Cet article est uneébauche concernant lascience et l’informatique.
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Lessciences numériques (traduction de l'anglaiscomputational sciences), autrement dénomméescalcul scientifique[1] ouinformatique scientifique[2],[3], ont pour objet la construction demodèles mathématiques et de méthodes d'analyse quantitative, en se basant sur l'utilisation dessciences du numérique, pour analyser et résoudre des problèmes scientifiques[4]. Cetteapproche scientifique basée sur un recours massif auxmodélisations informatiques etmathématiques et à lasimulation se décline en : médecine numérique[5],biologie numérique,archéologie numérique,mécanique numérique, par exemple.
Lesmodélisations numériques permettent aux sciences d'évoluer en introduisant des outils de simulation, c'est-à-dire d'expérimentation numérique.
Ces outils d'investigation diffèrent de développements théoriques ou d'expériences de laboratoire qui sont les formes traditionnelles d'investigation de la science et de l'ingénierie[6]. L'approche à partir de l'analyse de modèles mathématiques mis en œuvre à travers des simulations numériques[7] permet de gagner en compréhension. Desalgorithmes modélisent les mécanismes étudiés et permettent de les représenter, et/ou de visualiser leurs développements futurs calculés. Ces techniques font l'objet de formations spécifiques[8].
Ces techniques requièrent, pour garantir lareproductibilité des expériences numériques, d'archiver et documenter les données et le code utilisé pour obtenir les résultats[9],[10],[11].
Fortran, langage historique pour le calcul scientifique, reste populaire pour la plupart des applications de calcul scientifique.
Les autres langages de programmation etsystèmes de calcul formel couramment utilisés incluent lelangage C,C++,Julia,Maple,Mathematica,MATLAB etGNU Octave,Python (avec la bibliothèqueSciPy),Perl (avec la bibliothèque PDL),R, etScilab,Haskell.
Les programmes permettant de réaliser des calculs intensifs utilisent souvent des routines en C ou Fortran, ainsi que des bibliothèques d'algèbre optimisées telles queBLAS ouLAPACK.
En outre, lecalcul parallèle est fortement utilisé dans le calcul scientifique pour résoudre de gros problèmes en un temps raisonnable. Dans ce cadre, le problème est soit réparti sur plusieurs cœurs d'un seulmicroprocesseur (par exemple avecOpenMP), soit réparti sur plusieurs nœuds mis en réseau (par exemple avec MPI), soit exécuté sur un ou plusieursGPU (généralement à l'aide deCUDA ouOpenCL).
En français, cette traduction de l'anglais désigne un domaine scientifique proche de l'ingénierie numérique ou de lamodélisation numérique pour désigner la modélisation et l’analyse par simulation numérique en mécanique[12], ou plus généralement dans les disciplines scientifiques utilisant des méthodologies d'étude numériques à partir de modèles[13],[14],[15].
Toutefois, le terme de sciences numériques met en valeur une approche liée à la scienceinformatique, contrairement aux autres options, davantage liées à l'ingénierie ou aux mathématiques.
En France, leministère de l'Éducation nationale créé en un enseignement obligatoire en classe deSeconde générale et technologique, appeléSciences numériques et technologie.
La traduction de l'anglaiscomputational science par le françaissciences numériques pose des problèmes sémantiques. L'emploi de l'adjectifnumérique rapproche sémantiquement le termesciences numériques de la discipline de l'analyse numérique alors qu'analyse numérique etcomputational science sont des disciplines distinctes. En effet, il existe des algorithmes utilisés par lacomputational science qui ne sont pas numériques. Par exemple, lecalcul formel, lesméthodes formelles ou l'intelligence artificielle (qui inclut l'apprentissage automatique) utilisent des méthodes non-numériques qui appartiennent pourtant à la disciplinecomputational science.
