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 PARUTION de l'ouvrage d'un Mapsien libéré Pourquoi avons-nous besoin de modéliser en sciences humaines et sociales ?Ce livre propose, dans un style volontairement très lisible et abordable par les non spécialistes, une mise en perspective originale de la nécessaire diffusion des méthodes de modélisation en sciences humaines et sociales. A travers l'itinéraire personnel et scientifique de l'auteur, cet ouvrage aborde des questions fondamentales autour de la science, des sciences humaines et sociales, de la géographie mais également de la recherche publique et de l'enseignement. Mieux comprendre pour mieux décider et agir dans un monde toujours plus complexe, voici l'un des principaux enjeux auxquels nous sommes confrontés aujourd'hui et auxquels ce livre entend apporter sa contribution.L'auteur, Arnaud Banos, est géographe et Directeur de Recherche au CNRS. Il dirige le laboratoire Géographie-cités (UMR 8504).Préface de Michel Bussi - Professeur de géographie à l'Université de Rouen - Directeur de l'UMR IDEES (UMR 6266)104 p., 42 figures, livre papier : 12,50 € - Ebook : 8,99 €TABLE DES MATIÈRESPréface (page 5) Michel Bussi « Modéliser, c’est apprendre »Préambule (page 9) Modéliser c’est apprendre : autoportrait d’un géographeIntroduction (page 15) Itinéraire d’un enfant gâtéChapitre 1 (page 25) Explorer sans relâche les systèmes géographiques1] Voir toujours plus loin2] Et si le vrai luxe c’était le calcul ?3] L’irréductible complexité des systèmes géographiquesChapitre 2 (page 47) Y a-t-il un pilote dans l’avion ?1] Partager l’espace, à ses risques et périls2] Des métriques lentes pour maîtriser l’étalement urbain3] Cette complexité nous dépasse, feignons d’en être les organisateursChapitre 3 (page 59) À l’assaut de la fourmilière urbaine !1] Faisons-les marcher : de Mage à SIMTRAP2] Des trajectoires individuelles à la ville en mouvementConclusion (page 73) Libérer les pratiques de modélisation  en géographie et SHSPrincipe 1. Modéliser c’est apprendrePrincipe 2. Le modélisateur n’est pas omnicompétentPrincipe 3. Les modèles de simulation doivent s’enraciner dans les donnéesPrincipe 4. Le comportement de chaque modèle doit être connu de manière précisePrincipe 5. Le modélisateur doit cesser de proposer des solutions uniques et optimales à des problèmes complexesPrincipe 6. Le modélisateur n’est pas le « gardien de la vérité prouvée », ses modèles doivent être accessibles dans leur intégralité afin d’être reproduitsPrincipe 7. Les modèles ne sont plus des enfants uniquesPrincipe 8. Les modèles ont vocation à être couplésPrincipe 9. Les mathématiques ne sont pas le langage universel des modèlesLivre papierLivre numérique