Ecole Chercheur ASQUIOM (Analyse de Sensibilité, QUantification des Incertitudes et Optimisation des Modèles numériques)
When & where
L’école chercheur se tiendra du 15 au 19 juin 2026 à l'Ecole Centrale de Lyon https://www.ec-lyon.fr, sur le campus d'Ecully, France.
Salle : TBA.
Présentation de l’école ASQUIOM
Thématiques principales
L’école ASQUIOM aborde les grandes thématiques de la quantification des incertitudes : l’analyse de sensibilité, l’apprentissage statistique, l’optimisation en présence d’incertitude et la propagation d’incertitudes. Elle couvre également des méthodes récentes comme la régression par processus gaussiens et la calibration de modèles.
Contexte scientifique
Ces thématiques sont en pleine évolution et soutenues par une communauté de recherche très dynamique. L’école vise à diffuser les méthodes les plus actuelles auprès des jeunes chercheurs, à favoriser leur appropriation par des mises en œuvre concrètes et à encourager le dialogue entre chercheurs académiques et utilisateurs applicatifs. Elle s’inscrit dans le cadre du réseau thématique RT-UQ, qui fédère les efforts de recherche nationaux en quantification des incertitudes et promeut le développement de méthodes numériques frugales pour réduire l’impact environnemental du numérique.
Objectifs
L’objectif de l’école est de former chercheurs et jeunes chercheurs aux techniques standards et récentes de la quantification des incertitudes. Elle cherche également à stimuler les échanges entre experts scientifiques, jeunes chercheurs et industriels, afin de faire émerger de nouvelles collaborations et de nouvelles questions méthodologiques.
Organisation
L’école se déroule en résidentiel, combinant cours, hébergement et restauration sur un même site, afin de créer un environnement propice aux échanges. De larges temps d’interactions sont prévus, notamment lors des pauses et des soirées, pour permettre aux participants de partager leurs problématiques. Les interventions sont assurées par des chercheurs et enseignants-chercheurs seniors, experts reconnus dans leurs domaines, ainsi que par des collègues industriels afin de diversifier les approches et de favoriser les discussions interdisciplinaires.
Public concerné
Parmi les apprenants de l’école ASQUIOM nous attendons prioritairement des jeunes chercheurs, ingénieurs de recherche voire ingénieurs d’étude en mathématiques appliqués désireux de se former à la quantification des incertitudes mais également des chercheurs plus expérimentés en quête d’outils et de méthodes les plus à jour. Nous attendons également des collègues d’autres disciplines rencontrant des problématiques applicatives spécifiques.
Il est attendu un niveau L3-M1 en mathématiques appliquées. La première demi-journée sera consacrée à des remises à niveau en probabilités statistiques et en notions de bases utiles pour les autres demi-journées de la semaine.
Equipe d'organisation: Christophette Blanchet-Scalliet, Reda El-Amri, Céline Helbert, Claire Lauvernet, Guillaume Perrin.
Intervenants: Pierre Barbillon, Mickaël Binois, Sébastien Da Veiga, Josselin Garnier, Céline Helbert, Bertrand Iooss, Rodolphe Leriche, Guillaume Perrin, Clémentine Prieur, Olivier Roustant, Delphine Sinoquet.
Inscription
Les inscriptions ouvriront fin 2025/début 2026.
Les frais d’inscription varieront en fonction du statut du participant et seront compris entre 450€ et 650€ la semaine (restauration et hébergement inclus sur le campus de Centrale Lyon).
Le nombre de participants est limité à 40.
Une pré-inscription est d’ores et déjà possible au lien ci-dessous.
Si le nombre de demandes dépasse 40, une sélection sera opérée sur la base du statut des demandeurs (priorité aux doctorants en début de thèse) et de l'adéquation de leurs sujets de recherche avec le programme de l'école.
Au moment de votre pré-inscription, merci de nous envoyer un mail (celine.helbert@ec-lyon.fr ou guillaume.perrin@univ-eiffel.fr) spécifiant :
1 - votre laboratoire,
2 - votre thème de recherche en mettant en avant l’intérêt de l’école, pour vos travaux,
3 - votre année de thèse pour les doctorants.
Description des cours
Les axes du programme couvrent les grandes questions de l’analyse et l’exploration de modèles numériques. On y retrouve donc les différents thèmes suivants :
Apprentissage d’un modèle de substitution
Un modèle numérique qui représente un problème physique complexe est souvent coûteux en temps calcul ce qui complique son exploitation. Il est courant de le remplacer par un modèle statistique de substitution, rapide à évaluer, préalablement appris à partir d’un petit nombre bien choisi de simulations numériques. Dans cette session, assurée par Céline HELBERT, MCF à Centrale Lyon / ICJ, une présentation détaillée de la régression par processus gaussiens comprenant les versions classiques et avancées de ce modèle sera proposée.
Analyse de sensibilité
Comprendre un modèle numérique complexe revient souvent à identifier les paramètres d’entrée du code les plus influents et à quantifier leur influence. C’est l’objectif de l’analyse de sensibilité. Un tour d’horizon des techniques d’analyse de sensibilité depuis les approches les plus éprouvées jusqu’aux développements les plus récents sera présenté. Cette session sera coordonnée par Clémentine PRIEUR, PR à UGA / LJK.
Réduction de dimension
Quand un modèle numérique fait intervenir de très nombreux paramètres : des paramètres de calibration, des paramètres de conception, des paramètres d’environnement. Pourtant la dimension effective du problème (c’est à dire le nombre de paramètres effectivement influents sur la quantité d’intérêt étudiée) est souvent petite. Mickaël BINOIS, chargé de recherche à INRA Côte d’Azur, présentera différentes techniques avec ou sans gradient qui permettent de détecter cette dimension effective du problème.
Analyse de risque
Une des grandes questions du RT-UQ porte sur la conception fiabiliste. Il s’agit alors d’utiliser le modèle numérique pour quantifier certaines mesures de risques comme par exemple des probabilités de défaillance. Cette question n’est pas toujours facile notamment quand les niveaux de risques admissibles sont très faibles. Josselin GARNIER, PR à l’école Polytechnique / CMAP fera un tour d’horizon des méthodes et outils permettant de répondre à cette question via la simulation numérique.
Optimisation
Une journée entière, assurée par Rodolphe LE RICHE, DR CNRS au LIMOS et Sébastien DA VEIGA, enseignant-chercheur à ENSAI / CREST, sera consacré à la question centrale de la conception optimale avec ou sans contrainte, avec ou sans incertitude. Différentes techniques d’active learning plus ou moins frugales en évaluations de code, seront introduites et comparées sur plusieurs fonctions jouets et cas test industriels.
Calibration
Un modèle numérique représente une version inévitablement plus ou moins biaisée de la réalité terrain. Il est important de calibrer au mieux les paramètres du code numérique à partir de données expérimentales de terrain pour réduire ce biais au maximum. Pierre BARBILLON, PR à AgroParisTech / INRAE, présentera différentes approches de calibration ainsi que leurs avantages et inconvénients.
La semaine débutera par une session de formalisation des problèmes UQ fréquemment rencontrés en contexte applicatif suivie d’une session de remise à niveau sur les outils de probabilités et statistiques utilisés dans les cours de la semaine d’autre part. Cette partie introductive sera assurée par Guillaume PERRIN, DR à UGE / ISME.
De plus trois exposés d’ouvertures viendront mettre en perspectives les différents thèmes disciplinaires abordés pendant la semaine:
- Olivier ROUSTANT, PR à INSA Toulouse / IMT fera un exposé sur lesmodèles de substitutions informés par la physique.
- Bertrand IOOSS, Chercheur Senior EDF R&D / chercheur associé IMT, présentera les verrous actuels en analyse de sensibilité qui ressortent des applications EDF.
- Delphine SINOQUET, Ingénieur de Recherche Senior IFPEN, fera un exposé d’ouverture en optimisation / inversion.
Le programme sur la semaine, incluant les pauses et les échanges est téléchargeable ici programme_asquiom2026.pdf.