Résumé 183 :
Planification d'expériences séquentielle pour l'analyse de sensibilité
Le Gratiet, Loic ; Couplet, Mathieu ; Iooss, Bertrand ; PRONZATO, Luc
Universite Nice - EDF
Les gros codes de calcul sont communément utilisés en science et en ingénierie pour modéliser des systèmes physiques complexes avec souvent un grand nombre de paramètres d'entrée mal connus. L'analyse de sensibilité globale a pour objectif d'identifier les entrées qui ont le plus d'influence sur la sortie. Les indices de Sobol permettent d'effectuer une telle analyse. Cependant, leur estimation nécessite un grand nombre d'appels au code et ne peut pas être effectuée en un temps raisonnable en pratique. Pour traiter ce problème, un modèle de krigeage est utilisé pour approcher la sortie du simulateur à partir de quelques-unes de ses observations. Ce métamodèle peut ensuite être appelé intensément pour l'estimation des indices. L'utilisation de la variance de krigeage permet de mettre en place des stratégies de planification d'expériences séquentielle efficace pour enrichir le métamodèle. Ces stratégies doivent s'adapter à l'objectif de l'étude (prédiction, optimisation, estimation de probabilité de défaillance,\dots). Ce travail porte sur la planification séquentielle optimale pour l'estimation des indices de Sobol.