Bilan sur les premières simulations probabilistes

Dans ce chapitre, nous avons vu comment de Reffye apprenait à développer des techniques de simulation aléatoire pour refléter des scénarios de comportements animaux. À ce titre, la simulation a pu lui servir comme test empirique de certains sous-modèles analytiques. Elle rejoint par là en quelque manière l’expérience. Entre-temps, de Reffye a également poursuivi sa méthode de convergence des modèles. Comme nous l’avons vu, il procède en fait par une sorte d’accrétion ou d’agrégation des sous-modèles les uns aux autres au moyen de l’infrastructure logicielle. S’appuyant sur la rapidité de calcul de l’ordinateur et sur sa faculté à tirer des nombres au hasard, il a en particulier quitté les approches axées sur les comportements moyens et il a fait suivre à la machine des destins individuels croisant chacun plusieurs événements aléatoires. Au passage, au moyen d’un sous-modèle non-linéaire calibré, il a montré la source de l’erreur que l’on peut faire lorsque l’on conserve le formalisme de l’approche biométrique classique : les moyennes ou les variances ne sont parfois pas définissables, si l’on veut rester fidèle aux phénomènes.

Dans les différentes applications qui suivront, l’emprunt aux méthodes de la recherche opérationnelle va encore s’étendre. Suite à des demandes diverses de ses collègues de l’IFCC, on voit de Reffye travailler en réseau et dans le cadre d’une recherche immédiatement appliquée, au contraire de tous ses prédécesseurs en simulation des plantes. Il apprend ainsi à adapter ses modèles à la demande. Toutefois, le succès des modèles de simulation pour le cacaoyer sera mitigé ou indirect, alors qu’il sera patent et direct pour le caféier. Saisir les raisons de cette différence, c’est comprendre pourquoi la voie empruntée pour le caféier va finalement être privilégiée. Cela occasionnera notamment un retour à une approche de simulation graphique, ce que ne nécessitait pas en revanche la problématique des cacaoyers. D’une problématique de distribution temporelle, typique de la recherche opérationnelle, de Reffye sera donc renvoyé à une problématique de distribution spatio-temporelle où l’agrégation des différents formalismes des sous-modèles devra être la plus large possible. C’est là que la simulation donnera toute son ampleur et marquera définitivement sa différence d’avec les modèles de la biométrie, en devenant tout à la fois graphique et probabiliste.