Réseau CEA IMPEC

Incertitudes, Métamodèles et Plans d'Expériences pour les Codes de calcul

Animateurs : Fabrice Gaudier (CEA, DEN, Saclay), Bertrand Iooss (CEA, DEN, Cadarache), Jean-Marc Martinez (CEA, DEN, Saclay)

La simulation numérique désigne le procédé selon lequel on exécute un programme sur un ordinateur en vue de représenter un phénomène physique. Comme une expérience réelle, une simulation peut être extrêmement coûteuse à élaborer et à réaliser. Il est d'ailleurs souvent question d'“expérience numérique” pour illustrer l'analogie entre la pratique d'une simulation et la conduite d'une expérience de physique. Au CEA, la R&D dans le domaine de l'énergie et de l'industrie nucléaire est fortement demandeuse de modélisation et simulation numériques. La simulation numérique permet en effet de mieux répondre aux grands enjeux que représentent, entre autres, la compétitivité économique du nucléaire, la sûreté des installations nucléaires, la maîtrise des risques pour l'environnement, la fiabilité des armes, … Pour soutenir les recherches dans ces domaines, des développements logiciels importants ont eu lieu depuis une trentaine d'années dans les différents domaines physiques concernés.

Pour ces problématiques d'étude et de conception de systèmes complexes à l'aide de modèles numériques prédictifs, on ne peut pas se contenter d'une simulation moyenne sur quelques cas. Il est souvent nécessaire d'estimer précisément les incertitudes sur les prédictions, de connaître les risques d'événements rares, voire d'optimiser les réponses sous contraintes. Ceci rend nécessaire la réalisation d'évaluations probabilisées sur les sorties des modèles numériques. Par ailleurs, la détermination des variables d'entrée qui induisent le plus d'incertitudes sur les réponses permet de définir des voies d'amélioration pour réduire les incertitudes des prédictions. Des méthodes robustes sont alors nécessaires pour définir les domaines de variation des variables d'entrée dans lesquels le modèle représente la réalité. Par conséquent, lors de la phase de développement d'un modèle dont la vocation est de réaliser des évaluations probabilisées, des outils d'analyse vont être nécessaires aux développeurs pour les aider à comprendre leur modèle dans des domaines et des configurations (des entrées) jusque là inexplorés. Pour toutes ces raisons, le développement d'outils génériques d'analyses d'incertitude et d'analyses de sensibilité est donc d'une importance fondamentale, aussi bien pour les phases de développement, de validation et d'utilisation des codes de calcul.

Depuis 2005, le réseau IMPEC a pour objectif de rassembler la communauté d'ingénieur-chercheurs du CEA intéressés par toutes ces problématiques.

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