[:fr]Pour une démarche interdisciplinaire: modélisation mathématique multi-échelles et simulation numérique du vivant
Jean-Louis Coatrieux, Directeur de Recherche INSERM Emérite
Laboratoire Traitement du Signal et de l’Image, Inserm U1099, Université de Rennes1
Il est très fréquent d’entendre nos institutions de recherche prôner l’exploration des interfaces entre grandes disciplines, c’est-à-dire des vertus de l’inter- voire de la pluridisciplinarité. Malgré cela, la réalité disciplinaire scientifique rattrape souvent les discours et peut mettre à mal les chercheurs qui en prennent le risque. Cette démarche suppose en tout-premier lieu un enracinement profond dans un champ de connaissances puis la capacité d’établir un véritable dialogue entre des mondes disciplinaires différents (langage, concepts, objets, méthodes, instruments). Elle suppose aussi un mariage de compétences qui permette de dépasser les barrières existantes et où chacun trouve sa place. Il n’empêche, malgré ces difficultés, il nous faut continuer à avancer car les enjeux dans les sciences du vivant comme dans de nombreux autres domaines sont bien réels. Ces enjeux étaient d’ailleurs déjà annoncés dans les « Macy Conferences » des années 50 aux USA qui ont ouvert le champ de la cybernétique, cette science constituée par l’ensemble des théories sur les processus dynamiques de commande et de communication et leur régulation chez les êtres vivants, dans les systèmes artificiels comme dans les systèmes sociologiques et économiques. Ils prennent une ampleur sans précédent aujourd’hui comme nous le montrerons à travers quelques exemples : la modélisation mathématique multi-échelles et la simulation numérique (i.e. « Systems Biology » et « Virtual Physiological Human »), la nano et la micro-robotique, les thérapies multimodales ou multiphysiques, l’archivage et l’exploitation de données massives (génétiques, cliniques…), la médecine personnalisée. Si toutes s’appuient sur des technologies de mieux en mieux résolues en temps et en espace et des méthodes de traitement de l’information de plus en plus élaborées, beaucoup reste à accomplir, beaucoup de problèmes restent ouverts, autant de défis passionnants pour l’avenir.[:]