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Ouvrage

JEBEILE, Julie. Épistémologie des modèles & des simulations numériques. De la représentation à la compréhension scientifique, sous presse, 2019, CNRS éditions, collection ALPHA.

Articles dans revues et ouvrages collectifs à comité de lecture

JEBEILE, Julie et ARDOUREL, Vincent. Verification and Validation of simulations against holism, Minds and Machines, 2019, vol. 29, no. 1, pp. 149-168

Résumé : Nous étudions une solution au holisme de confirmation et de réfutation que constitue la méthode Vérification & Validation (V&V). Certains ont soutenu que les phases de vérification et de validation sont toutefois enchevêtrées parce que les arguments mathématiques de vérification sont faibles. Nous montrons que les arguments mathématiques sont renforcés dans un nombre croissant de secteurs scientifiques et techniques, du fait, en partie, du récent développement des méthodes formelles de vérification. article + preprint

BARBEROUSSE, Anouk et JEBEILE, Julie. How do the validations of simulations and experiments compare ?, in Beisbart, C. et Saam, N. J. (eds.) Computer Simulation Validation – Fundamental Concepts, Methodological Frameworks, and Philosophical Perspectives, Springer series: Simulation Foundations, Methods and Applications, 2019, pp. 925-942

Résumé : Nous montrons que la différence ontologique entre simulations et expériences, à savoir la ‘matérialité’ des expériences, n’a pas de conséquence, du point de vue épistémologique, sur le travail de validation, mais est à l’origine de différences méthodologiques importantes. article

JEBEILE, Julie. Collaborative scientific practice, epistemic dependence and opacity: the case of space telescope data processing, Philosophia Scientiae, 2018, vol. 22, no. 2, pp. 59-68

Résumé : Je reprends une distinction conceptuelle récemment faite entre dépendance épistémique translucide et dépendance épistémique opaque, dans le but de mieux rendre compte de la diversité des relations de dépendance épistémique au sein des pratiques collaboratives de recherche. En m’appuyant sur un cas de traitement de données astrophysiques, j’explicite les différents types d’expertise requis par les astrophysiciens lorsque sont employés instruments et ordinateurs dans la production de connaissance, et j’identifie des sources potentielles d’opacité. article + preprint

JEBEILE, Julie. Explaining with simulations. Why visual representations matter, Perspectives on Science, 2018, vol. 26, no. 2, mars-avril, pp. 213-238.

Résumé : Je soutiens que les représentations visuelles (graphes et images) sont des outils privilégiés de présentation des données de simulation qui aident à acquérir la compréhension des phénomènes simulés. Elles sont généralement des représentations synoptiques de masses de données et, quand syntaxiquement saillantes, elles filtrent les informations les plus pertinentes sur les phénomènes et les rendent immédiatement disponibles. article + preprint

JEBEILE, Julie. Computer simulation, experiment, and novelty, International Studies in the Philosophy of Science, 2017, volume 31, numéro 4, pp. 379-395 .

Résumé : Je propose d’interpréter la thèse selon laquelle les simulations offrent des connaissances nouvelles de la même façon que les expériences. Je montre que cette thèse s’explique sur la base de la fréquence à laquelle simulations et expériences produisent des connaissances qui contribuent de façon pertinente à enrichir les connaissances disponibles, mais elle ne s’explique pas, comme cela semble être suggéré, par des caractéristiques que partageraient simulations et expériences et qui seraient propres aux modes selon lesquelles simulations et expériences engendrent des connaissances. article + preprint

ARDOUREL, Vincent et JEBEILE, Julie. On the presumed superiority of analytical solutions over numerical methods, European Journal for the Philosophy of Science, 2017, numéro 7, pp. 201-220.

Résumé : Nous explicitons les raisons à la fois mathématiques et pratiques pour lesquelles les scientifiques préfèrent parfois les méthodes numériques aux solutions analytiques afin de réaliser des prédictions, alors qu’il est généralement supposé que les solutions analytiques ont la vertu d’être exactes. article + preprint

JEBEILE, Julie. Idealizations in empirical modeling, dans Lenhard, J. et Carrier, M.  (eds.)  Mathematics as a tool, Boston Studies in the Philosophy of Science, 2017, pp. 212-232.

Résumé : Je montre que la mathématisation des modèles, c’est-à-dire leur mise en équation, procède par l’élaboration d’idéalisations formelles et mathématiques et d’approximations. Je soutiens que les idéalisations jouent le rôle d’outils mathématiques parce qu’elles confèrent aux modèles la puissance formelle nécessaire à leur capacité de calculer et de prédire. article + preprint

JEBEILE, Julie. Centrale nucléaire : notre nouvelle Tour de Babel ?, dans Guay, A. et Ruphy, S. (eds.) Science, philosophie, société, IVe congrès de la SPS, Presses universitaires de France-Comté, collection Sciences : concepts et problèmes, 2017, pp. 143-158.

article

JEBEILE, Julie. Les simulations sont-elles des expériences numériques ?, Dialogue: Canadian Philosophical Review/Revue canadienne de philosophie, volume 55, numéro 01, 2016, pp. 59-86.

Résumé : Je soutiens que l’analogie entre simulations numériques et expériences défendue par certains auteurs ne tient rigoureusement pas. Il demeure seulement des similitudes superficielles entre les deux objets qui donnent l’impression aux utilisateurs de simulations d’être face à des expériences. article

JEBEILE, Julie et BARBEROUSSE, Anouk. Empirical agreement in model validation, Studies in History and Philosophy of Science Part A, volume 56, avril 2016, pp 168–174.

Résumé : Nous étudions la fonction exacte de l’accord empirique dans la validation des modèles mathématiques. Nous montrons le caractère insuffisant de l’accord empirique et nous déterminons les types précis d’informations que cet indicateur apporte. article + preprint

JEBEILE, Julie et KENNEDY, Ashley. Explaining with models: the role of idealizations, International Studies in the Philosophy of Science, 2015, volume 29, numéro 4, pp. 383–392.

Résumé : Nous montrons que la thèse de la désidéalisation, selon laquelle les modèles sont explicatifs dès lors que la correction des idéalisations qu’ils contiennent est envisageable, manque un aspect important du travail explicatif : celui-ci est une activité qui peut consister à comparer deux à deux des modèles dont le niveau d’idéalisation diffère. article + preprint

JEBEILE, Julie. Nuclear Power Plant: our New Tower of Babel? dans C. Luetge et J. Jauernig (eds.), Business Ethics and Risk Management, Ethical Economy, Volume 43, Springer Science + Business Media Dordrecht, 2014, pp 129-143.

Résumé : J’étudie les conséquences de la division du travail sur la sûreté des centrales électriques. En partant des travaux réalisés en sociologie de l’organisation, je montre que la division du travail est en conflit avec la prévention épistémique nécessaire au contrôle efficace et complet des centrales électriques. Je soutiens que la distribution des tâches constitue en elle-même un facteur de risque à prendre en compte. article + preprint

JEBEILE, Julie. Le tournant computationnel dans les sciences : la fin d’une philosophie de la connaissance, dans M. Silberstein et F. Varenne (eds.) Modéliser & simuler. Epistémologies et pratiques de la modélisation et de la simulation, tome 1, Editions Matériologiques, 2013, pp.171-189.

Résumé : J’examine les normes épistémiques suivant lesquelles les solutions analytiques aux équations différentielles doivent être justifiées et je montre que ces procédures ne se transfèrent pas au cas des modèles numériques. article

Articles en cours d’évaluation ou d’écriture

Plusieurs articles sont actuellement soumis à des évaluations anonymes ; d’autres ont en cours de rédaction.