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7. C ONCLUSÕES E T RABALHO F UTURO
Dans cette section, nous nous attachons à détailler le processus de calage tel qu’il
a été réalisé à l’aide du prototype CRMA-1. Pour cela, nous reprenons les sept étapes
principales du calage identifiées dans le chapitre 4 (figure 4.8, p. 99). Pour chacune
d’entre elles, nous présentons les grandes lignes des raisonnements mis en œuvre par le
prototype, au travers d’exemples significatifs des différentes règles de production
acti-vées lors de ce cas d’étude.
Nous mettons de plus en relief le rôle de l’utilisateur du prototype à chaque étape
du processus de calage. La session de calage à l’aide du système développé repose sur
une interaction avec l’utilisateur sur la base de questions-réponses. La plupart des
ré-ponses de l’utilisateur – excepté celles de nature numérique qui doivent appartenir à un
intervalle – sont choisies parmi plusieurs propositions faites par le système. Nous
uti-lisons donc ici essentiellement des questionsfermées. Le système d’assistance au calage
affiche d’autre part des graphiques sur lesquels l’utilisateur doit se baser pour répondre
à certaines questions.
Le listing complet de la session de calage du modèle de la Lèze est reproduit dans la
section H.1 de l’annexe H. Les sections suivantes détaillent les processus mis en œuvre
derrière ce listing.
6.3.1 Affectation des données
Cette première étape est réalisée de façonentièrement transparentepour l’utilisateur.
Le système cherche tout d’abord parmi les données disponibles laquelle va servir de
condition limite amont et retient l’hydrogramme enregistré à l’amont du domaine. La
courbe de tarage mesurée à l’aval du domaine est ensuite retenue comme condition
limite aval. Le système teste ensuite l’existence d’hydrogrammes répartis et applique
ceux-ci comme condition limite latérale :
Rule {
name test_apports_latéraux
If données_événementielles.hydrogrammes_répartis <> nil
Then condition_limite_latérale.hydrogrammes_répartis :=
données_événementielles.hydrogrammes_répartis }
Après avoir vérifié qu’aucune ligne d’eau ne pouvait être utilisée comme condition
initiale, le système constate que les données événementielles restantes ne comportent
qu’un hydrogramme – celui mesuré à Labarthe – qu’il va utiliser comme donnée de
référence.
6.3.2 Définition des paramètres
Cette deuxième étape estessentiellement interactive. Le système demande à
l’utilisa-teur le nombre de tronçons de résistance homogène qui peuvent être identifiés sur le
bief étudié, puis les abscisses de transition d’une zone à l’autre. Nous avons ici considéré
8 tronçons différents. Nous reviendrons sur ce point particulier dans la section 6.4.2 sur
les retours d’expérience. Le système crée ensuite à partir de ces informations 8 couples
de coefficients de résistance, un pour le lit mineur et un pour le lit majeur de chaque
C6 C ’ L
débit des déversoirs – modélisant les trois barrages – présents dans le modèle du bief
étudié. Le nombre de paramètres de ce modèle s’élève donc à 11.
6.3.3 Initialisation des paramètres
L’initialisation des paramètres s’effectue de manière partiellement interactive.
L’uti-lisateur doit tout d’abord choisir la méthode d’estimation des valeurs des coefficients de
résistance parmi les deux grandes méthodes répertoriées dans le chapitre 3 (figure 3.4,
p. 69) : typologie de rivière – retenue ici – ou analyse des composantes de la résistance
à l’écoulement. Nous reviendrons sur ce point dans la section 6.4.3.
L’utilisateur est ensuite invité à répondre à une série de questions concernant la
description de chaque tronçon homogène de la rivière, en choisissant parmi plusieurs
propositions effectuées par le système. Cette séquence est répétée pour chacun des
tron-çons depuis l’amont vers l’aval. Le système attribue à partir de ces réponses une valeur
initiale ainsi qu’une plage de variation à chaque coefficient de résistance à partir de la
typologie de Chow (1973) (tableaux D.12 et D.13 de l’annexe D).
Le système initialise enfin les coefficients de débit à une valeur par défaut égale à
0,4, estimée à partir des valeurs moyennes rencontrées dans la littérature.
6.3.4 Réalisation d’une simulation
Cette étape est à nouveau entièrement transparente pour l’utilisateur. Le système
crée tout d’abord l’ensemble des fichiers nécessaires à l’exécution du code Mà partir
notamment des conditions limites et des paramètres identifiés ci-dessus. Il lance ensuite
une simulation avec ces différents fichiers – répertoriés dans l’annexe F – puis récupère
les fichiers produits par le code.
6.3.5 Comparaison des prédictions
La comparaison des prédictions s’effectue de manière partiellement interactive. Le
système identifie tout d’abord la prédiction du modèle à comparer avec la donnée de
référence, ici l’hydrogramme mesuré à Labarthe. Il extrait ensuite cet hydrogramme
des fichiers de résultats du code M, puis utilise le programme RV (voir
fi-gure 4.20, p. 116) pour afficher à l’écran sur le même graphique les hydrogrammes
calculé et mesuré à Labarthe.
L’utilisateur est alors invité à se prononcer sur le décalage de l’hydrogramme calculé,
en choisissant un qualificatif approprié parmi plusieurs propositions. Nous avons ici
considéré que l’hydrogramme étaittrop en avance. Le système attribue en conséquence
un jugement à l’opérateur modélisant l’étape de comparaison des prédictions. Celui-ci
le transmet ensuite à l’opérateur susceptible de réduire ce décalage, c’est-à-dire celui
attribuant une valeur courante aux coefficients de résistance :
Rule {
name transmission_decalage_hydrogramme_en_avance
If assess_operator? ComparaisonDesPrédictions hydrogramme_en_avance
Then send_operator ValuationDesCoefficientsDeRésistance hydrogramme_en_avance }
6.3 D CRMA-1
6.3.6 Ajustement des paramètres
Cette étape est encore une fois totalement transparente pour l’utilisateur. Le système
interprète le jugement transmis pour en déduire que l’ajustement doit être global et que
par conséquent l’opérateur de valuation des coefficients de résistance doit être réexécuté.
Les paramètres – au sens du langage Y– de l’opérateur sont alors évalués avant sa
réexécution. L’ajustement requis est jugé important, et la valeur de la résistance du lit
mineuret du lit majeur est jugéetrop grande:
Rule {
name interpretation_decalage_hydrogramme_en_avance
If assess_operator? ValuationDesCoefficientsDeRésistance hydrogramme_en_avance
Then assess_parameter ajustement important ,
assess_parameter resistance_lit_mineur trop_grande ,
assess_parameter resistance_lit majeur trop_grande , re_execute }
Tous les opérateurs-enfant – c’est-à-dire les opérateurs de valuation des coefficients
cor-respondant à chaque tronçon – sont alors réexécutés, et pour chacun de ceux-ci le pas
d’ajustement est fixé selon le jugement porté ci-dessus :
Rule {
name calcul_pas_ajustement_important
If assess_parameter? ajustement important
Then pas_ajustement := 3
Les coefficients de résistance pour chaque tronçon sont ensuite modifiés selon les
juge-ments portés au-dessus et selon la valeur du pas d’ajustement :
Rule {
name importante_augmentation_resistance_lit_mineur
If assess_parameter? résistance_lit mineur trop_grande
Then valeur_manning_lit_mineur :=
valeur_manning_lit_mineur/(1 - pas_ajustement * valeur_manning_lit_mineur) }
Nous reviendrons sur cette implémentation du pas d’ajustement dans la section 6.4.
Le système revient alors au niveau de l’opérateur correspondant à l’étape de
réalisa-tion d’une simularéalisa-tion, pour exécuter à nouveau cette étape, puis celle de comparaison
des prédictions. Le nouvel hydrogramme calculé est alors à nouveau affiché
conjointe-ment avec l’hydrogramme mesuré, et la question sur le décalage est à nouveau posé à
l’utilisateur. Nous avons à cet instant considéré que le décalage restant entre les deux
hydrogrammes était négligeable. Cette phase de modification des paramètres a été dans
ce cas très rapide, mais nous verrons dans le second cas d’étude que ce n’est pas
tou-jours le cas. Le système considère alors le modèle commecalé. Il reste ensuite à fournir
C6 C ’ L
6.3.7 Qualification du modèle calé
Cette dernière étape est réalisée de manière interactive. Le système reprend alors
les comparaisons de toutes les données de référence – qui se réduisent ici à
l’hydro-gramme à Labarthe – avec les prédictions correspondantes du modèle calé. Il affiche
alors le graphique correspondant, et l’utilisateur est invité à se prononcer sur la qualité
de la reproduction de cet hydrogramme, en choisissant un qualificatif parmi plusieurs
propositions. Nous avons ici considéré que cette reproduction était assez bonne. Le
système compile alors les qualificatifs exprimés pour chaque comparaison et en déduit
– suivant le niveau de correspondance attendu et le domaine d’application visé – la
qualité globale du modèle calédans le cadre de cette étude. Le jugement émis sur la
re-production de l’hydrogramme à Labarthe est ici simplement repris comme valeur du
modèle calé.
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As transformações nos sistemas de informação preconizadas pelo cloud computing
(páginas 74-78)