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\chapter{Conclusion}
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Dans ce très court chapitre, nous résumons les chapitres précédents et
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présentons nos contributions au projet de recherche ANR \synbiotic.
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\section{Résumé de nos travaux}
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\paragraph{\nameref{chap:partie-multi-modele}} Dans ce chapitre, nous
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présentons la définition d'un formalisme unifiant dans le but de permettre
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la spécification commune et la classification de modèles. En partant du
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constat que modéliser revenait à définir une loi d'exclusion, c'est à
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dire distinguer les comportements acceptés des comportements rejetés
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par le modèle, nous avons donné une définition d'un modèle comme un
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couple $(\sig,\bhv)$ constitué de la signature du modèle \sig{} et de son
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comportement \bhv{}. Un modèle peut être construit suivant différentes
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méthodes: par extension, dans le cas d'un modèle expérimental par exemple,
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ou bien par intention. Après avoir fourni quelques exemples de reformulation
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de modèles classiques dans notre formalisme, nous nous sommes attaqués à
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l'expression des relations pouvant exister entre différents modèles. Il est
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apparu nécessaire de considérer un modèle de référence pour définir
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une flèche d'abstraction entre deux modèles : le modèle de référence
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se présente comme le lien au système étudié, et peut être un modèle
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expérimental. Nous avons également étudié l'expression formelle d'une
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composition entre deux modèles. Ces définitions nous ont permis d'établir une
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construction cohérente constituée de plusieurs modèles en relation les uns
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avec les autres fournissant aussi une première partie concrète de réponse
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au problème de la construction de modèles constitués de sous-modèles en
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relation les uns avec les autres.
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\paragraph{\nameref{chap:partie-activite}} Dans ce chapitre, nous abordons une
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nouvelle technique de modélisation fondée sur l'activité spatiale dans le cadre
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d'un langage informatique pour la modélisation et la simulation spatiale nommé
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\MGS. \MGS{} est un langage de programmation non-conventionnel qui met l'accent
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sur la place centrale de l'espace dans la modélisation. Spécifier un modèle avec
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\MGS{} revient à choisir une structure de donnée adaptée, appelée collection
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topologique, et une fonction de transition, la transformation. Une simulation
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d'un modèle écrit avec \MGS{} correspond à la réécriture successive de la
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collection topologique choisie. Grâce à \MGS, nous avons introduit et mis en
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situation un nouvel algorithme de calcul d'un front d'activité: premièrement cet
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algorithme généralise des optimisations déjà connues sur les automates
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cellulaires à toute collection topologique, deuxièmement, notre algorithme rend
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accessible comme donnée de premier ordre les zones spatialement actives pendant
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la simulation d'un modèle écrit avec \MGS.
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\paragraph{\nameref{chap:partie-otb}} Dans ce chapitre, nous présentons \otb, un
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simulateur du comportement d'une population de bactéries \Ecoli{} écrit en OCaml
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et en C. Ce simulateur repose sur un modèle du comportement des bactéries
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\ecoli{} dans leur environnement qui est le fruit de la composition de trois
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modèles:
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\begin{itemize}
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\item le \emph{moteur physique}, dédié au comportement physique des bactéries;
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\item le \emph{moteur chimique}, dédié à la réaction et à la diffusion des
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morphogènes dans l'environnement des bactéries, et
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\item le \emph{moteur de décision}, dédié à l'interaction de ces deux
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environnements, décrivant les interactions mutuelles entre les deux moteurs
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précédents, il régit le comportement de chaque bactérie et fait appel aux deux
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modèles précédents.
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\end{itemize}
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Les deux moteurs physiques et chimiques reposent sur les automates cellulaires
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en deux dimensions pour lesquels nous avons développé une technique de
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simulation originale, l'algorithme de Propagation Parallèle à la Margolus
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(\ppm), dans le but de pouvoir simuler une population de l'ordre de \SI{E5}{}
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individus sur des ordinateurs munis de cartes graphique grand public.
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\section{Contribution à \synbiotic}
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Ce manuscrit de thèse est un livrable du projet ANR \synbiotic.
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Dans ce document nous avons contribué spécifiquement à deux
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work-packages, WP2 (chapitre~\ref{chap:partie-activite}) et WP3
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(chapitre~\ref{chap:partie-otb}), ainsi qu'au projet de recherche en général
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(chapitre~\ref{chap:partie-multi-modele}):
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\begin{description}
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\item[Contributions à WP2]
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%MGS colle parfaitement à L1 (interactions)
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Ce WP est dédié à l'élaboration d'un langage, nommé L1, de programmation
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spatiale dont la fonction est de décrire les exemples déterminés dans le
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WP1. Le langage \mgs, introduit dans le chapitre~\ref{chap:partie-activite},
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est un candidat idéal pour ce rôle.
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% Raison 1: Collection topologiques
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Tout d'abord, \mgs est construit sur les collections topologiques, une
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structure de donnée dans laquelle l'espace est traité explicitement.
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Il dispose d'une primitive spatiale s'appliquant à toute collection
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topologique: l'opérateur de voisinage «\ç{,}».
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%Reformulé avec les concepts du chapitre~\ref{chap:partie-multi-modele}, .
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Cet unique opérateur (et ses restrictions) permet de spécifier,
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indépendamment de la collection, le modèle de chaque exemple du WP1.
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% Raison 2: Transformations sur les collections
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Ensuite, dans \mgs, le temps est modélisé par les altérations successives
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d'une collection topologique au moyen d'une fonction définie par cas sur
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des motifs de filtrage d'une collection topologique appelée transformation.
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Cette fonction permet de traiter différents aspects temporels (asynchrone,
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synchrone, déterministe, stochastique, etc.) de l'évolution et se trouve
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particulièrement bien adapté à le description des exemples du WP1.
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% Raison 3: Activité est un outil pour la description des exemples du WP1
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Finalement, la mise en évidence de l'activité spatiale dans \mgs nous permet
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de simuler les exemples, dans certain cas, plus efficacement en restreignant
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le filtrage de motif à la partie active de la collection topologique, c'est
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à dire celle qui se trouvera modifiée au prochain pas de simulation.
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\item[Contributions à WP3]
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% OTB simule parfaitement L2
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Ce WP est dédié à l'élaboration d'un second langage, nommé L2, de
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programmation prenant en entrée les concepts utilisés en sortie de
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L1, et en les instanciant dans les individus (des bactéries). Le
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simulateur \otb, muni du langage de description \sbgp, introduit dans le
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chapitre~\ref{chap:partie-otb}, est un candidat idéal pour ce rôle.
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% Raison 1: Réseau de régulation génétique décrit par \sbgp
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Tout d'abord, le langage de description permettant d'instancier le
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comportement des bactéries est \sbgp. Il décrit l'équivalent d'un Réseau
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de Régulation Génétique (RRG) d'une bactérie, c'est à dire l'action de
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l'environnement sur l'expression de son code génétique. Dans \otb, ce RRG
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est décrit sous la forme d'un automate à états finis embarqué dans chacune
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des bactéries, ce qui permet de retrouver des comportements de population
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observés en laboratoire.
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% Raison 2: Simulation efficace
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Ensuite, nous avons fait en sorte que \otb soit le plus efficace possible,
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en utilisant le parallélisme à disposition dans les cartes graphiques
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grand public. Nous pouvons atteindre en quelques minutes une population de
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l'ordre des \num{E5} bactéries interagissant les unes avec les autres.
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% Raison 3: OTB vu comme une collection topologique de MGS
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Finalement, et même si cet objectif n'est pas encore atteint au moment
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de l'écriture de ce manuscrit, nous estimons que \otb peut-être vu comme
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une collection topologique particulière de \mgs, ce qui nous permettra
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de lier les langages L1 et L2 directement au niveau de \mgs. Ainsi, les
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primitives spatiales définies dans L1 pourront avoir une traduction
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explicite directement dans \mgs et servir à définir le RRG incorporé dans
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les bactéries de \otb.
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\item[Contributions générales]
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% Description du multi-niveau colle à tour de langages
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Le projet \synbiotic a pour objectif de décrire le passage d'un comportement
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de haut niveau, à l'échelle d'une population d'entités, à un comportement de
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bas niveau, à l'échelle de l'individu, par le passage le long d'une tour de
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langages, similaire au processus de compilation d'un programme informatique.
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% Raison 1: Chacun des étages de la tour forme un niveau de description
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Pour commencer, nous constatons que chacun de ces étages de cette tour de
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compilation peuvent être vu comme des niveau de modélisation. À chaque
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étage, un langage de programmation manipule des objets d'une certaine
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manière, avec une certaine préférence, par exemple, dans \mgs, l'accent
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est mis sur la description explicite de l'espace. Dans le cadre du
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chapitre~\ref{chap:partie-multi-modele}, nous pourrions voir cet étage comme
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un niveau de description où les modèles appartiennent tous à la classe des
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modèles à champ, en y ajoutant certainement quelques contraintes pour mieux
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coller à \mgs, les champs offrent une description plus abstraite que les
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opérateurs de \mgs nous permettent.
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% Raison 2: Nous avons un outil pour formaliser les liens entre chaque étage
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% Est-ce un couplage simple / une complexification ?
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Ensuite, le cadre formel développé dans le
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chapitre~\ref{chap:partie-multi-modele}, nous donne un outil concret pour
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aller caractériser les classes de modèles spécifiques à chaque étages et à
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expliciter les liens entre chacun des étages de cette tour de langages. Nous
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sommes désormais en mesure, dans des travaux futurs, de déterminer quel type
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de flèche il existe entre chacun des niveaux de description du projet.
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De plus, la description de l'activité spatiale dans le
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chapitre~\ref{chap:partie-activite} nous donne déjà une voie vers une
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représentation intermédiaire entre L0, le langage de haut niveau pour la
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description des exemples du WP1 et L1.
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% Raison 3: Formalisation aide WP5 sur calculabilité et WP6 sur la
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% specification de Bio-sûreté et bio-sécurité
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Finalement, les travaux effectués chapitre~\ref{chap:partie-multi-modele}
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devraient apporter un éclairage bienvenu sur les travaux des autres WP, en
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proposant un support à l'étude de la calculabilité des modèles de chacun des
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niveaux pour le WP5, et un cadre de description général permettant d'étudier
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au mieux le respect des spécifications dans le cadre du WP6.
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\end{description}
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% Clôture/Humour
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Nos perspectives de recherche globales sont bien sûr plus nombreuses que la
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somme des perspectives de recherche de chacune des parties. Est-ce bien le cas?
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Nous le saurons bien assez tôt.
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% ### THE END ###
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