\documentclass{article}
\newcommand{\sirta}{SIRTA} 
\newcommand{\comephore}{Coméphore}
\newcommand{\htexplo}{\texttt{htexplo}\xspace}
\def\chap#1{Chapitre #1}

\newcommand{\fredho}[1]{{\small\setlength{\baselineskip}{0.6\baselineskip}\textcolor{magenta}{[#1]}}}


\begin{document}

Comme on a pu le voir,
la mise en place de cette expérience de tuning au \sirta\ a été semée 
d'embuches. 

C'est d'abord la mise en place de la configuration, 
détaillée au chapitre précédent, qui nous a finalement conduit à revoir
à la baisse nos ambitions d'étudier le potentiel d'un tuning conjoint de
deux modèle (ici LMDZ et ORCHIDEE) en ciblant explicitement leur couplage.

La conduite de l'expérience de tuning a ensuite butté sur un espace NROY vide du fait d'un mauvais choix de tolérance à l'erreur lié au fait d'avoir oublié le passage de 3 à 2 du seuil sur la sélection des invraisemblance.
Cependant, la méthode consistant à régler des tolérances pour conserver au
moins une simulation compatible avec les cibles s'est avérée très
fructueuse dans des expériences menées depuis lors, et notamment dans
celles du chapitre suivant.

Enfin, les résultats préliminaires semblent indiquer que les configurations
permettant de se rapprocher des observations au \sirta\ en renforçant le
contenu en eau des nuages pendant la période de pluies convectives a
tendance à surestimer ces nuages dans les tropiques, quand les mêmes
vecteurs de paramètres sont utilisés avec la configuration climatique
globale.  Ces résultats sont un peu trop préliminaires et se basent sur
quelques simulations sélectionnées par le tuning au SIRTA.  Mais si cette
incompatibilité est confirmée, elle pourrait suggérer un besoin de
développement physique permettant de contraster le comportement du modèle
dans sa représentation des nuages convectifs tropicaux ou des moyennes
latitudes.

Ces difficultés rencontrées et les erreurs commises font parties de la
recherche scientifique et de la mise en pratique d'une nouvelle
méthodologie et d'un nouvel outil.  Elles sont porteuses d'enseignements et
laissent entrevoir des perspectives positives que nous n'avons pu tester
dans cette thèse faute de temps.  Nous avons cependant pu expérimenter et proposer
une méthodologie pour choisir les métriques et leurs tolérance à l'erreur à
partir de PPEs, et avons montré la robustesse d'utiliser des métriques
orientées processus au SIRTA.  Nous avons beaucoup appris sur les
informations qui pouvait être extraites ou non des PPEs et de l'analyse des
meilleures simulations, et avons globalement tiré des leçons de cette
expérience, et en particulier des erreurs faites, détaillées plus amplement
au \chap{meta}.  Cette expérience nous a également fait prendre conscience
de la nécessité de porter nos efforts sur la conception de configurations
légères de tuning global pour accompagner la mise en place de tuning plus ciblés, de façon à ne pas explorer inutilement des régions de l'espace des paramètres dans lesquelles les métriques radiatives de grande échelles sont trop mal simulées. L'utilisation d'un tuning en grille relativement grossière et sur le seul mois d'octobre semble prometteuse.

La sensibilité de la variabilités des précipitations  aux paramètres du
modèle laisse entrevoir un espoir de s'affranchir de cette variabilité et
de pouvoir effectuer un tuning couplé intégrant des paramètres du modèles
de surface, tout en ouvrant un certain nombre de questions. La sensibilité
de la pluie à la résolution peut-elle être réglée par un tuning de certains
paramètres ? Est-ce que le raffinement de la la grille lors du tuning pour
limiter les erreurs de représentativité n'introduit pas autant de problèmes
qu'il n'en règle ? Autant de questions ouvertes pour des études futures.

La difficulté à correctement simuler les effets radiatifs des nuages au
SIRTA, et plus globalement à la surface des continents, l'arrivée dans le
paysage du modèle ecRad qui lève une partie de ces limites et enfin le fait
de disposer de références radiatives sur des scènes LES ont motivé en
grande partie le chapitre suivant, portant sur les interactions nuages
rayonnement et les compensations d'erreurs.

\end{document}
