A quoi bon faire des élections si les modèles mathématiques prédisent tout. Etrange monde que celui dans lequel nous vivons qui créé à force de modélisation une seconde terre virtuelle ( et pourtant bien réélle ) mais modélisée mathématiquement. Des cracks financiers, sous-estimés à cause de l'inutilisation de modèles trop complexes, en passant par les divers scénarios de modification climatique, les opérations chirurgicales qui ne nécessiteront plus d'intervention humaine, jusqu'aux élections américaines, les modèles mathématiques sont partout. Ils permettent dans un cas de se déplacer avec une très grande précision dans la géométrie complexe du corps humain sans altérer les parois, de se projetter à la surface de la terre dans cent ans, de prévoir l'efficacité de nouveaux médicaments sur une maladie ou l'impact d'une campagne de vaccination sur le taux de cancer.

Ici, un modèle mathématique remplace le vote de millions d'américains. Ce modèle qui a préditl e gagnant des élections américaines six fois de suite vote cette année pour Obama. Il résume presque le vote de l'Amérique toute entière à une simple formalité inutile et réduit l'espace politique à sa modélisation numérique.

Le modèle du professeur Lichtman, élaboré en collaboration avec un mathématicien russe, Volodia Keilis-Borok, est construit autour de 13 variables, appelées « clés ». Ces dernières ont été déterminées à partir des résultats obtenus aux présidentielles de 1860 à 1980.

Lichtman ironise même en affirmant :  « Les démocrates auraient pu tirer au hasard un nom d'un annuaire téléphonique et gagner la présidentielle cette année ». Extrait de l'article de Yahoo News.

La modélisation s'infiltre dans tous les domaines, et cela ne peut que nous faire réfléchir de façon profonde sur la nature de notre société, car ici il ne s'agit plus seulement de sondages, mais de modèles autonomes permettant une prédiction alors que le sondage n'est quant à lui qu'une photographie à un instant donné. L'interprétation d'un sondage est d'autant plus aléatoire qu'elle est éloignée du moment du vote réel . Un modèle est beaucoup plus indépendant et s'il demande certainement quelques données d'ambiance, il ne se réduit pas à leur seule interprétation. Des variables principales, autres que les résultat d'un sondage avant les élections, ont été dégagées. Ce sont principalement de leur qualité, de leur indépandance et de la mécanique mathématique les reliant que dépendra la fiabilité d'un modèle.

Mais un modèle , ça ne suffit pas, me direz-vous, pour pouvoir conclure. Qu'à celà ne tienne, puisque les principaux les modèles sont passés en revue dans cet article en Anglais, comme dans le cas du réchauffement climatique où plusieurs moèles et scénarios sont étudiés.

La réponse est sans appel : 6 des 9 principaux modèles donnent Obama gagnant ! Et chose surprenante le modèle de Litchman -Volodia Keilis-Borok dont il est question dans l'article précédemment cité, n'apparait pas dans la liste. Il y aurait donc au moins 10 modèles ! Le modèle de Klarner prévoit même la composition de la chambre des députés et du Sénat.

Serions-nous donc dans un nouveau monde où l'on attend avec impatience que les faits réels confirment ou infirment les prédictions des modèles? Une catastrophe viendrait alors avec un fait réel qui contredirait les prédictions et donc la stabilité des modèles utilisés. La référence dans ce cas ne serait plus la réalité ( y compris sociale et politique ) mais sa modélisation.

Si cela vous inspire quelques commentaires.

Modèle probabiliste de la structure des protéines : un pas en avant vers une chimie propre et une médecine plus efficace

Eradiquer les composants chimiques nocifs des produits ménagers, produire des bio-carburants propres et à bas coût, élaborer des traitements plus efficaces contre le cancer, le sida ou la maladie d'Alzheimer... La route menant vers ces objectifs primordiaux vient d'être considérablement raccourcie grâce aux travaux d'une équipe de l'Université de Copenhague sur la structure des protéines.

Les protéines sont une véritable boîte à outils de nos cellules. Elles sont par exemple responsables de la digestion, de la transmission de l'information et de la protection contre les infections. Elles occupent une place centrale dans la recherche médicale en tant que cible d'action de la quasi-totalité des médicaments et sont, sous forme d'enzymes, à la base de presque tous les produits issus des biotechnologies, du pain à la lessive en passant par le papier. Leur champ d'action est virtuellement infini.

Mais pour exploiter pleinement le potentiel d'une protéine, la compréhension détaillée de sa structure tri-dimensionnelle est indispensable. La fonction d'une protéine est en effet déterminée par l'agencement spatial des acides aminés qui la composent.

Jusqu'à présent, la détermination précise de cette structure faisait l'objet d'un processus de recherche coûteux et complexe. Le remplacement de ce processus par un modèle informatique fiable est ainsi un objectif prioritaire de la recherche. En dépit d'importants progrès réalisés ces dernières années, l'efficacité des programmes existants aujourd'hui reste problématique.

Un des obstacles majeurs au développement d'une solution logicielle efficace était jusqu'à présent l'absence de modèle mathématique satisfaisant, c'est-à-dire utilisable informatiquement. Après cinq années de recherche, l'équipe du professeur Thomas Hamelryck et de Walter Boomsma du Centre de Bioinformatique de l'Université de Copenhague vient d'y parvenir.

En utilisant des connaissances venues des mondes de la physique, des probabilités et de la géométrie, ils ont mis au point un outil qui devrait considérablement faciliter la recherche sur les protéines et élargir leur application à des secteurs toujours plus nombreux. A la différence des méthodes existantes, qui traitent le problème de façon discrète en séquençant les protéines, l'approche probabiliste permet d'obtenir une représentation fiable et continue de la structure moléculaire spatiale. Ces travaux ont été publiés en juillet 2008 dans la revue "Proceedings of the National Academy of Sciences USA".

http://www.bulletins-electroniques.com/actualites/56314.htm

Ca se passe au Danemark...

Prix et récompenses

DONG Energy a remporté le prestigieux prix Petroleum Economist 2008 dans la catégorie "Meilleure initiative pour une énergie propre". Ce prix vient récompenser le producteur d'électricité danois pour son projet Castor de séparation et capture du CO2 provenant des gaz d'échappement liés à la production d'électricité.

Le Professeur Sven Erik Jørgensen a reçu des mains du roi Carl Gustav de Suède le prestigieux "Stockholm Water Prize", souvent considéré comme le Nobel de l'écologie marine. Il est récompensé aux côtés d'un chercheur américain pour ses travaux sur la modélisation mathématique du comportement des lacs et cours d'eaux qui l'ont conduits à proposer des processus d'assainissement des principaux lacs d'Afrique, le Tanganyika, le Malawi et le lac Victoria.

Extrait de http://www.bulletins-electroniques.com/actualites/56310.htm

L'article " Le Krack de la raison pure " sur AgoraVox

"(...) Pour investir, Warren Buffett se fonde sur quelques principes simples.

Ne jamais acheter dans les périodes d'euphorie, ne pas se fier aux prévisions macroéconomiques - tant mieux, puisque le rapport d'automne du FMI promet aux États-Unis une récession sévère.

Miser sur les hommes plutôt que sur les modèles mathématiques."

...

Les éditorialistes reviennent, vendredi 3 octobre, sur la crise financière : un article du NouvelObs

Le choc de la crise 1 - SOS SES

Le choc de la crise 2 - SOS SES

C'est à peu près en ces termes que se traduit la pensée des spécialistes de la finance et aussi de  Benoit B. Mandelbrot lorsqu'il parlait des marchés financiers. Les modèles standards utilisés prévoient beaucoup trop de variations moyennes et presque aucune forte variation. Or les marchés boursiers sont soumis à de très fortes variations comme on peut le constater en ce moment.

Un article rédigé par Mandelbrot en 1999 sur ce sujet dans Scientific American a été publié de nouveau en raison de l'actualité. On le trouvera ICI ( c'est en anglais!).

Il est intitulé " Comment les fractales peuvent expliquer ce qui est faux à Wall Street "
La géométrie qui décrit la forme des littoraux et les modèles de galaxies élucide aussi comment les prix des actions montent en flêche et chutent.

Je ne peux que vous conseiller de lire en complément à ce sujet, le livre de Walter et Levy Vehel, publié en 2002 " Les marchés fractals" qui aborde ce problème en profondeur.