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Les Journées Francophones de la Modélisation et de la Simulation (JFMS) constituent un espace privilégié pour la communication des travaux relevant de la théorie de la modélisation et de la simulation (TMS). La modélisation est une activité logico-mathématique qui mobilise à la fois des connaissances expertes sur le système étudié ainsi que des concepts et outils mathématiques spécifiques. La TMS fournit un cadre formel couvrant l’ensemble du processus, depuis les premières phases de recueil et de structuration des connaissances jusqu’à la simulation constituant un support essentiel pour la déduction de conclusions, l’analyse des systèmes et la prise de décision, la validation des spécifications, etc.

Le triptyque expérience–modélisation–simulation,  au cœur du processus de M&S et de la TMS, constitue un cadre fondamental pour analyser et comprendre les systèmes complexes. L’essor des données massives et des méthodes d’apprentissage transforme profondément ces interactions en renforçant les capacités d’exploration, d’interprétation et de prédiction. L’intelligence artificielle y joue un rôle structurant : elle permet d’exploiter les données expérimentales à grande échelle, d’identifier des régularités ou des anomalies, et d’optimiser à la fois les modèles et les protocoles expérimentaux.

Cette évolution conduit à une intégration plus étroite entre systèmes réels et représentations numériques, illustrée par le concept de jumeau numérique, où un modèle dynamique est continuellement enrichi par les données et utilisé pour simuler, anticiper et piloter le comportement d’un système. Par rapport aux approches traditionnelles, ces modèles hybrides, combinant connaissances physiques et méthodes fondées sur les données, offrent une représentation plus fidèle et évolutive des phénomènes.

Le développement de telles approches repose sur une forte interdisciplinarité, mobilisant les sciences de l’ingénieur, l’informatique, les mathématiques et les sciences expérimentales. Il soulève également des enjeux méthodologiques et sociotechniques, notamment en matière de validation, de confiance et d’intégration dans les processus de décision. Ainsi, l’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui comme un levier central pour renouveler les fondements théoriques et les pratiques de la modélisation et de la simulation.

Les thèmes abordés dans cette 6ème édition sont dans la continuité de ceux des éditions précédentes avec une mise en avant des deux thèmes suivants :
(-) La simulation et l’IA générative. L’essor de l’IA générative pousse de nombreux chercheurs à s’intéresser de plus près à ce domaine « énigmatique ». La modélisation comme la simulation peuvent apporter des réponses fondamentales et des contributions notables sur :
- L’explicabilité des modèles d’IA
- La performance des modèles de données vs. la fidélité des modèles de simulation
- Les architectures de simulation au service de l’IA
(-) Les jumeaux numériques. Bien que la modélisation consiste à reproduire plus ou moins un système, le concept des jumeaux numériques a suscité récemment un regain important auprès de la communauté scientifique faisant dessiner de nouvelles frontières d’une recherche interdisciplinaire, dans un contexte d’innovation technologique. Les sujets abordés sont :
- L’hybridation des données et modèles de simulation
- Le morphisme entre système et jumeau numérique
- Des cas d’usage des jumeaux numériques en lien avec la modélisation et la simulation.