Michel Thellier

Comptes Rendus Biologies (CRBIOL)

3/tC. R. Biologies 329 (2006) 1–2http://france.elsevier.com/direct/CRASSModélisation de systèmes complexes en agronomieet environnementModelling of complex systems in agronomy and environmenAvant-proposLa modélisation théorique et la recherche expéri-mentale ont pour but unificateur l’élucidation des pro-cessus biologiques sous-jacents à un phénomène obser-vable. Nous en voyons ici quelques exemples dans lecas de systèmes intéressant plus ou moins directementl‘agronomie et l’environnement. Les deux premiers ex-posés introduisent une vision modélisée de conceptsbiologiques de base, et les trois suivants sont centrés surdes problèmes de dynamique de populations en condi-tions naturelles ou en chemostat. Tous illustrent le faitque la modélisation permet de rendre compte de pro-cessus trop complexes pour pouvoir être abordés par lelangage naturel, parfois même contre-intuitifs. Ils mon-trent aussi comment, à partir de problèmes spécifiques,il est possible d’aboutir à des conclusions plus généralesainsi qu’à des possibilités de prévisions. Une démarchesimilaire aurait pu être suivie dans quantité d’autres do-maines, tels que la formation de motifs au cours dudéveloppement, la dynamique des interactions en épi-démiologie, la connectivité neuronale et le traitementde l’information, la croissance des tumeurs, la ramifi-cation des végétaux, et ainsi de suite. En fait, la vieétant par nature un ensemble de processus dynamiquesaux interactions multiples, difficilement accessible au« sens commun », tous ses aspects s’enrichissent peu àpeu d’approches modélisées. Une difficulté est que cesmodélisations s’appuient le plus souvent sur des for-mulations mathématiques ou dérivées de la physique.Ainsi, elles ne peuvent guère être pratiquées que parceux qui sont venus à la biologie après avoir reçu uneformation initiale de sciences dites « dures » ou à ceuxForewordThe common aim of theoretical modelling and ex-perimental research is to elucidate the underlying bio-logical processes of observable phenomena. Here weare going to see a few examples of this general ques-ion in the particular case of systems more or less di-rectly involved in agronomy and environment. The firsttwo papers are an introduction to a modelling approachof basic biological concepts, while the three texts thatfollow deal with problems of population dynamics un-der natural or controlled conditions. Altogether, thesefive articles tend to show how modelling renders it pos-sible to give account of processes that are too complexto be approached by natural language or that are evencounter-intuitive. These articles also show how it is pos-sible to start from specific problems for converging ongeneral conclusions and predictions. A similar approachcould have been followed in a number of other do-mains, such as pattern formation during development,interaction dynamics in epidemiology, neuron connec-tivity and information treatment, tumour growth, plantramification and so on. Life is based on a set of dyna-mic processes with multiple interactions with one ano-ther and these processes are not easily accessible to the‘common sense’. Modelling approaches thus have beenprogressively introduced in the study of the diverse ma-nifestations of life. There is however the difficulty thatmost of these modelling activities are based on forma-lisms originating from mathematics or physics, with theconsequence that modelling is restricted in practise tothose researchers that have been trained in mathema-tics and physics before coming to biology. Now, there1631-0691/$ – see front matter 2005 Académie des sciences. Publié par Elsevier SAS. Tous droits réservés.doi:10.1016/j.crvi.2005.06.0062 M. Thellier / C. R. Biologies 329 (2006) 1–2gyoseavetractThisbio-bethenhesre-s inrqui se sont donné dès le départ une double formation demathématique ou physique et de biologie. Or, il existetraditionnellement une sorte de sélection à rebours desétudiants biologistes en ce qui concerne leur aptitudeaux mathématiques et à la physique : viennent géné-ralement vers la biologie ceux qui se sont révélés lesplus faibles dans ces autres sciences au cours de leursétudes secondaires. C’est sans doute la raison pour la-quelle une forte proportion de biologistes professionnelsreste encore à l’écart des méthodes de modélisation.Que l’Académie des sciences et l’Académie d’agricul-ture de France soient remerciées pour leur contributionau rapprochement des points de vue par l’organisationde cette séance sur la modélisation de systèmes com-plexes en agronomie et environnement.Michel ThellierAcadémie des sciences etAcadémie d’agriculture de FranceUniversité de RouenFranceAdresse e-mail : michel.thellier@univ-rouen.frDisponible sur Internet le 27 octobre 2005is a sort of counter-selection of the students in bioloconcerning their skill in mathematics and physics: ththat will come to biology are most often those that hrevealed to be the weakest in these other, more abssciences, in the course of their secondary studies.is probably the reason why so many professionallogists are still reluctant to modelling. We have tograteful to the French Academy of Sciences andFrench Academy of Agriculture for their contributioto a better understanding of the modelling approacby classical biologists, via the organisation of this psent reflection on the modelling of complex systemagronomy and environment.Michel ThellierAcadémie des sciences etAcadémie d’agriculture de FranceUniversité de RouenFranceE-mail address: michel.thellier@univ-rouen.f

Modélisation de systèmes complexes en agronomie et environnement

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