Les chiens préhistoriques présentaient déjà une grande variété de taille et de forme de têtes, d’après une étude publiée aujourd’hui.
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Articles on modélisation
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Les cultures cellulaires semblent prometteuses pour représenter les maladies. La boîte de Petri ne diffère pas autant d’une personne malade que l’on pourrait croire.
Modéliser les mouvements océaniques avec toujours plus de précision nous permettra d’anticiper à court et plus long terme son avenir et les phénomènes associés.
Bien qu’on utilise ses caractéristiques depuis plus de 1 000 ans, les modélisations de l’origine du champ magnétique terrestre se heurtent toujours à sa complexité.
Dans sa nouvelle étude,« Transition(s) 2050 », l’Ademe dévoile quatre scénarios pour lutter contre le changement climatique. La sobriété, à différents degrés, y tient une place de choix.
Des doubles virtuels d’organes existent déjà pour mieux préparer les soins. Les simulations de services hospitaliers commencent également à se développer, notamment pour la formation.
À travers une série d’articles, nos auteurs reviennent sur les fantasmes qui entourent l’amélioration de nos capacités cognitives. On ne peut (pas) encore faire n’importe quoi avec notre cerveau.
L’épidémie de Covid a généré un nombre inédit de cartes, graphes, etc. Mais ces visualisations ne sont pas toujours neutres : quel est leur impact ? Et comment distinguer les bonnes des mauvaises ?
ITER vise à démontrer l’intérêt de la fusion nucléaire pour la production d’énergie. Sur ce chemin semé d’embûches, les outils numériques permettent de mieux contrôler les risques et les coûts.
Entre modèles et paradoxes mathématiques, mieux comprendre les embouteillages et comment les éviter.
Pourquoi la baisse rapide des contaminations par le coronavirus a-t-elle surpris les modélisateurs ? À quoi s’attendre à la rentrée ? Combien de décès pourraient encore survenir ? Pistes de réponses.
Dans son nouveau rapport, l’Agence internationale de l’énergie propose une feuille de route pour atteindre d’ici 2050 la neutralité carbone.
Cet épisode est dédié à la modélisation, une pratique scientifique devenue une notion commune dans le sillon de la pandémie. Mais comment ça marche et à quoi cela sert exactement ?
Alors que les prédictions mathématiques peuvent sembler simplistes, elles intègrent de plus en plus d’information à mesure que notre connaissance de la Covid-19 croît.
Pour mieux comprendre différents effets qui affectent la croissance de tumeurs cancéreuses, les mathématiciens ont recours à des modèles de diffusion.
Les joueurs d’échecs mobilisent différentes stratégies pour se souvenir de parties précédentes — une inspiration pour un des concepteurs de l’intelligence artificielle.
S’il reste encore du chemin à parcourir avant d’arriver à simuler parfaitement le cerveau, la modélisation de cet organe essentiel a beaucoup progressé au cours des deux dernières décennies.
Comment fait-on le lien entre ce qui se passe à l’échelle de la planète entière et l’échelle de la molécule, de CO₂ par exemple ?
Il est désormais impossible d’ignorer les risques irrémédiablement croissants auxquels sont soumis les territoires où nous vivons.
Comment le SARS-CoV-2 s’arrime-t-il aux cellules humaines ? Peut-on modifier cet assemblage ? Les simulations moléculaires permettent d’étudier ces interactions, à l’atome près.
Top contributors
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Chercheur senior, dynamique des fluides numérique, multiphysique, Cerfacs
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Directeur de la mission d'évaluation et de programmation de la recherche, Institut de recherche pour le développement (IRD)
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Professeur à l'université Clermont-Auvergne, enseignant à l'institut d'informatique ISIMA et chercheur au laboratoire LIMOS, Université Clermont Auvergne (UCA)
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Enseignant-chercheur en Physique, ECE Paris
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Professeur d'université, Institut de Mathématiques de Marseille, Aix-Marseille Université (AMU)
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Professor, ESCP Business School
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Professor of Fourth Industrial Revolution & Global Shifts, Arizona State University
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Associate research scientist Cambridge Judge Business School and lecturer GEM, Grenoble École de Management (GEM)
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Directeur de recherche en risque incendie de forêts, Inrae
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Directeur de recherche émérite au CNRS, Université Grenoble Alpes (UGA)
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Doctorant en sciences économiques, Université de Lorraine
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Chercheuse en sciences du climat, coprésidente du groupe de travail I du GIEC, directrice de recherche au CEA (Commissariat à l’énergie atomique), Université Paris-Saclay
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Professeur de Finance, ESSCA École de Management
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Professur de finances, Grenoble École de Management (GEM)
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Climatologue, chercheur au Centre national de recherches météorologiques, Météo France
