Créer, Simuler, Explorer des Univers Naturels sur Ordinateur

1. Créer, Simuler, Explorerdes Univers Naturelssur Ordinateur Fabrice NEYRET Evasion - GRAVIR / IMAG - INRIA ( CNRS, INPG, INRIA, UJF )

2. Créer, Simuler, Explorerdes Univers Naturelssur Ordinateur Fabrice NEYRET Evasion - GRAVIR / IMAG - INRIA ( CNRS, INPG, INRIA, UJF )

3. Forêts:AM, FC,PhD • Rivières:NP,CD,AP,FR, Qizhi Yu • Océan:DH • Avalanches:DH,FB,MR • Nuages:Antoine Bouthors, SL • Fumée:AA • Flownoise:KP, AA2 • Textures, repr alt, GPU:SL • Plis, morphogénèse:JC Collabs: Vertigo, Prodige, Revpe, NatSim

4. Qui sommes-nous ? • D’où venons-nous ? • Où allons-nous ? • ( Y a-t-il une vie après CG ? / après la radiosité ? ) • ( quand est-ce qu’on code ? )

5. Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ?

6. Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ? • D’où viennent les participants ? ( dans industrie, labos, soumissions )

7. Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ? • D’où viennent les participants ? ( dans industrie, labos, soumissions ) • Contour flou: assemblée de disciplines • Plusieurs angles/buts pour un problème • Focus: application ultime

8. Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ? • D’où viennent les participants ? ( dans industrie, labos, soumissions ) • Contour flou: assemblée de disciplines • Plusieurs angles/buts pour un problème • Focus: application ultime • D’où viennent les problèmes / l’inspiration ? ( industrie CG, «science pure», autres sciences)

9. Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ? • D’où viennent les participants ? ( dans industrie, labos, soumissions ) • Contour flou: assemblée de disciplines • Plusieurs angles/buts pour un problème • Focus: application ultime • D’où viennent les problèmes / l’inspiration ? ( industrie CG, «science pure», autres sciences) • BAD SCIENCE: Vrai ? Attention aux prétextes ! • BAD SCIENCE: Attention aux «solutions without a problem» • GOOD SCIENCE: Poser un problème (pour étude, article)

10. Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ? Poser un problème(étude ou article) • Motivation du problème(qu’est-ce qu’on cherche, et pourquoi ?) Idem que but finaliste (appli) ou constructif (outils fondam.) • Formaliser données/connaissances • Formaliser hypothèses (raisonnées), Objectifs(cahier des charges),Critères • Contrib: Idée de l’approche (algo & repr.) • L’article: • Quel existant, quoi utile, quoi inadapté • Votre méthode (choix justifiés et discutés)objectifs sous-pb détails (c/ revue de code!) • Validation, les +, les -, perfs, comparaisons • D’où viennent les participants ? ( dans industrie, labos, soumissions ) • Contour flou: assemblée de disciplines • Plusieurs angles/buts pour un problème • Focus: application ultime • D’où viennent les problèmes / l’inspiration ? ( industrie CG, «science pure», autres sciences) • BAD SCIENCE: Vrai ? Attention aux prétextes ! • BAD SCIENCE: Attention aux «solutions without a problem» • GOOD SCIENCE: Poser un problème (pour étude, article)

11. Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ? • D’où viennent les participants ? ( dans industrie, labos, soumissions ) • Contour flou: assemblée de disciplines • Plusieurs angles/buts pour un problème • Focus: application ultime • D’où viennent les problèmes / l’inspiration ? ( industrie CG, «science pure», autres sciences) • BAD SCIENCE: Vrai ? Attention aux prétextes ! • BAD SCIENCE: Attention aux «solutions without a problem» • GOOD SCIENCE: Poser un problème (pour étude, article)

12. Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ? • D’où viennent les participants ? ( dans industrie, labos, soumissions ) • Contour flou: assemblée de disciplines • Plusieurs angles/buts pour un problème • Focus: application ultime • D’où viennent les problèmes / l’inspiration ? ( industrie CG, «science pure», autres sciences) • BAD SCIENCE: Vrai ? Attention aux prétextes ! • BAD SCIENCE: Attention aux «solutions without a problem» • GOOD SCIENCE: Poser un problème (pour étude, article) • Relation aux autres sciences (prend, donne, boucles)

13. Statut des modèles de la physique «approche ‘physique’, exactitude/rigueur» • Il n’existe pas de «modèle exact» en physique • «Physique» ≠ local (equa-diff) • Local/macro, «rigoureux/empirique»: subjectif ! • mécaQ  molécules  phys stat  thermodyn  NS  hydraulique/vagues/aérologie • mécaQ  champs EM  Huygens  optique géom.   RT/radios/visibilité • Hypothèses, conditions, limites ex, fluides continus: notion de P,T, V, parcelle (émergence) • Conditions limites (bords), paramètresla moitié du problème est mal connue ! • Pb numériques – pb de la résolution • modèles sous-maille: stade recherche • sous-res  erreurs qualitatives et quantitatives [SAA00] • Outil, inspiration. Mais pas sacraliser. contextualiser! Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ? • D’où viennent les participants ? ( dans industrie, labos, soumissions ) • Contour flou: assemblée de disciplines • Plusieurs angles pour un problème • Focus: application ultime • D’où viennent les problèmes / l’inspiration ? ( industrie, «science pure», autres sciences) • BAD SCIENCE: Vrai ? Attention aux prétextes ! • BAD SCIENCE: Attention aux «solutions without a problem» • GOOD SCIENCE: Poser un problème (pour étude, article) • Relation aux autres sciences (prend, donne, boucles)

14. Qu’est-ce que la recherche en synthèse d’images ? • D’où viennent les participants ? ( dans industrie, labos, soumissions ) • Contour flou: assemblée de disciplines • Plusieurs angles/buts pour un problème • Focus: application ultime • D’où viennent les problèmes / l’inspiration ? ( industrie CG, «science pure», autres sciences) • BAD SCIENCE: Vrai ? Attention aux prétextes ! • BAD SCIENCE: Attention aux «solutions without a problem» • GOOD SCIENCE: Poser un problème (pour étude, article) • Relation aux autres sciences (prend, donne, boucles)

15. Et moi, là dedans ? • Industrie effets spéciaux(TDI,AW) • Le graphiste, le spectateur • Hacker(projets, assocs) • Algo & repr. astucieux, faire l’impossible • Maths Applis(DESS/ENST, EDF,FT) • Outils théoriques (moitié) • Passion des sciences • Comment fonctionne la nature ? Les sens ? • Cible: graphistes & spectateurs • Outil: Représentations • Contexte applicatif: Scènes naturelles

16. Que veulent les graphistes ? • Spectateur: • Veut juste du plausible • Mais œil expert • Résultat en tout pixel

17. Que veulent les graphistes ? • Graphiste: • Super-spectateur • Scénario • Outil pour s’exprimer: pas boîte noire !

18. Que veulent les graphistes ? • Graphiste: • Super-spectateur • Scénario • Outil pour s’exprimer: pas boîte noire ! • Utilisable • Contrôlable • Param intuitifs et prédictibles • Espace suffisament riche / pertinent • Feedback (rapide) • Cette scène, ce plan. tous outils dispo, + a la mano

19. Que veulent les graphistes ? • Graphiste: • Super-spectateur • Scénario • Outil pour s’exprimer: pas boîte noire ! • Utilisable • Contrôlable • Param intuitifs et prédictibles • Espace suffisament riche / pertinent • Feedback (rapide) • Cette scène, ce plan. tous outils dispo, + a la mano • Aime défis / tenace • Extra-terrestre • Ce qu’il fait, personne ne le ferait • L’observer, ne pas le croire

20. Et moi, là dedans ? • Industrie effets spéciaux(TDI,AW) • Le graphiste, le spectateur • Hacker(projets, assocs) • Algo & repr. astucieux, faire l’impossible • Maths Applis(DESS/ENST, EDF,FT) • Outils théoriques (moitié) • Passion des sciences • Comment fonctionne la nature ? Les sens ? • Cible: graphistes & spectateurs • Outil: Représentations • Contexte applicatif: Scènes naturelles

21. Forêts:AM, FC,PhD • Rivières:NP,CD,AP,FR, Qizhi Yu • Océan:DH • Avalanches:DH,FB,MR • Nuages:Antoine Bouthors, SL • Fumée:AA • Flownoise:KP, AA2 • Textures, repr alt, GPU:SL • Plis, morphogénèse:JC Collabs: Vertigo, Prodige, Revpe, NatSim

22. Buts: • Très grande complexité de détails, scènes vastes • Bas coût en calcul et mémoire • Haute contrôlabilité • Approches: • Représentations alternatives • Textures volumiques • GPU • Textures • Simulation phénoménologique • Forme • Anim • Rendu • Appli: scènes naturelles • Paysages (forêt, …) • Eau (rivières, ocean, …) • Nuages (forme, mouvement, rendu), fumée… • Surfaces complexes (écorces, plissements…)

23. Etudier le réel :scènes & phénomènes naturels Equation physique vs nature réelle • Structuré vs ‘flou’, connu vs bruit & fluctuationsSymétries,régularités,rigidités artificielles • Hypothèses clandestines (fléau !) • CL: les parois, ces inconnues ! (géom, val paramètres) • Phénomènes émergents • Simu: résultat change avec résol [PDI-LF02]

24. Etudier le réel :scènes & phénomènes naturels Equation physique vs nature réelle • Structuré vs ‘flou’, connu vs bruit & fluctuationsSymétries,régularités,rigidités artificielles • Hypothèses clandestines (fléau !) • CL: les parois, ces inconnues ! (géom, val paramètres) • Phénomènes émergeants • Simu: résultat change avec résol [PDI-LF02] A.Fournier:partir des images réelles, finir par images réelles (inspiration, validation) • Visiter, photographier, filmer, toucher, dessiner apprendre à voir, trouver le sens • Pb validation subjective

25. Buts: • Très grande complexité de détails, scènes vastes • Bas coût en calcul et mémoire • Haute contrôlabilité • Approches: • Représentations alternatives • Textures volumiques • GPU • Textures • Simulation phénoménologique • Forme • Anim • Rendu • Appli: scènes naturelles • Paysages (forêt, …) • Eau (rivières, ocean, …) • Nuages (forme, mouvement, rendu), fumée… • Surfaces complexes (écorces, plissements…)

26. Représentations alternatives • Échelles: (≠ sens, perception, buts, données, simu) modèles différenciés couplés • Formes, surfaces: notions subjectives ! • Comment représenter le monde ? • Ce qu’on sait / ce qu’on voit (forme, relief…) • Approche minimaliste, impressionnisteséparer forme/relief, normales, shadingAdaptatif: hiérarchie de modèles [Kaj85] • Repr. des formes: maillages, surfels, voxels…Propriétés ≠ :structuration, coût, filtrage… • Découpler (géom / espace texturel) • Mes contribs:  espace texturel  reflectance (NDF [Fou92])  texcells (Tex Vol [KK89]) repr. vectorielles pour fluides

27. Représentations alternatives • Échelles:(≠ sens, perception, buts, données, simu) modèles différenciés couplés • Formes, surfaces: notions subjectives ! • Comment représenter le monde ? • Ce qu’on sait / ce qu’on voit (forme, relief…) • Approche minimaliste, impressionnisteséparer forme/relief, normales, shadingAdaptatif: hiérarchie de modèles [Kaj85] • Repr. des formes: maillages, surfels, voxels…Propriétés ≠ :structuration, coût, filtrage… • Découpler (géom / espace texturel) • Mes contribs:  espace texturel  reflectance (NDF [Fou92])  texcells (Tex Vol [KK89]) repr. vectorielles pour fluides

28. Représentations alternatives • Échelles:(≠ sens, perception, buts, données, simu) modèles différenciés couplés • Formes, surfaces: notions subjectives ! • Comment représenter le monde ? • Ce qu’on sait / ce qu’on voit (forme, relief…) • Approche minimaliste, impressionnisteséparer forme/relief, normales, shadingAdaptatif: hiérarchie de modèles [Kaj85] • Repr. des formes: maillages, surfels, voxels…Propriétés ≠ :structuration, coût, filtrage… • Découpler (géom / espace texturel) • Mes contribs:  espace texturel  reflectance (NDF [Fou92])  texcells (Tex Vol [KK89]) repr. vectorielles pour fluides

29. Représentations alternatives • Échelles:(≠ sens, perception, buts, données, simu) modèles différenciés couplés • Formes, surfaces: notions subjectives ! • Comment représenter le monde ? • Ce qu’on sait / ce qu’on voit(forme, relief…) • Approche minimaliste, impressionnisteséparer forme/relief, normales, shadingAdaptatif: hiérarchie de modèles [Kaj85] • Repr. des formes: maillages, surfels, voxels…Propriétés ≠ :structuration, coût, filtrage… • Découpler (géom / espace texturel) • Mes contribs:  espace texturel  reflectance (NDF [Fou92])  texcells (Tex Vol [KK89]) repr. vectorielles pour fluides

30. Représentations alternatives • Échelles:(≠ sens, perception, buts, données, simu) modèles différenciés couplés • Formes, surfaces: notions subjectives ! • Comment représenter le monde ? • Ce qu’on sait / ce qu’on voit(forme, relief…) • Approche minimaliste, impressionnisteséparer forme/relief, normales, shadingAdaptatif: hiérarchie de modèles [Kaj85] • Repr. des formes: maillages, surfels, voxels…Propriétés ≠ :structuration, coût, filtrage… • Découpler (géom / espace texturel) • Mes contribs:  espace texturel  reflectance (NDF [Fou92])  texcells (Tex Vol [KK89]) repr. vectorielles pour fluides

31. Représentations alternatives • Échelles:(≠ sens, perception, buts, données, simu) modèles différenciés couplés • Formes, surfaces: notions subjectives ! • Comment représenter le monde ? • Ce qu’on sait / ce qu’on voit(forme, relief…) • Approche minimaliste, impressionnisteséparer forme/relief, normales, shadingAdaptatif: hiérarchie de modèles [Kaj85] • Repr. des formes: maillages, surfels, voxels…Propriétés ≠ :structuration, coût, filtrage… • Découpler (géom / espace texturel) • Mes contribs:  espace texturel  reflectance (NDF [Fou92])  texcells (Tex Vol [KK89]) repr. vectorielles pour fluides

32. Représentations alternatives • Échelles: (≠ sens, perception, buts, données, simu) modèles différenciés couplés • Formes, surfaces: notions subjectives ! • Comment représenter le monde ? • Ce qu’on sait / ce qu’on voit (forme, relief…) • Approche minimaliste, impressionnisteséparer forme/relief, normales, shadingAdaptatif: hiérarchie de modèles [Kaj85] • Repr. des formes: maillages, surfels, voxels…Propriétés ≠ :structuration, coût, filtrage… • Découpler (géom / espace texturel) • Mes contribs: espace texturel  reflectance (NDF [Fou92])  texcells (Tex Vol [KK89]) repr. vectorielles pour fluides

33. Simulation phénomènologique • Vaste + haute rés.: simu phys hors de portée. + [PDI-LF02] • Mais connaissances a priori ! • plages valeurs, seuils, régimes, prépondérances, modes… • Effets émergents: instabil., ondes, plis, forme équil. … • Equations: indirect, phys++. Mais prévisible • Proche du sens, macroscopique • Repr. directe des phénomènes émergents • Phys macro ( phénoménologique / empirique / analytique ) • Modèle dispo / analytique / obs. directe / obs. simu de ref • Primitive macro • Il faut revisiter,s’approprier, inventer, généraliser… • Pas facile, tout à faire, ingrat, mais résultats++ • Couplage avec simulation • Mes contribs:  (repr alt macro)  vorticité  forme et mvt surface d’eau  rendu des nuages  formes de croissance

34. Simulation phénomènologique • Vaste + haute rés.: simu phys hors de portée. + [PDI-LF02] • Mais connaissances a priori ! • plages valeurs, seuils, régimes, prépondérances, modes… • Effets émergents: instabil., ondes, plis, forme équil. … • Equations: indirect, phys++. Mais prévisible • Proche du sens, macroscopique • Repr. directe des phénomènes émergents • Phys macro ( phénoménologique / empirique / analytique ) • Modèle dispo / analytique / obs. directe / obs. simu de ref • Primitive macro • Il faut revisiter,s’approprier, inventer, généraliser… • Pas facile, tout à faire, ingrat, mais résultats++ • Couplage avec simulation • Mes contribs:  (repr alt macro)  vorticité  forme et mvt surface d’eau  rendu des nuages  formes de croissance

35. Simulation phénomènologique • Vaste + haute rés.: simu phys hors de portée. + [PDI-LF02] • Mais connaissances a priori ! • plages valeurs, seuils, régimes, prépondérances, modes… • Effets émergents: instabil., ondes, plis, forme équil. … • Equations: indirect, phys++. Mais prévisible • Proche du sens, macroscopique • Repr. directe des phénomènes émergents • Phys macro ( phénoménologique / empirique / analytique ) • Modèle dispo / analytique / obs. directe / obs. simu de ref • Primitive macro • Il faut revisiter,s’approprier, inventer, généraliser… • Pas facile, tout à faire, ingrat, mais résultats++ • Couplage avec simulation • Mes contribs:  (repr alt macro)  vorticité  forme et mvt surface d’eau  rendu des nuages  formes de croissance

36. Simulation phénomènologique • Vaste + haute rés.: simu phys hors de portée. + [PDI-LF02] • Mais connaissances a priori ! • plages valeurs, seuils, régimes, prépondérances, modes… • Effets émergents: instabil., ondes, plis, forme équil. … • Equations: indirect, phys++. Mais prévisible • Proche du sens, macroscopique • Repr. directe des phénomènes émergents • Phys macro ( phénoménologique / empirique / analytique ) • Modèle dispo / analytique / obs. directe / obs. simu de ref • Primitive macro • Il faut revisiter,s’approprier, inventer, généraliser… • Pas facile, tout à faire, ingrat, mais résultats++ • Couplage avec simulation • Mes contribs:  (repr alt macro)  vorticité  forme et mvt surface d’eau  rendu des nuages  formes de croissance

37. Simulation phénomènologique • Vaste + haute rés.: simu phys hors de portée. + [PDI-LF02] • Mais connaissances a priori ! • plages valeurs, seuils, régimes, prépondérances, modes… • Effets émergents: instabil., ondes, plis, forme équil. … • Equations: indirect, phys++. Mais prévisible • Proche du sens, macroscopique • Repr. directe des phénomènes émergents • Phys macro ( phénoménologique / empirique / analytique ) • Modèle dispo / analytique / obs. directe / obs. simu de ref • Primitive macro • Il faut revisiter, s’approprier, inventer, généraliser… • Pas facile, tout à faire, ingrat, mais résultats++ • Couplage avec simulation • Mes contribs:  (repr alt macro)  vorticité  forme et mvt surface d’eau  rendu des nuages  formes de croissance

38. Simulation phénomènologique • Vaste + haute rés.: simu phys hors de portée. + [PDI-LF02] • Mais connaissances a priori ! • plages valeurs, seuils, régimes, prépondérances, modes… • Effets émergents: instabil., ondes, plis, forme équil. … • Equations: indirect, phys++. Mais prévisible • Proche du sens, macroscopique • Repr. directe des phénomènes émergents • Phys macro ( phénoménologique / empirique / analytique ) • Modèle dispo / analytique / obs. directe / obs. simu de ref • Primitive macro • Il faut revisiter, s’approprier, inventer, généraliser… • Pas facile, tout à faire, ingrat, mais résultats++ • Couplage avec simulation • Mes contribs:  (repr alt macro)  vorticité  forme et mvt surface d’eau  rendu des nuages  formes de croissance

39. Simulation phénomènologique • Vaste + haute rés.: simu phys hors de portée • Mais connaissances a priori ! • plages valeurs, seuils, régimes, prépondérances, modes… • Effets émergents: instabil., ondes, plis, forme équil. … • Equations: indirect, phys++. Mais prévisible • Proche du sens, macroscopique • Repr. directe des phénomènes émergents • Phys macro ( phénoménologique / empirique / analytique ) • Modèle dispo / analytique / obs. directe / obs. simu de ref • Primitive macro • Il faut revisiter,s’approprier, inventer, généraliser… • Pas facile, tout à faire, ingrat, mais résultats++ • Couplage avec simulation • Mes contribs:  (repr alt macro)  vorticité  forme et mvt surface d’eau  rendu des nuages  formes de croissance

40. Points durs à résoudre • Graal: explorer paysage, panache fumée… • Falaises, spec paysage, simu géologique… • Vent, bourrasques, ‘pattes de chat’ • Distributions, interpolation, echantillonnage, pixels • Filtrage texture et geom • Qu’est-ce qu’une texture ? • Comment exploiter perception ? • Générique ou spécifique ?

41. Points durs à résoudre • Graal: explorer paysage, panache fumée… • Falaises, spec paysage, simu géologique… • Vent, bourrasques, ‘pattes de chat’ • Distributions, interpolation, echantillonnage, pixels • Filtrage texture et geom • Qu’est-ce qu’une texture ? • Comment exploiter perception ? • Générique ou spécifique ?

42. Points durs à résoudre • Graal: explorer paysage, panache fumée… • Falaises, spec paysage, simu géologique… • Vent, bourrasques, ‘pattes de chat’ • Distributions, interpolation, echantillonnage, pixels • Filtrage texture et geom • Qu’est-ce qu’une texture ? • Comment exploiter perception ? • Générique ou spécifique ?

43. Points durs à résoudre Filtrage des textures (interp, MIPmap) • Hypothèses clandestines: • Linéarité 1:N, courb., visibilité, ombres, param. const • pb: micro-géométrie ! Filtrage ultime ! • Linéarité 2:fragment = lin(texture) , i.e.: text = RGBA • pb: textures banalisées (Z,N,…) ! • Continuité:néglige bords, trous, atlas, tiles • pb: indirections ! • Filtrage de géométrie: • Polygones pas antialiasés • + en + petits • Pas filtrables en amont  repr alt, transition de modèle • Graal: explorer paysage, panache fumée… • Falaises, spec paysage, simu géologique… • Vent, bourrasques, ‘pattes de chat’ • Distributions, interpolation, echantillonnage, pixels • Filtrage texture et geom • Qu’est-ce qu’une texture ? • Comment exploiter perception ? • Générique ou spécifique ?

44. Points durs à résoudre Filtrage des textures (interp, MIPmap) • Hypothèses clandestines: • Linéarité 1:N, courb., visibilité, ombres, param. const • pb: micro-géométrie ! Filtrage ultime ! • Linéarité 2:fragment = lin(texture) , i.e.: text = RGBA • pb: textures banalisées (Z,N,…) ! • Continuité:néglige bords, trous, atlas, tiles • pb: indirections ! • Filtrage de géométrie: • Polygones pas antialiasés • + en + petits • Pas filtrables en amont  repr alt, transition de modèle • Graal: explorer paysage, panache fumée… • Falaises, spec paysage, simu géologique… • Vent, bourrasques, ‘pattes de chat’ • Distributions, interpolation, echantillonnage, pixels • Filtrage texture et geom • Qu’est-ce qu’une texture ? • Comment exploiter perception ? • Générique ou spécifique ?

45. Points durs à résoudre Filtrage des textures (interp, MIPmap) • Hypothèses clandestines: • Linéarité 1:N, courb., visibilité, ombres, param. const • pb: micro-géométrie ! Filtrage ultime ! • Linéarité 2:fragment = lin(texture) , i.e.: text = RGBA • pb: textures banalisées (Z,N,…) ! • Continuité:néglige bords, trous, atlas, tiles • pb: indirections ! • Filtrage de géométrie: • Polygones pas antialiasés • + en + petits • Pas filtrables en amont repr alt, transition de modèle [Kaj85] • Graal: explorer paysage, panache fumée… • Falaises, spec paysage, simu géologique… • Vent, bourrasques, ‘pattes de chat’ • Distributions, interpolation, echantillonnage, pixels • Filtrage texture et geom • Qu’est-ce qu’une texture ? • Comment exploiter perception ? • Générique ou spécifique ?

46. Points durs à résoudre • Graal: explorer paysage, panache fumée… • Falaises, spec paysage, simu géologique… • Vent, bourrasques, ‘pattes de chat’ • Distributions, interpolation, echantillonnage, pixels • Filtrage texture et geom • Qu’est-ce qu’une texture ? • Comment exploiter perception ? • Générique ou spécifique ?

47. Résumé / conclusion • Qu’est ce qu’on cherche ? • Quels critères • (graphiste/spectateur) • Chasse aux hypothèses clandestines • Du bon usage de la physique • Commencer par les vraies images, finir par…idem • De l’imagination dans les outils: • Représentations alternatives (minimalistes/impressionistes) • Approches phéno/macro/empiriques

48. Résumé / conclusion J’ai pas dit que j’avais tj appliqué  Beaucoup commencé, peu fini… Y’a d’la place pour tout le monde merci aux étudiants !

49. Créer, Simuler, Explorerdes Univers Naturelssur Ordinateur Fabrice NEYRET Evasion - GRAVIR / IMAG - INRIA ( CNRS, INPG, INRIA, UJF )