Notes

• [1]
  Voir P. Suppes, « A comparison of the meaning and uses of models in mathematics and the empirical Sciences », Synthese, 12, 1960 ; F. Suppe, The Semantic Conception of Theories and Scientific Realism, University of Illinois Press, 1989 ; B. Van Fraassen, The Scientific Image, Oxford UP, 1980.
• [2]
  M. Black, Models and Metaphors : Studies in Language and Philosophy, Cornell UP, 1962 ; M. Hesse, Models and Analogies in Science, University of Notre Dame Press, 1966 ; P. Achinstein, Concepts of Science : A philosophical analysis, The Johns Hopkins Press, 1968 ; I. Hacking, Representing and Intervening, Cambridge UP, 1983 ; W. Wimsatt, « False models as means to truer theories », in M.H. Nitecki & A. Hoffman (eds.), Neutral Models in Biology, Oxford UP, 1987 ; R. Frigg, « Models and fiction », Synthese, 172(2), 2010 ; N. Nersessian, Creating Scientific Concepts, MIT Press, 2008 ; M.S. Morgan & M. Morrison (eds.), Models As Mediators, Cambridge UP, 1999.
• [3]
  N. Cartwright, How the Laws of Physics lie, Oxford UP, 1983.
• [4]
  R. Giere, Explaining Science : A Cognitive Approach, University of Chicago Press, 1988.
• [5]
  J. Woodward, Making Things Happen : A Theory of Causal Explanation, Oxford UP, 2003.
• [6]
  Voir à ce sujet F. Varenne, Théorie, réalité, modèle. Épistémologie des théories et des modèles face au réalisme dans les sciences, Éditions Matériologiques, 2012.
• [7]
  P. Galison, Image and Logic, University of Chicago Press, 1997.
• [8]
  R. Levins, « The strategy of model building in population biology », American Scientist, 54(4), 1966.
• [9]
  J. Matthewson & M. Weisberg, « The structure of tradeoffs in model building », Synthese, 170(1), 2009.
• [10]
  S. Mitchell, Biological Complexity and Integrative Pluralism, Cambridge UP, 2013 ; R. Giere, Scientific Perspectivism, University of Chicago Press, 2006.
• [11]
  J. Maynard Smith, Evolution and the Theory of Games, Cambridge UP, 1982.
• [12]
  Wimsatt, op. cit., 1987.
• [13]
  P. Humphreys, Computer Simulations, Philosophy of Science Association, 1990, vol. 2, p. 497-506 ; P. Humphreys, Extending Ourselves : Computational Science, Empiricism, and Scientific Method, Oxford UP, 2004 ; E. Winsberg, Science in the Age of Computer Simulation, University of Chicago Press, 2010 ; T. Grüne-Yanoff & P. Weirich, « The philosophy and epistemology of simulation : A review », Simulation & Gaming, 41, 2010, p. 20-50.
• [14]
  Il s’agit des fonctions des modèles n° 7 et n° 8 telles qu’elles sont présentées dans l’introduction du tome 1 : « Modèles et simulations dans l’enquête scientifique : variétés traditionnelles et mutations contemporaines », in F. Varenne & M. Silberstein (dir.), Modéliser & simuler. Épistémologies et pratiques de la modélisation et de la simulation, tome 1, Éditions Matériologiques, 2013, p. 9-47.
• [15]
  Humphreys, op. cit., 2004.
• [16]
  F. Varenne, Du modèle à la simulation informatique, Vrin, 2007. Concernant les simulations composites, voir aussi F. Varenne, « La simulation conçue comme expérience concrète », in J.-P. Müller (dir.), Le Statut épistémologique de la simulation, Éditions de l’ENST, 2003, p. 299-313 ; « Modèles et simulations : pluriformaliser, simuler, remathématiser », Matière première, n° 3, 2008, p. 153-180, repris dans Varenne & Silberstein (dir), op. cit., 2013, p. 299-328 ; « Simulation informatique et pluriformalisation des objets composites », Philosophia Scientiae, 13(1), 2009, p. 135-154.
• [17]
  S. Leonelli & R. Ankeny, « Re-thinking organisms : The epistemic impact of databases on model organism biology », Studies in the History and Philosophy of the Biological and Biomedical Sciences, 43, 2012, p. 29-36.
• [18]
  C. Belzung & M. Lemoine, « Criteria of validity for animal models of psychiatric disorders : focus on anxiety disorders and depression », Biology of mood and anxiety disorders, 1, 2011.
• [19]
  K. Schaffner, Discovery and Explanation in Biology and Medicine, University of Chicago Press, 1993.
• [20]
  C. Bernard, Introduction à l’étude de la médecine expérimentale, J.-B. Baillière, 1865.
• [21]
  Par exemple, M.l. Weber, Philosophy of Experimental Biology, Cambridge UP, 2005 ; J. Gayon, « Les organismes modèles en biologie et en médecine », in G. Gachelin (dir.), Les organismes modèles dans la recherche médicale, PUF, 2006, p. 9-43.
• [22]
  H. LaFollette & N. Shanks, « Two models of models in biomedical research », Philosophical Quarterly, 45(179), 1995.
• [23]
  D. Steel, Across the Boundaries : Extrapolation in Biology and Social Science, Oxford UP, 2008.
• [24]
  Fait/Valeur : la fin d’un dogme et autres essais [2002], Éditions de l’Eclat, 2004.
• [25]
  1. Apports généraux des modèles et des simulations : chapitre 1, Léo Coutellec & Anne- Françoise Schmid, « Modélisation, simulation, expérience de pensée : la création d’un espace épistémologique. Regards à partir des œuvres de Vernadsky et de Poincaré » ; chapitre 2, Stéphanie Ruphy, « Simulations numériques de phénomènes complexes : un nouveau style de raisonnement scientifique ? » ; chapitre 3, Hélène Guillemot, « Comprendre le climat pour le prévoir ? Sur quelques débats, stratégies et pratiques de climatologues modélisateurs ».
• [26]
  2. Apports spécifiques des modèles et des simulations (en physique, en biologie, dans les transferts interdisciplinaires et aux interfaces génériques des systèmes complexes, en architecture) : chapitre 4, Sara Franceschelli, « La déduction mathématique et la théorie physique. Exemple de solutions numériques physiquement utiles » ; chapitre 5, Matteo Mossio & Leonardo Bich, « La circularité biologique : concepts et modèles » ; chapitre 6, Johannes Martens, « Le modèle de l’agent maximisateur en biologie » ; chapitre 7, Denis Phan, « La modélisation à base d’agents et la simulation par systèmes multi-agents de sociétés d’agents intentionnels » ; chapitre 8, Christian Girard, « L’architecture, une dissimulation. La fin de l’architecture fictionnelle à l’ère de la simulation intégrale » ; chapitre 9, Philippe Morel, « Géométrie polymorphe et jeux de langages formels : sur l’usage de la géométrie et des modèles dans l’architecture contemporaine ».
• [27]
  Chapitre 10, Thierry Foglizzo, « De l’observation d’une fontaine à l’explosion des étoiles. Un modèle analogique complémentaire des simulations numériques ».
• [28]
  Chapitre 11, Gilberte Chambaud, « La modélisation en chimie : des atomes aux systèmes complexes ».
• [29]
  Chapitre 12, Frédéric Wieber, « Contraintes et ressources computationnelles dans l’histoire de la chimie des protéines (1960-1980) ».
• [30]
  Chapitre 15, Laurent Pujo-Menjouet, « Théorie sur l’apparition de structures de Turing pour les biologistes, ou éclaircissements sur deux intuitions ingénieuses ».
• [31]
  Chapitre 16, Pascal Carrivain, Jean-Marc Victor & Annick Lesne, « Modéliser et simuler les chromosomes : propriétés physiques et fonctions biologiques ».
• [32]
  Chapitre 14, Sébastien Martin & Bertrand Maury, « Notion de résistance de l’arbre pulmonaire bronchique dans la ventilation respiratoire humaine ».
• [33]
  Chapitre 13, Céline Brochot, Marie-Émilie Willemin & Florence Zeman, « La modélisation toxico-pharmacocinétique à fondement physiologique : son rôle en évaluation du risque et en pharmacologie ».
• [34]
  Chapitre 17, Julien Delile, René Doursat & Nadine Peyriéras, « Modélisation multi-agent de l’embryogenèse animale ».
• [35]
  Chapitre 20, Jean-Marie Dembele & Christophe Cambier, « Une approche à base d’agents particule pour les processus biologiques d’agrégation ».
• [36]
  Chapitre 19, Paul Villoutreix, « Vers un modèle multi-échelle de la variabilité biologique ? ».
• [37]
  Chapitre 18, René Doursat, Hiroki Sayama & Olivier Michel, « L’ingénierie morphogénétique : modèles de processus dynamiques pour la morphogenèse ».
• [38]
  Chapitre 21, Stéphane Redon, « Modélisation et simulation adaptatives pour les nanosciences ».
• [39]
  Chapitre 22, Frédéric Boulanger, « Modélisation multiparadigme pour la conception des systèmes ».
• [40]
  Chapitre 23, David R.C. Hill, « Simulations stochastiques et calcul à haute performance : la “parallélisation” des générateurs de nombres pseudo-aléatoires ».