De manière spectaculaire, l’actuel tournant computationnel des sciences et des techniques conduit à l’essor, à la diversification et à la multiplication des pratiques de modélisation et de simulation. Le recours traditionnel aux modèles expérimentaux, en particulier aux expériences sur organismes modèles ou sur modèles physiques analogiques n’est bien sûr pas abandonné. La pratique des expériences de pensée, elle aussi traditionnelle, ne disparaît pas non plus. Elle est souvent secondée par des pratiques de simulation, pratiques que l’on a d’ailleurs souvent comparées depuis à des expériences de pensée. Mais il est un fait que tous ces types traditionnels de modélisation sont aujourd’hui doublés ou redoublés vigoureusement par des techniques de modélisation et de simulation systématiques fondées sur des modèles de nature aussi bien mathématique, logique qu’informatique. Le recours croissant à l’ordinateur, d’abord pour la résolution numérique de modèles mathématiques puis pour la modélisation computationnelle proprement dite, a rendu accessibles au calcul des pans entiers de formalismes mathématiques et logiques souvent déjà connus mais jusque-là peu utilisables. Par ailleurs, le degré de prise en compte des détails des systèmes modélisés ou des contraintes imposées par les équations théoriques a pu être modulé. À cet égard, il n’est pas rare de voir des domaines entiers de la physique disposer de batteries de différents types de modèles et de simulations plus ou moins idéalisés, ou encore plus ou moins paramétrisés de manièr…