5. Conclusion
La quantité croissante de données caractérisant des systèmes physiques, que ces données soient issues d’essais expérimentaux, de mesures in situ ou de simulations numérique, et le développement et l’amélioration continue d’algorithmes de compression et d’exploitation de ces données, permettent d’élaborer des modèles numériques de plus en plus prédictifs du comportement de ces systèmes dans certaines configurations.
L’hybridation de la simulation numérique avec l’apprentissage machine renouvelle les pratiques du calcul scientifique et repousse certaines limitations actuelles des modélisations : de plus en plus de précision avec de moins en moins de ressources computationnelles. Il n’est sans doute pas envisageable, tout au moins à ce stade de développement des techniques d’apprentissage machine, de se passer des équations...
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