Peu médiatisés mais indispensables à l'industrie financière, les modélisateurs sont les garants de l'innovation dans un secteur cherchant à reprendre son souffle.

Pour prévoir une dynamique d'évolution faut-il opter pour un modèle discret, constitués d'entités individuelles, ou continu, en considérant une population dans son ensemble ?

La manière dont on se représente le monde extérieur a longtemps été vue comme un processus direct, censé produire en continu une image unique. Mais dans les années 1990, une autre vision s'impose : celle d'un cortex qui engendre en permanence plusieurs scénarios probables du monde perceptible. Cette conception du cerveau probabiliste est en passe d'être inscrite dans le langage mathématique

Une formule magique ! S'appliquant à n'importe quel phénomène, elle produit des résultats, livre des découvertes, établit des vérités. Mieux : des neurologues y voient la clé de notre façon de penser ! Pourtant, cette formule est simplissime et connue... depuis trois siècles. Oui, mais ce n'est qu'aujourd'hui qu'elle dévoile son incroyable puissance. Son nom ? La formule de Bayes.

Un modèle mathématique est-il plus puissant qu'un autre s'il incorpore davantage d'informations ? Pas forcément : on gagne souvent à élaborer un modèle minimaliste.

Deux sortes de simulation apparaissent dans les années 1970 : l'une reproduit le fonctionnement d'un système à partir des équations qui le décrivent ; l'autre imite son comportement grâce à un algorithme inspiré de ses propriétés.

L'étude de l'horloge circadienne illustre comment la modélisation aide à réduire la complexité des mécanismes moléculaires à l'origine des rythmes biologiques.