La modélisation des systèmes physiques a profondément changé à l’articulation du siècle. L’augmentation des capacités de calcul a permis de généraliser les modèles en 3D ainsi que le calcul de l’évolution temporelle de systèmes dynamiques.
Des enjeux techniques nouveaux ont, de leur côté, amené à introduire la notion de systèmes complexes, nécessitant de considérer en même temps différentes physiques (approche multi-physiques) ou de mettre en œuvre conjointement différents modèles (approche multi-modèles), parfois à différentes échelles (approche multi-échelles).
La modélisation de ce type de systèmes est devenue une activité complexe demandant l'emploi d'outils nouveaux qui prennent en compte l’ensemble de la chaîne de modélisation.
Pour répondre à ces besoins, Artenum a développé un ensemble cohérents de solutions :
– Les Environnements Intégrés de Modélisation (IME) : Artenum est devenu leader dans le domaine de Environnements Intégrés de Modélisation (EMI/IME), avec des solutions comme Keridwen, et le développement à façon d’IHM métier adaptées.
L’objectif des IME est d’offrir au sein d’un environnement unifié l’ensemble des outils nécessaires au processus complet allant de la modélisation du système (CAO, définition des conditions initiales et aux limites) au post-traitement des résultats, en passant par le pilotage et le contrôle de cœurs de calculs.
Les IME contribuent aussi, par la mise en place de processus normalisés (scénarios de modélisation) à faciliter au non-expert la modélisation de systèmes complexes.
– Scientific Service Bus (SSB) : Au-delà de la couche d’interface utilisateur, l’équipe d’Artenum propose diverses solutions avancées de conversion de données scientifiques, soit sur la base de convertisseurs dédiés, soit sur la base de bus intégrés orientés services.
– Expertise : Artenum est reconnue pour son expertise en modélisation mathématique et analyse numérique, en particulier dans le domaine des systèmes non-linéaires, ainsi que dans le développement de noyaux de calculs reposant sur les méthodes numériques les plus avancées (éléments finis, différence finies, modèles stochastiques et particulaires).