes dynamiques. Le point de départ est une tension inévitable : concevoir un système à partir d'un modèle mathématique n'offre jamais la garantie que le comportement observé sur le système réel corresponde à celui prédit par le modèle. Des approches dites robustes ont été développées ces dernières décennies pour gérer ces écarts, qu'ils soient liés à des erreurs de modélisation, au vieillissement des composants, aux conditions environnementales ou à d'autres facteurs. L'exposé montre comment la rétroaction, mécanisme omniprésent dans les systèmes vivants, constitue un levier puissant pour absorber ces incertitudes et maintenir un comportement maîtrisé. Ces concepts sont illustrés par des exemples tirés du quotidien.