Les intérêts et les limites de l’utilisation des modèles en géologie
(TP – 1ère – TS)
Modélisation :
Pourquoi modéliser ?
Comprendre, quantifier, prédire, extrapoler
Les différentes démarches de modélisation :
Deux types de processus :
- processus déterministes
- processus stochastiques (aléatoires)
La modélisation des processus stochastiques s’appuie sur les statistiques.
La modélisation des processus déterministes peut être :
- analogique ou numérique
- directe ou inverse
Modélisation analogique :
Utilise des matériaux analogues à ceux rencontrés dans la nature et vise à suivre leur
comportement quand on les soumet à différentes situations (contraintes, échauffement /
refroidissement, traversée d’un rai lumineux) ; cela permet de « visualiser » les effets obtenus
et, en retour, de se faire une idée de ce que devraient être les matériaux, ou leur disposition,
ou les paramètres environnementaux qu’ils subissent pour rendre compte des observations
réalisées sur les objets géologiques.
Modélisation numérique :
La modélisation numérique vise aux mêmes objectifs mais en résumant le matériau aux lois
physico-chimiques qu’il est supposé, par hypothèse, vérifier. Cela permet donc de chercher
les lois qui semblent régir le comportement des matériaux des enveloppes terrestres, ou ses
lois étant par hypothèse admise, rechercher les autres caractéristiques des matériaux et/ou des
conditions environnementales qu’ils subissent (démarche dite d’inversion des données par
recherche de conditions permettant de minimiser l’écart entre les données et les résultats
fournis par application des lois admises).
Modèles de processus ou de données.
Les limites des modèles
- Il faut rappeler qu’il est essentiel d’inscrire la modélisation, ici analogique, dans le cadre
d’un problème géologique formulé à partir d’une situation concrète. Le modèle s’intègre dans
une problématique. On ne recourt pas à un modèle a priori. Chaque modélisation doit être
introduite consécutivement à la définition d’une problématique établie à partir de faits ou de
données concrètes.
- L’élaboration du modèle doit être guidée autant que possible par l’identification des
paramètres mis en jeu dans le processus naturel étudié.