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2021

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A. Marrel, Bertrand Iooss, V Chabridon. The ICSCREAM methodology: Identification of penalizing configurations in computer experiments using screening and metamodel -- Applications in thermal-hydraulics. 2021. ⟨hal-02535146v4⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02535146/file/Marrel_Iooss_Chabridon.pdf BibTex
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Ivano Azzini, Thierry A. Mara, Rossana Rosati. Comparison of two sets of Monte Carlo estimators of Sobol' indices. Environmental Modelling and Software, Elsevier, In press, 144, pp.105167. ⟨hal-02866171v2⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02866171/file/The%20IA%20Estimator%202021.pdf BibTex
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Nora Lüthen, Stefano Marelli, Bruno Sudret. Automatic selection of basis-adaptive sparse polynomial chaos expansions for engineering applications. 2021. ⟨hal-02936436v2⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02936436/file/RSUQ-2020-011C.pdf BibTex
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Bertrand Iooss, V Vergès, V Larget. BEPU robustness analysis via perturbed-law based sensitivity indices. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability, SAGE Publications, In press, ⟨10.1177/1748006X211036569⟩. ⟨hal-02864053v4⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02864053/file/HAL_PLISQ_vf.pdf BibTex
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Subhasish Basak, Sébastien Petit, Julien Bect, Emmanuel Vazquez. Numerical issues in maximum likelihood parameter estimation for Gaussian process interpolation. 7th International Conference on machine Learning, Optimization and Data science (LOD 2021), Oct 2021, Grasmere, United Kingdom. ⟨hal-03119528v2⟩
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Nora Lüthen, Olivier Roustant, Fabrice Gamboa, Bertrand Iooss, Stefano Marelli, et al.. Global sensitivity analysis using derivative-based sparse Poincaré chaos expansions. 2021. ⟨hal-03293672⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03293672/file/RSUQ-2021-004.pdf BibTex
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Rémi Stroh, Julien Bect, Séverine Demeyer, Nicolas Fischer, Damien Marquis, et al.. Sequential design of multi-fidelity computer experiments: maximizing the rate of stepwise uncertainty reduction. Technometrics, Taylor & Francis, In press, ⟨10.1080/00401706.2021.1935324⟩. ⟨hal-02902333v3⟩
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Sébastien Petit, Julien Bect, Paul Feliot, Emmanuel Vazquez. Gaussian process interpolation: the choice of the family of models is more important than that of the selection criterion. 2021. ⟨hal-03285513⟩
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https://hal-centralesupelec.archives-ouvertes.fr/hal-03285513/file/spetit-gpparam-paper.pdf BibTex
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Paul-Remo Wagner, Stefano Marelli, Iason Papaioannou, Daniel Straub, B Sudret. Rare event estimation using stochastic spectral embedding. 2021. ⟨hal-03258256⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03258256/file/RSUQ-2021-003.pdf BibTex
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François Bachoc, Tommaso Cesari, Sébastien Gerchinovitz. Instance-Dependent Bounds for Zeroth-order Lipschitz Optimization with Error Certificates. 2021. ⟨hal-03129721v3⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03129721/file/main.pdf BibTex
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Gildas Mazo. A tradeoff between explorations and repetitions for estimators of two global sensitivity indices in stochastic models induced by probability measures. 2021. ⟨hal-02113448v7⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02113448/file/siamasa-version4.pdf BibTex
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X. Zhu, B. Sudret. Global sensitivity analysis for stochastic simulators based on generalized lambda surrogate models. 2021. ⟨hal-02563075v3⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02563075/file/RSUQ-2020-004D.pdf BibTex
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Amaya Nogales Gómez, Luc Pronzato, Maria Joao Rendas. Incremental space-filling design based on coverings and spacings: improving upon low discrepancy sequences. 2021. ⟨hal-02987983v3⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02987983/file/NG-P-R_incremental-V3.pdf BibTex
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N. Lüthen, S. Marelli, B. Sudret. Sparse polynomial chaos expansions: literature survey and benchmark. SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, ASA, American Statistical Association, 2021. ⟨hal-02539750v3⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02539750/file/RSUQ-2020-002C.pdf BibTex
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Marouane Il Idrissi, Vincent Chabridon, Bertrand Iooss. Developments and applications of Shapley effects to reliability-oriented sensitivity analysis with correlated inputs. Environmental Modelling & Software, Elsevier, 2021. ⟨hal-03106452v3⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03106452/file/L2TSE_v3.pdf BibTex
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Guillaume Perrin. Point process-based approaches for the reliability analysis of systems modeled by costly simulators. Reliability Engineering and System Safety, Elsevier, In press. ⟨hal-03228196⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03228196/file/PERRIN_GPRfiab.pdf BibTex
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Bertrand Iooss. Sample selection from a given dataset to validate machine learning models. 50th Meeting of the Italian Statistical Society (SIS2021), Jun 2021, Pisa, Italy. ⟨hal-03208245⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03208245/file/hal_iooss.pdf BibTex
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Bertrand Iooss, Jérôme Lonchampt. Robust tuning of Robbins-Monro algorithm for quantile estimation - Application to wind-farm asset management. ESREL 2021, Sep 2021, Angers, France. ⟨hal-03191621⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03191621/file/paper21_RM.pdf BibTex
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Julien Bect, Souleymane Zio, Guillaume Perrin, Claire Cannamela, Emmanuel Vazquez. On the quantification of discretization uncertainty: comparison of two paradigms. 14th World Congress in Computational Mechanics and ECCOMAS Congress 2020 (WCCM-ECCOMAS), Jan 2021, Virtual conference, originally scheduled in Paris, France. ⟨10.23967/wccm-eccomas.2020.260⟩. ⟨hal-03096722⟩
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https://hal-centralesupelec.archives-ouvertes.fr/hal-03096722/file/wccm2020-gcigp.pdf BibTex
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Bruno Barracosa, Julien Bect, Héloïse Dutrieux Baraffe, Juliette Morin, Josselin Fournel, et al.. Extension of the Pareto Active Learning method to multi-objective optimization for stochastic simulators. SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE21), Mar 2021, Virtual Conference originally scheduled in Fort Worth, Texas, United States. ⟨hal-03096610⟩
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Bruno Barracosa, Julien Bect, Héloïse Dutrieux Baraffe, Juliette Morin, Josselin Fournel, et al.. Extension of the Pareto Active Learning Method to Multi-Objective Optimization for Stochastic Simulators. MASCOT-NUM Workshop on Stochastic Simulators, Mar 2021, Virtual conference, France. ⟨hal-03170038⟩
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Bruno Barracosa, Juliette Morin, Héloïse Dutrieux Baraffe, Julien Bect, Emmanuel Vazquez, et al.. A Bayesian approach for the optimal integration of renewable energy sources in distribution networks over multi-year horizons. 2021. ⟨hal-03158700⟩
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François Bachoc, Nicolas Durrande, Didier Rullière, Clément Chevalier. Properties and comparison of some Kriging sub-model aggregation methods. 2021. ⟨hal-01561747v2⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01561747/file/properties_nested_kriging_HALv2%20%281%29.pdf BibTex
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Marouane Il Idrissi, Bertrand Iooss, Vincent Chabridon. Mesures d'importance relative par décomposition de la performance de modèles de régression. 52èmes Journées de Statistique de la Société Française de Statistique (SFdS), Jun 2021, Nice, France. ⟨hal-03149764⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03149764/file/papier_JdS2021_MIL_BIO_VCN.pdf BibTex
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Daniele Bigoni, Youssef Marzouk, Clémentine Prieur, Olivier Zahm. Nonlinear dimension reduction for surrogate modeling using gradient information. 2021. ⟨hal-03146362⟩
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https://hal.inria.fr/hal-03146362/file/preprint.pdf BibTex
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X Zhu, B Sudret. Emulation of stochastic simulators using generalized lambda models. 2021. ⟨hal-03041849v2⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03041849/file/RSUQ-2020-006B.pdf BibTex
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Marie Billaud-Friess, Arthur Macherey, Anthony Nouy, Clémentine Prieur. A PAC algorithm in relative precision for bandit problem with costly sampling. 2021. ⟨hal-03139679⟩
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https://arxiv.org/pdf/2007.15331 BibTex
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Saman Razavi, Anthony Jakeman, Andrea Saltelli, Clémentine Prieur, Bertrand Iooss, et al.. The Future of Sensitivity Analysis: An Essential Discipline for Systems Modelling and Policy Making. Environmental Modelling and Software, Elsevier, 2021, 137, pp.1-22. ⟨10.1016/j.envsoft.2020.104954⟩. ⟨hal-03139623⟩
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N. Tsokanas, X. Zhu, G. Abbiati, S. Marelli, B. Sudret, et al.. A global sensitivity analysis framework for hybrid simulation with stochastic substructures. 2021. ⟨hal-03138927⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03138927/file/RSUQ-2021-001.pdf BibTex
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Laurent Gilquin, Clémentine Prieur, Elise Arnaud, Herve Monod. Iterative estimation of Sobol’ indices based on replicated designs. Computational and Applied Mathematics, Springer Verlag, 2021, 40 (18), ⟨10.1007/s40314-020-01402-5⟩. ⟨hal-01291769v5⟩
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https://hal.inrae.fr/hal-01291769/file/manuscript.pdf BibTex
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Luc Pronzato. Performance analysis of greedy algorithms for minimising a Maximum Mean Discrepancy. 2021. ⟨hal-03114891⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03114891/file/Greedy_MMD-V4.pdf BibTex
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Sébastien da Veiga. Kernel-based ANOVA decomposition and Shapley effects - Application to global sensitivity analysis. 2021. ⟨hal-03108628⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03108628/file/KernelANOVA.pdf BibTex
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Etienne Le Mire, Emilien Burger, Bertrand Iooss, Chu Mai. Prediction of crack propagation kinetics through multipoint stochastic simulations of microscopic fields. EPJ N - Nuclear Sciences & Technologies, EDP Sciences, 2021, 7 (4). ⟨hal-02068315v2⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02068315/file/epjn200011_hal.pdf BibTex
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Clement Gauchy, Jerome Stenger, Roman Sueur, Bertrand Iooss. An information geometry approach for robustness analysis in uncertainty quantification of computer codes. Technometrics, Taylor & Francis, 2021. ⟨hal-02425477v3⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02425477/file/main_rev2.pdf BibTex
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Jerome Stenger, Fabrice Gamboa, Merlin Keller. Optimization Of Quasi-convex Function Over Product Measure Sets. SIAM Journal on Optimization, Society for Industrial and Applied Mathematics, 2021, 31 (1), pp.425-447. ⟨10.1137/19M1275322⟩. ⟨hal-02183606v2⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02183606/file/SIOPT.pdf BibTex
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Luc Pronzato, Haiying Wang. Sequential online subsampling for thinning experimental designs. Journal of Statistical Planning and Inference, Elsevier, 2021, 212, pp.169-193. ⟨10.1016/j.jspi.2020.08.001⟩. ⟨hal-02527330v2⟩
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Luc Pronzato, Guillaume Sagnol. Removing inessential points in c-and A-optimal design. Journal of Statistical Planning and Inference, Elsevier, 2021, 213, pp.233-252. ⟨10.1016/j.jspi.2020.11.011⟩. ⟨hal-02868664⟩
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Sibo Cheng, Jean-Philippe Argaud, Bertrand Iooss, Angélique Ponçot, Didier Lucor. A graph clustering approach to localization for adaptive covariance tuning in data assimilation based on state-observation mapping. Mathematical Geosciences, Springer Verlag, 2021. ⟨meteo-02460851v2⟩
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https://hal-meteofrance.archives-ouvertes.fr/meteo-02460851/file/Standard.pdf BibTex
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Luc Pronzato, Anatoly Zhigljavsky. Minimum-energy measures for singular kernels. Journal of Computational and Applied Mathematics, Elsevier, In press, 382. ⟨hal-02495643v2⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02495643/file/Singular_Kernels_hal_may2020.pdf BibTex
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Dario Azzimonti, David Ginsbourger, Clément Chevalier, Julien Bect, Yann Richet. Adaptive Design of Experiments for Conservative Estimation of Excursion Sets. Technometrics, Taylor & Francis, 2021, 63 (1), pp.13-26. ⟨10.1080/00401706.2019.1693427⟩. ⟨hal-01379642v6⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01379642/file/main.pdf BibTex

2020

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Bruno Barracosa, Julien Bect, Héloïse Dutrieux Baraffe, Juliette Morin, Josselin Fournel, et al.. Bayesian multi-objective optimization with noisy evaluations. MASCOT PhD student 2020 Meeting, Sep 2020, Grenoble, France. ⟨hal-03022267⟩
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https://hal-centralesupelec.archives-ouvertes.fr/hal-03022267/file/bbarracosa_mascotnum2020_poster.pdf BibTex
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Sébastien Petit, Julien Bect, Paul Feliot, Emmanuel Vazquez. Gaussian process model selection for computer experiments. MASCOT PhD student 2020 Meeting, Sep 2020, Grenoble, France. ⟨hal-03018559⟩
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https://hal-centralesupelec.archives-ouvertes.fr/hal-03018559/file/spetit_mascot2020_poster.pdf BibTex
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Julien Reygner, Adrien Touboul. Reweighting samples under covariate shift using a Wasserstein distance criterion. 2020. ⟨hal-02968059⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02968059/file/Reweighting_samples_under_covariate_shift_using_a_Wasserstein_distance_criterion.pdf BibTex
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Bertrand Iooss. Robust tuning of Robbins-Monro algorithm for quantile estimation in iterative uncertainty quantification. 2020. ⟨hal-02918478⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02918478/file/hal2020_iooss.pdf BibTex
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A Galimshina, M Moustapha, A Hollberg, P Padey, S Lavaux, et al.. Statistical method to identify robust building renovation choices for environmental and economic performance. Building and Environment, Elsevier, In press, ⟨10.1016/j.buildenv.2020.107143⟩. ⟨hal-02916790⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02916790/file/RSUQ-2020-008.pdf BibTex
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Sébastien Petit, Julien Bect, Sébastien da Veiga, Paul Feliot, Emmanuel Vazquez. Towards new cross-validation-based estimators for Gaussian process regression: efficient adjoint computation of gradients. 2020. ⟨hal-02490981v2⟩
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https://hal-centralesupelec.archives-ouvertes.fr/hal-02490981/file/jds2020-spetit.pdf BibTex
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Mazen Ali, Anthony Nouy. Approximation of Smoothness Classes by Deep ReLU Networks. 2020. ⟨hal-02909881⟩
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https://arxiv.org/pdf/2007.15645 BibTex
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Lina Guan, Christophe Prieur, Liguo Zhang, Clémentine Prieur, Didier Georges, et al.. Transport effect of COVID-19 pandemic in France. Annual Reviews in Control, Elsevier, 2020, 50, pp.394-408. ⟨10.1016/j.arcontrol.2020.09.009⟩. ⟨hal-02906401⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02906401/file/Transport_effect_of_COVID_19_pandemic_in_France%20%283%29.pdf BibTex
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Pierre Etoré, Clémentine Prieur, Dang Khoi Pham, Long Li. Global sensitivity analysis for models described by stochastic differential equations. Methodology and Computing in Applied Probability, Springer Verlag, 2020, 22, pp.803-831. ⟨10.1007/s11009-019-09732-6⟩. ⟨hal-01926919v2⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01926919/file/UQ_EDS1_12062019.pdf BibTex
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H.M. Kroetz, M. Moustapha, A.T. Beck, B. Sudret. A Two-Level Kriging-Based Approach with Active Learning for Solving Time-Variant Risk Optimization Problems. Reliability Engineering and System Safety, Elsevier, 2020, 203, pp.107033. ⟨10.1016/j.ress.2020.107033⟩. ⟨hal-02898076⟩
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Mazen Ali, Anthony Nouy. Approximation with Tensor Networks. Part II: Approximation Rates for Smoothness Classes. 2020. ⟨hal-02889657⟩
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https://arxiv.org/pdf/2007.00128 BibTex
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Mazen Ali, Anthony Nouy. Approximation with Tensor Networks. Part I: Approximation Spaces. 2020. ⟨hal-02889656⟩
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https://arxiv.org/pdf/2007.00118 BibTex
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Bertrand Michel, Anthony Nouy. Learning with tree tensor networks: complexity estimates and model selection. 2020. ⟨hal-02889655⟩
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https://arxiv.org/pdf/2007.01165 BibTex
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S. Marelli, P.-R. Wagner, C. Lataniotis, B. Sudret. Stochastic spectral embedding. 2020. ⟨hal-02539515v2⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02539515/file/RSUQ-2020-003B.pdf BibTex
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Baptiste Broto, François Bachoc, Marine Depecker, Jean-Marc Martinez. Gaussian linear approximation for the estimation of the Shapley effects. 2020. ⟨hal-02737005⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02737005/file/main.pdf BibTex
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Luc Pronzato, Anatoly Zhigljavsky. Bayesian quadrature, energy minimization and space-filling design. SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, ASA, American Statistical Association, 2020, 8 (3), pp.959-1011. ⟨hal-01864076v3⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01864076/file/LPAZ-Bayesian-Q_SIAM-final.pdf BibTex
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P.-R Wagner, S. Marelli, B. Sudret. Bayesian model inversion using stochastic spectral embedding. 2020. ⟨hal-02612455⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02612455/file/RSUQ-2020-005.pdf BibTex
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Cécile Haberstich, Anthony Nouy, Guillaume Perrin. Boosted optimal weighted least-squares. 2020. ⟨hal-02562188⟩
Accès au bibtex
https://arxiv.org/pdf/1912.07075 BibTex
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Bertrand Iooss. Estimation itérative en propagation d'incertitudes : réglage robuste de l'algorithme de Robbins-Monro. 52èmes Journées de Statistiques de la Société Française de Statistique (SFdS), 2020, Nice, France. pp.466-471. ⟨hal-02511787⟩
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02511787/file/sfds2020_iooss.pdf BibTex
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Rodrigo Cabral Farias, Luc Pronzato, Maria-João Rendas. Adaptive design criteria motivated by a plug-in percentile estimator. 2020. ⟨hal-02483076⟩
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02483076/file/chapter_rendas.pdf BibTex
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Rodrigo Cabral Farias, Luc Pronzato, Maria-João Rendas. Incremental construction of nested designs based on two-level fractional factorial designs. 2020. ⟨hal-02483004⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02483004/file/PRC-incremental_springer.pdf BibTex
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François Bachoc, Baptiste Broto, Fabrice Gamboa, Jean-Michel Loubes. Gaussian Processes indexed on the symmetric group: prediction and learning. 2020. ⟨hal-01731251v5⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01731251/file/permutations_final.pdf BibTex
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François Bachoc, Céline Helbert, Victor Picheny. Gaussian process optimization with failures: classification and convergence proof. Journal of Global Optimization, Springer Verlag, In press. ⟨hal-02100819v2⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02100819/file/optimwithfailurerevised_hal.pdf BibTex
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Paul-Remo Wagner, P.-R Wagner, Reto Fahrni, Michael Klippel, Andrea Frangi, et al.. Bayesian calibration and sensitivity analysis of heat transfer models for fire insulation panels. Engineering Structures, Elsevier, 2020, 205, ⟨10.1016/j.engstruct.2019.110063⟩. ⟨hal-02290027v3⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02290027/file/RSUQ-2019-002B.pdf BibTex
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Zicheng Liu, Dominique Lesselier, Bruno Sudret, Joe Wiart. Surrogate modeling of indoor down-link human exposure based on sparse polynomial chaos expansion. International Journal for Uncertainty Quantification, Begell House Publishers, 2020, 10 (2), pp.145-163. ⟨10.1615/Int.J.UncertaintyQuantification.2020031452⟩. ⟨hal-02122454⟩
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https://arxiv.org/pdf/1907.03933 BibTex
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Zicheng Liu, Dominique Lesselier, Bruno Sudret, Joe Wiart. Surrogate modeling based on resampled polynomial chaos expansions. Reliability Engineering and System Safety, Elsevier, 2020, 202, pp.107008. ⟨10.1016/j.ress.2020.107008⟩. ⟨hal-01889651⟩
Accès au bibtex
https://arxiv.org/pdf/1810.09116 BibTex
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00290418/file/ICIPE2008_BettingerDPT-final.pdf BibTex
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Amandine Marrel, Bertrand Iooss, Francois van Dorpe, Elena Volkova. An efficient methodology for modeling complex computer codes with Gaussian processes. Computational Statistics and Data Analysis, Elsevier, 2008, 52, pp.4731-4744. ⟨10.1016/j.csda.2008.03.026⟩. ⟨hal-00239492v2⟩
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00239492/file/CSDA_marrel_hal.pdf BibTex
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Sébastien da Veiga, Francois Wahl, Fabrice Gamboa. Local Polynomial Estimation for Sensitivity Analysis on Models With Correlated Inputs. 2008. ⟨hal-00266102⟩
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00266102/file/article_format_Technometrics_revised3.pdf BibTex
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Luc Pronzato. Optimal experimental design and some related control problems. Automatica, Elsevier, 2008, 44, pp.303-325. ⟨10.1016/j.automatica.2007.05.016⟩. ⟨hal-00259532⟩
Accès au texte intégral et bibtex
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00259532/file/pronzato-automatica2005-REV2.pdf BibTex
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Claire Cannamela, Josselin Garnier, Bertrand Iooss. Controlled stratification for quantile estimation. Annals of Applied Statistics, Institute of Mathematical Statistics, 2008, 2 (4), pp.1554-1580. ⟨hal-00256644⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00256644/file/article_can_gar_ioo.pdf BibTex

2007

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Olivier Roustant, Laurent Carraro, Aurélio Rodriguez. Un exemple de pr é-projet à trois acteurs en école d'ingénieur. Questions de p pédagogie dans l'enseignement supérieur, Jan 2007, Louvain, Belgique. ⟨emse-00699772⟩
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Fabrice Gamboa, Jean-Michel Loubes, Elie Maza. Semi-parametric estimation of shifts. 2007. ⟨hal-00347905⟩
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https://arxiv.org/pdf/0712.1936 BibTex
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Régis Bettinger, Pascal Duchêne, Luc Pronzato, Eric Thierry. Maximisation séquentielle de la diversité des sorties d'un système boîte noire à l'aide de krigeage. 39èmes journées de statistique, Jun 2007, Angers, France. 6 p. ⟨hal-00170658⟩
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00170658/file/JDS2007-1.pdf BibTex

2004

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Olivier Roustant. Modélisation statistique de la température pour l' évaluation des produits dérivés climatiques : état des lieux, limites et perspectives. Journée de la Société Française de Statistique : "Dérivés climatiques", Jan 2004, Paris, France. ⟨emse-00699889⟩
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Olivier Roustant, Jean-Paul Laurent, Xavier Bay, Laurent Carraro. Model risk in the pricing of weather derivatives. Bankers Markets & Investors : an academic & professional review, Groupe Banque, 2004, p. 5-16. ⟨emse-00699607⟩
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2003

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Olivier Roustant. Produits dérivés climatiques : aspects économétriques et financiers. Gestion et management. Université Claude Bernard - Lyon I, 2003. Français. ⟨NNT : 2003LYO10111⟩. ⟨tel-00804727⟩
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00804727/file/2003_Roustant_Olivier.pdf BibTex
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J.P. Laurent, Olivier Roustant. Weather Derivatives and the Stock Market: A Risk Assessment. congrès international de l'AFFI, Jun 2003, Lyon, France. ⟨emse-00703275⟩
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M. Moreno, Olivier Roustant. Modélisation des températures. La Reassurance : approche technique, Economica, p. 600-615, 2003, 9782717845334. ⟨emse-00699621⟩
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2002

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Olivier Roustant. Une application de deux mod eles econom etriques de temp erature a la gestion des risques climatiques, 1ère partie. Bankers Markets & Investors : an academic & professional review, Groupe Banque, 2002, p. 22-29. ⟨emse-00699613⟩
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Olivier Roustant. Une application de deux mod eles econom etriques de temp erature a la gestion des risques climatiques, 2 eme partie. Bankers Markets & Investors : an academic & professional review, Groupe Banque, 2002, p. 36-44. ⟨emse-00699611⟩
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2001

2000

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Olivier Roustant. Modélisation de la température". Colloque ISFA, "Couverture des risques naturels et climatiques, Approche technique", Oct 2000, Paris, France. ⟨emse-00699954⟩
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PhD Theses

2021

  • V. Trappler, Contrôle de paramètre en présence d'incertitudes Université Grenoble Alpes - manuscript
  • A. Hirvoas, Développement d'une méthode d'assimilation de données pour la calibration et la mise à jour en continu de modèles fidèles d'éoliennes Université Grenoble Alpes - manuscript
  • R.-S. Mouradi, Modélisation non-linéaire de champs multidimensionnels guidée par la donnée : application aux écoulements côtiers hydro-morphodynamiques Université de Toulouse - manuscript

2020

  • M.B. Heredia, Contributions to the calibration and global sensitivity analysis of snow avalanche numerical models, Université Grenoble Alpes - manuscript
  • S. Azzi, Surrogate modeling of stochastic simulators, Institut Polytechnique de Paris - manuscript
  • J. Betancourt, Métamodélisation à entrées fonctionnelles : une application à des systèmes d’alerte de submersion marine, Université de Toulouse - manuscript
  • B. Broto, Sensitivity analysis with dependent variables: Estimation of the Shapley effects for unknown input distribution and linear Gaussian models, Université Paris-Saclay - manuscript
  • K. Elie-Dit-Cosaque, Développement de mesures d’incertitudes pour le risque de modèle dans des contextes incluant de la dépendance stochastique, Université de Lyon
  • N. Garland, Métamodélisation introspective pour l’analyse des phénomènes physiques simulés. Formalisation dans le cadre du krigeage et intégration algorithmique en optimisation et inversion, Ecole des Mines de Saint-Etienne, manuscript
  • M. Menz, Réduction du coût numérique des méthodes d'apprentissage actif pour l'analyse de fiabilité, Université de Toulouse
  • J. Pelamatti, Mixed-variable Bayesian optimization – Application to aerospace system design, Université de Lille - manuscript
  • A. Spagnol, Kernel-based sensitivity indices for high-dimensional optimization problems, Université de Lyon
  • J. Stenger, Optimal uncertainty quantification of a risk measurement from a computer code, Université de Toulouse - manuscript

2019

  • L. Bernard, Méthodes probabilistes pour l'estimation de probabilités de défaillance, Université de Tours - manuscript
  • A. Benaceur, Reduced order modeling in thermo-mechanics - Réduction de modèles en thermique et mécanique non-linéaires, Université Paris Est - manuscript
  • N. Benoumechiara, Traitement de la dépendance en analyse de sensibilité pour la fiabilité industrielle (in English), Sorbonne Université - manuscript
  • G. Delipei, Développement d’une méthodologie de Quantification d’Incertitudes pour une analyse Mutli-Physique Best Estimate et application sur un Accident d’éjection de Grappe dans un Réacteur à Eau Pressurisée, Université Paris-Saclay - manuscript
  • P. Derennes, Mesures de sensibilité de Borgonovo: estimation des indices d’ordre un et supérieur, et application à l’analyse de fiabilité, Université de Toulouse - manuscript
  • R. Dupuis, Surrogate models coupled with machine learning to approximate complex physical phenomena involving aerodynamic and aerothermal simulations, Université de Toulouse - manuscript
  • R. El Amri, Analyse d'incertitudes et de robustesse pour les modèles à entrées et sorties fonctionnelles, Université Grenoble Alpes - manuscript
  • D. Gaudrie, High-Dimensional Bayesian Multi-Objective Optimization, Université de Lyon - manuscript
  • A. F. Lopez-Lopera, Gaussian Process Modelling under Inequality Constraints, Université de Lyon - manuscript
  • C. Lataniotis, Data-driven uncertainty quantification for high-dimensional engineering problems, ETH Zurich -manuscript
  • A. Meynaoui, Développement d’outils stochastiques pour l’analyse de sensibilité : application aux études d’accidents graves pour les réacteurs génération IV, Université de Toulouse - manuscript
  • P. Roy, Uncertainty quantification in high dimensional problem, Université de Toulouse - manuscript
  • L. Torossian, Méthodes d’apprentissage statistique pour la régression et l’optimisation globale de mesures de risque, Université de Toulouse

2018

  • M. Abtini, Plans prédictifs à taille fixe et séquentiels pour le krigeage, Ecole Centrale de Lyon - manuscript
  • M. Carmassi, Uncertainty quantification and calibration of a photovoltaic plant model : warranty of performance and robust estimation of the long-term production, Université Paris-Saclay - manuscript
  • V. Chabridon, Analyse de sensibilité fiabiliste avec prise en compte d’incertitudes sur le modèle probabiliste – Application aux systèmes aérospatiaux, Université Clermont Auvergne - manuscript
  • Q. Huchet, Kriging based methods for the structural damage assessment of offshore wind turbines, Université Clermont Auvergne - manuscript
  • S. Marque-Pucheu, Métamodèles pour l'analyse de fiablilité de systèmes complexes pour des variables scalaires ou fonctionnelles, Université Paris-Diderot - manuscript
  • J. Muré, Objective Bayesian analysis of Kriging models with anisotropic correlation kernel (in English), Université Paris-Diderot - manuscript
  • M. Ribaud, Krigeage pour la conception de turbomachines : grande dimension et optimisation robuste, Ecole Centrale de Lyon - manuscript
  • D. Sambakhe, Recherche de carte d'idéotypes de sorgho d'après un modèle de culture : optimisation conditionnelle à l'aide d'un métamodèle de krigeage, Université de Montpellier - manuscript
  • R. Stroh, Planification d’expériences numériques en multi-fidélité. Application à un simulateur d’incendies, Université Paris-Saclay - manuscript

2017

  • C. Bouttier, Optimisation globale sous incertitudes : algorithmes stochastiques et bandits continus avec application à la planification de trajectoires d’avions, Université de Toulouse
  • T. Browne, Regression models and sensitivity analysis for stochastic simulators: Applications to non-destructive examination, Université Paris V - manuscript
  • C. Durantin, Métamodélisation et optimisation de dispositifs photoniques, Université Côte d'Azur - manuscript
  • N. El Moçayd, La décomposition en polynôme du chaos pour l'amélioration de l'assimilation de données ensembliste en hydraulique fluviale , Université de Toulouse - manuscript
  • P. Féliot, Une approche Bayésienne pour l’optimisation multi-objectif sous contraintes, Université Paris Saclay - manuscript
  • S. Marmin, Planification adaptative d'expériences et krigeage non-stationnaire: application à la prise en compte des incertitudes dans les études mécaniques en sûreté nucléaire, Ecole Centrale de Marseille - manuscript
  • A. Thenon, Utilisation de méta-modèles multi-fidélité pour l’optimisation de la production des réservoirs, Université Pierre et Marie Curie - manuscript
  • T. Rieutord, Sensitivity analysis of a filtering algorithm for wind lidar measurements, Université de Toulouse - manuscript
  • Y. Zhu, Investigation on uncertainty and sensitivity analysis of complex systems, Le Mans Université - manuscript

2016

  • D. Azzimonti, Contributions to Bayesian Set Estimation Relying on Random Field Priors, University of Bern - manuscript
  • M. Biret, Contributions à la résolution de problèmes inverses sous contraintes et application de méthodes de conception robuste pour le dimensionnement de pièces mécaniques de turboréacteurs en phase avant-projets, Université Pierre et Marie Curie - manuscript
  • M. Estécahandy, Méthodes accélérées de Monte-Carlo pour la simulation d’événements rares - Applications aux Réseaux de Petri, Université de Pau et des Pays de l'Adour - manuscript
  • R. Fischer, Modélisation de la dépendance pour des statistiques d’ordre et estimation non-paramétrique, Université Paris-Est - manuscript
  • L. Gilquin, Echantillonnages Monte Carlo et quasi-Monte Carlo pour l'estimation des indices de Sobol'. Application à un modèle transport-urbanisme, Université de Grenoble - manuscript
  • J. Guerra, Optimisation multi-objectif sous incertitudes de phénomènes de thermique transitoire , Université Paul Sabatier - manuscript
  • H. Mohammadi, Kriging-based black-box global optimization : analysis and new algorithms, Ecole des Mines de Saint Etienne - manuscript
  • T. Labopin-Richard, Méthodes statistiques et d'apprentissage pour l'estimation de quantiles et de superquantiles dans des modèles de codes numériques ou stochastiques, Université de Toulouse - manuscript
  • C. Mai, Polynomial chaos expansions for uncertain dynamical systems – Applications in earthquake engineering, ETH Zürich - manuscript
  • M. Moustapha, Méta-modèles adaptatifs pour l’optimisation fiable multi-prestations de la masse de véhicules - Adaptive surrogate models for the reliable lightweight design of automotive body structures, Université Clermont II, manuscript
  • E. Padonou, Statistical learning on circular domains for advanced process control in microelectronics, Ecole des Mines de Saint Etienne - manuscript
  • B. Pauwels, Optimisation sans dérivées sous incertitudes appliquées à des simulateurs coûteux, Université de Toulouse, manuscript
  • R. Schöbi, Surrogate models for uncertainty quantification in the context of imprecise probability modelling, ETH Zürich - manuscript
  • C. Walter, Using Poisson processes for rare event simulation, Université Paris Diderot - manuscript

2015

  • A. Ahidar, Surfaces quantile : propriétés, convergences et applications, Université de Toulouse, manuscript
  • M. Binois, Global multi-objective high-dimensional optimization for automobile design, Ecole des Mines de Saint Etienne, manuscript
  • G. Damblin, Contributions statistiques au calage et la validation des codes de calcul, Thèse de l'AgroParisTech,
  • J. Fruth, New methods for the sensitivity analysis of black-box functions with an application to sheet metal forming manuscript
  • M. Grandjacques, Analyse de sensibilité pour des modèles stochastiques à entrées dépendantes : application en énergétique du batiment, Université de Grenoble, manuscript
  • B. Gregorutti, Forêts aléatoires et sélection de variables : analyse des données des enregistreurs de vol pour la sécurité aérienne, Université Paris VI, manuscript
  • P. Kersaudy, Modélisation statistique de l'exposition humaine aux ondes radiofréquences, Université Paris-Est, manudscript
  • S. Lacaze, Active Machine Learning for Computational Design and Analysis under Uncertainties, University of Arizona, manuscript
  • H. Maatouk, Méthodes spectrales et noyaux non stationnaires pour l'approximation de simulateurs numériques, Ecole des Mines de Saint Etienne, manuscript
  • V. Moutoussamy, Contributions à l'analyse de fiabilité structurale : prise en compte de contraintes de monotonie pour les modèles numériques, Université de Toulouse, manuscript
  • S. Nanty, Quantification des incertitudes et analyse de sensibilité pour codes de calcul à entrées fonctionnelles et dépendantes, Université de Grenoble, manuscript
  • C. Vergé, Modèles d’îlots de particules et leurs applications en fiabilité , Ecole Polytechnique, manuscript
  • O. Zahm, Model order reduction methods for parameter-dependent equations – Applications in Uncertainty Quantification, Ecole Centrale de Nantes - manuscript
  • F. Zertuche, Multi-Fidelity regression models for uncertainty quantification of computer codes, Université de Grenoble, manuscript

2014

  • A. Biroleau, Résolution de problème inverse et propagation d'incertitudes : application à la dynamique des gaz compressibles, Université Paris VI
  • D. Jacquemart, Contributions to multilevel splitting for rare events, and applications to air traffic , Université Rennes I, manuscript
  • A. Kuczkowiak, Modèle hybride incertain pour le calcul de réponse en fonctionnement d'un alternateur, Université de Franche-Comté - manuscript
  • B. Lamoureux, Développement d’une approche intégrée de PHM – Prognostics and Health Management - : Application au Circuit Carburant d’un Turboréacteur, Arts et Métiers ParisTech
  • R. Merheb, Fiabilité des outils de prévision du comportement des systèmes thermiques complexe, Université de Bordeaux, manuscript
  • P. Lemaître, Analyse de sensibilité en fiabilité des structures, Université Bordeaux 1, manuscript in English

2013

  • F. Bachoc, Estimation paramétrique de la fonction de covariance dans le modèle de Krigeage par processus Gaussiens. Application à la quantification des incertitudes en simulation numérique, Université Paris Diderot, manuscript in English
  • R. Benassi, Nouvel algorithme d'optimisation bayésien utilisant une approche Monte-Carlo séquentielle, Supélec, manuscript
  • G. Chastaing, Indices de Sobol généralisés pour variables dépendantes, Université Grenoble,manuscript
  • C. Chevalier, Fast uncertainty reduction strategies relying on Gaussian process models, Bern, manuscript in English
  • M. De Lozzo, Modèles de substitution spatio-temporels et multifidélité : Application à l'ingénierie thermique, Thèse de l'Université de Toulouse, manuscript
  • J. Goffart, Impact de la variabilité des données météorologiques sur une maison basse consommation. Application des analyses de sensibilité pour les entrées temporelles, Université de Grenoble, manuscript
  • M. Jala, Plans d’expériences adaptatifs pour le calcul de quantiles et application à la dosimétrie numérique, Télécom ParisTech, manuscript
  • L. Le Gratiet, Multi-fidelity Gaussian process regression for computer experiments , Université Paris VII, manuscript in English
  • R. Lebrun, Contributions to stochastic dependence modeling, Université Paris VII, manuscript in English
  • J. Santiago, Développement de nouveaux plans d'expériences uniformes adaptés à la simulation numérique en grande dimension, Université Aix-Marseille
  • J. Birman, Quantification et propagation d'incertitude dans les phases amont de projets de conception d'avions : de l'optimisation déterministe à l'optimisation sous contraintes probabilistes, Université Paul Sabatier

2012

  • V. Baudoui, Optimisation robuste multiobjectifs par modèles de substitution, Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace (ISAE), manuscript
  • Y. Caniou, Analyse de sensibilité globale pour les modèles imbriqués et multiéchelles, Université Clermont II, manuscript in English
  • B. Echard, Évaluation par krigeage de la fiabilité des structures sollicitées en fatigue, Université Clermont II, manuscript
  • S. Fu, Inversion probabiliste bayésienne en analyse d'incertitude, Université Paris XI, manuscript in English
  • S. Girard, Diagnostic du colmatage des générateurs de vapeur à l’aide de modèles physiques et statistiques, Ecole des Mines de Paris, manuscript
  • A. Janon, Analyse de sensibilité et réduction de dimension. Application à l'océanographie, Université de Grenoble, manuscript in English
  • L. Li, Sequential Design of Experiments to Estimate a Probability of Failure, Supélec, manuscript in English
  • R. Pastel, Estimation de probabilités d'événements rares et de quantiles extrêmes. Applications dans le domaine aérospatial, Université de Rennes I, manuscript in English
  • M. Rousseau, Propagation d'incertitudes et analyse de sensibilité pour la modélisation de l'infiltration et de l'érosion , Université Paris-Est, manuscript
  • N. Saint Geours, Analyse de sensibilité de modèles spatialisés - Application à l'analyse coût-bénéfice de projets de prévention des inondations, Université Montpellier II , manuscript
  • E. Sergienko, Adapted reservoir characterization for monitoring and uncertainty analysis of CO2 storage, Université de Toulouse III, manuscript in English
  • J.Y. Tissot, Sur la décomposition ANOVA et l'estimation des indices de Sobol'. Application à un modèle d'écosystème marin , Université de Grenoble, manuscript

2011

  • B. Auder, Classification et modélisation de sorties fonctionnelles de codes de calcul, Université Paris VI, manuscript
  • M. Balesdent, Multidisciplinary Design Optimization of Launch Vehicles, Ecole Centrale de Nantes, manuscript
  • S. Bilicz, Application of Design-of-Experiment Methods and Surrogate Models in Electromagnetic Nondestructive Evaluation, Université Paris-Sud manuscript
  • M. Canaud, Estimation de paramètres et planification d'expériences adaptée aux problèmes de cinétique - Application à la dépollution des fumées en sortie des moteurs, Ecole des Mines de Saint Etienne, manuscript
  • T. Crestaux, Méthode adaptative d'intégration multi-dimensionnelle et sélection d'une base de polynômes de chaos, Université Paris XIII
  • V. Dubourg, Adaptive surrogate models for reliability analysis and reliability-based design optimization, Université Clermont II, manuscript in English
  • N. Durrande, Etude de classes de noyaux adaptées à la simplification et à l’interprétation des modèles d’approximation. Une approche fonctionnelle et probabiliste manuscript
  • M. Farah, Bayesian nonparametric methods for emulation, sensitivity analysis, and calibration of computer simulators, University of California Santa Cruz manuscript in English
  • B. Gauthier, Approche spectrale pour l'interpolation à noyaux et positivité conditionnelle, Ecole des Mines de Saint Etienne, manuscript
  • H. Langouët, Optimisation sans dérivées sous contraintes : deux applications industrielles en ingénierie de réservoir et en calibration des moteurs, Université de Nice - Sophia Antipolis manuscript
  • M. Munoz-Zuniga, Méthodes stochastiques pour l’estimation contrôlée de faibles probabilités sur des modèles physiques complexes. Application au domaine nucléaire., Thèse de l'Université Paris VII
  • N. Rachdi, Apprentissage Statistique et Computer Experiments - Approche quantitative du risque et des incertitudes en modélisation, Université Paul Sabatier manuscript
  • S. Touzani, Méthodes de surface de réponse basées sur la décomposition de la variance fonctionnelle et application à l'analyse de sensibilité, Université de Grenoble, manuscript in English
  • C. Zayane, Identification d'un modèle de comportement thermique de bâtiment à partir de sa courbe de charge, Ecole des Mines de Paris, manuscript

2010

  • P. Barbillon, Méthodes d'interpolation à noyaux pour l'approximation de fonctions type boîte noire coûteuses, Université Paris XI, manuscript in English
  • S. Dobre, Analyses de sensibilité et d’identifiabilité globales. Application à l’estimation de paramètres photophysiques en thérapie photodynamique, Université Nancy I, manuscript
  • S. Lehuta, Impact des mesures de gestion sur la dynamique de la pêcherie pélagique du golfe de Gascogne : Quelles certitudes ? Quels descripteurs ?, Agrocampus-ouest, manuscript
  • S. Varet, Développement de méthodes statistiques pour la prédiction d’un gabarit de signature infrarouge, Université Toulouse III, manuscript

2009

  • R. Bettinger, Inversion d'un système par krigeage - Application à la synthèse des catalyseurs à haut débit, Université de Nice-Sophia Antipolis, manuscript
  • G. Blatman, Adaptive sparse polynomial chaos expansions for uncertainty propagation and sensitivity analysis, Université Clermont II, manuscript in English
  • D. Ginsbourger, Métamodèles Multiples pour l'Approximation et l'Optimisation de Fonctions Numériques Multivariables, Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne, manuscript
  • C. Gogu, Facilitating Bayesian identification of elastic constants through dimensionality reduction and response surface methodology, Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne, manuscript
  • M. Lamboni, Analyse de Sensibilité pour les modèles dynamiques utilisés en agronomie et environnement. AgroParisTech, manuscript
  • N. Pandya, Analyse de Sensibilité paramétrique d'un outil de modélisation des conséquences d'accident. Université de Toulouse, manuscript
  • V. Picheny, Improving accuracy and compensating for uncertainty in surrogate modeling, Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne, manuscript

2008

  • B. Briand, Construction d'arbres de discrimination pour distinguer les niveaux de contamination radioactive des végétaux, Université Montpellier II, manuscript
  • F. Deheeger, Couplage mécano-fiabiliste : ²SMART - méthodologie d'apprentissage stochastique en fiabilité, Université de Clermont II manuscript
  • S. Destercke, Uncertainty representation and combination: new results with application to nuclear safety issues, Université Toulouse III, manuscript in English
  • J. Franco, Planification d’expériences numériques en phase exploratoire pour la simulation des phénomènes complexes, Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne, manuscript
  • A. Marrel, Mise en oeuvre et utilisation du métamodèle processus gaussien pour l'analyse de sensibilité de modèles numériques, INSA Toulouse, manuscript in English
  • B. Nagy, Valid estimation and prediction in analysis of a computer model, University of British Columbia, manuscript in English
  • M. Piera-Martinez, Modélisation des comportements extrêmes en ingénierie, Université Paris XI, manuscript
  • T. Romary, Inversion des modèles stochastiques de milieux hétérogènes, Université Paris VI, manuscript
  • J. Villemonteix, Optimisation de fonctions coûteuses, Université Paris XI, manuscript

2007

  • P. Boyle, Gaussian processes for regression and optimisation, Victoria University of Wellington, manuscript in English
  • C. Cannamela, Apport des méthodes probabilistes dans la simulation du comportement sous irradiation du combustible à particules, Université Paris VII, manuscript
  • W. Castaings, Analyse de sensibilité et estimation de paramètres pour la modélisation hydrologique : potentiel et limitations des méthodes variationnelles, Université Joseph Fourier, manuscript
  • S. Da Veiga, Analyse d’incertitudes et de sensibilité - Application aux modèles de cinétique chimique, Université Paul Sabatier, manuscript
  • E. Demael, Modélisation de la dispersion atmosphérique en milieu complexe et incertitudes associées, ENPC manuscript
  • V. Feuillard, Analyse d'une base de données pour la calibration d'un code de calcul, Université Paris VI, manuscript
  • S. Gazut, Conception et mise en oeuvre de nouvelles méthodes d’élaboration de plans d’expériences pour l’apprentissage de modèles non linéaires, Université Paris XI, manuscript
  • E. Marchand, Analyse de sensibilité déterministe pour la simulation numérique du transfert de contaminants, Université Paris XI, manuscript
  • M. Petelet, Analyse de sensibilité globale de modèles thermomécaniques de simulation numérique du soudage, Université de Bourgogne, manuscript
  • M. Roger, Contributions à la planification d'expériences robuste à l'erreur structurelle, Thèse de l'Université Paris Sud, manuscript
  • Y. Rollet, Vers une maîtrise des incertitudes en calculs des structures composites, Ecole Polytechnique, manuscript
  • E.L. Snelson, Flexible and efficient Gaussian process models for machine learning, University College London, manuscript in English

2006

  • J. Krystul, Modelling of Stochastic Hybrid Systems with Applications to Accident Risk Assessment, University of Twente, manuscript in English
  • C. Scheidt, Analyse statistique d’expériences simulées : Modélisation adaptative de réponses non-régulières par krigeage et plans d’expériences, Université Louis Pasteur manuscript

2005

  • J. Baroth, Analyse par éléments finis stochastiques de la propagation d'incertitudes dans un modèle mécanique non linéaire, Université Clermont II manuscript
  • C. Baudrit, Représentation et propagation de connaissances imprécises et incertaines: Application à l'évaluation des risques liés aux sites et sols pollués, Toulouse III manuscript
  • M. Berveiller, Eléments finis stochastiques : approches intrusive et non intrusive pour des analyses de fiabilité, Université Blaise-Pascal, manuscript
  • J. Jacques, Contributions à l'analyse de sensibilité et à l'analyse discriminante généralisée, Université Joseph Fourier manuscript
  • V. Mallet, Estimation de l'incertitude et prévision d'ensemble avec un modèle de chimie-transport - Application à la simulation numérique de la qualité de l'air, ENPC manuscript
  • E. Vazquez, Modélisation comportementale de systèmes non-linéaires multivariables par méthodes à noyaux et applications, Université Paris XI manuscript

2004

  • M. Avalos Fernandez, Modeles additifs parcimonieux, Universite Technologique de Compiegne manuscript
  • J. Q. Candela, Learning with Uncertainty - Gaussian Processes and Relevance Vector Machines, Technical University of Denmark manuscript in English
  • A. Girard, Approximate Methods for Propagation of Uncertainty with Gaussian Process Models, University of Glasgow manuscript in English
  • J. Boutahar, Méthodes de réduction et de propagation d'incertitudes: application à un modèle de chimie-transport pour la modélisation et la simulation des impacts, ENPC manuscript

2003

  • M. Seeger, Bayesian Gaussian Process Models: PAC-Bayesian Generalisation Error Bounds and Sparse Approximations, University of Edinburgh, manuscript in English

2002

2000

  • A. Jourdan, Analyse statistique et échantillonnage d'expériences simulées, Université de Pau, manuscript

Habilitation theses (HDR)

2021

  • M. Balesdent, Contributions à l’optimisation et au traitement des incertitudes pour la conception des systèmes aérospatiaux, Université Jean Monnet Saint-Etienne -
  • P. Sochala, Méthodes de propagation des incertitudes en géosciences numériques, Université Paris-Saclay -

2020

  • P. Barbillon, Contribution statistique à la quantification d’incertitudes et à l’analyse des réseaux, Université Paris-Saclay -
  • A. Jourdan, Planification d'expériences numériques, Cergy Paris Université -

2019

  • N. Bartoli, Optimisation adaptative basée sur les métamodèles, Université Toulouse III - manuscript
  • C. Helbert, Contributions à l’analyse statistique de simulations numériques : plans d’expériences, métamodèles, optimisation et inversion en présence d’incertitudes, Université Lyon I -
  • A. Lagnoux, Statistique et excursions de processus, grandes déviations conditionnelles et analyse de sensibilité, Université de Toulouse - manuscript
  • G. Perrin, Predicting the behavior of complex systems using costly simulators: Metamodeling and Bayesian inference, Université Paris-Saclay -
  • G. Poette, Contributions to the mathematical and numerical analysis of uncertain systems of conversation laws and of the linear and nonlinear Boltzmann equation, Université de Bordeaux - manuscript
  • S. Ricci, Quantification et réduction des incertitudes par assimilation de données en géosciences – Application à l'hydraulique à surface libre, Université de Toulouse -

2018

  • F. Bachoc, Contributions aux processus gaussiens, à la quantification d'incertitudes et à l’inférence post-sélection de modèle, Université de Toulouse - manuscript
  • J-M. Bourinet, Reliability analysis and optimal design under uncertainty - Focus on adaptive surrogate-based approaches, Université Clermont Auvergne - manuscript

2017

  • J. Baccou, Contributions à l'analyse de données spatialisées et applications dans les études de risque, Université Aix-Marseille
  • A. Marrel, Contributions to the uncertainty management in numerical simulations: Statistical methods for metamodeling and sensitivity analysis, Université Toulouse III - manuscript

2016

  • C. Gogu, Contribution à l’optimisation et la conception sous incertitudes de systèmes mécaniques , Université Toulouse III
  • T. Klein, Théorème central limite, inégalités de concentration et principes de grandes déviations: applications à des modèles issus de la combinatoire et à l’analyse de sensibilité. Bornes minimax et distance de Wasserstein en statistique semi-paramétrique , Université Paul Sabatier, manuscript
  • N. Pedroni, Advanced methods for the risk, vulnerability and resilience assessment of safety-critical engineering components, systems and infrastructures, in the presence of uncertainties, Université Grenoble Alpes, manuscript

2015

  • E. Vazquez, Sequential search strategies based on kriging, Université Paris-Sud - manuscript

2014

  • D. Ginsbourger, Gaussian random field models for function approximation under structural priors and adaptive design of experiments, University of Bern, manuscript
  • A. Pasanisi, Analyse d'incertitudes et aide à la décision : contributions méthodologiques, techniques et managériales aux études d'ingénierie et de R&D, Université de Technologie de Compiègne, manuscript

2013

  • J. Morio, Contributions à la simulation des évènements rares dans les systèmes complexes, Université de Rennes I, manuscript

2012

  • N. Gayton, Méthodes probabilistes pour la conception mécanique - Application à la fatigue des structures et à l’analyse des tolérances, Université Clermont II
  • O. Vasseur, Systèmes optiques interférentiels et incertitudes, Université Paris-Sud, manuscript

2011

  • E. De Rocquigny, Uncertainty and Risk Modelling in Large Physical-Numerical Models , Université Paris-Sud
  • O. Roustant, Statistical models and methods for computer experiments, Université Jean Monnet

2009

  • B. Iooss, Contributions au traitement des incertitudes en modélisation numérique : propagation d'ondes en milieu aléatoire et analyse statistique d'expériences simulées, Université Paul Sabatier, manuscript

2007

  • L. Carraro, Modèles probabilistes spatiaux pour l'ingénierie, Université Jean Monnet
  • B. Sudret, Uncertainty propagation and sensitivity analysis in mechanical models - Contributions to structural reliability and stochastic spectral methods, Université Blaise Pascal, manuscript in English

2006

  • O. Le Maître, Méthodes spectrales pour la propagation d'incertitudes paramétriques dans les modèles numériques, Université d'Evry

Books & conference proceedings

2017

  • R. Ghanem, D. Higdon, H. Owhadi (Eds.). Handbook of Uncertainty Quantification, Springer. link

2016

  • Proceedings of the eighth international conference on Sensitivity Analysis of Model Output (SAMO 2016). Celebrating the 90th birthday of Ilya M. Sobol’. University of Reunion Island, Le Tampon, November 30 to December 3, 2016. link

2015

  • G. Dellino and C. Meloni (Eds.). Uncertainty Management in Simulation-Optimization of Complex Systems. Algorithms and Applications, Volume n. 59 of Springer’s Operations Research/Computer Science Interfaces Series. link
  • J. Morio and M. Balesdent. Estimation of Rare Event Probabilities in Complex Aerospace and Other Systems - A Practical Approach , Elsevier. link
  • E. Walter. Méthodes numériques et optimisation, un guide du consommateur , HAL, libre accès - link

2014

  • E. Walter. Numerical methods and optimization, Springer link

2013

  • R. Faivre, B. Iooss, S. Mahévas, D. Makowski, H. Monod, editors. Analyse de sensibilité et exploration de modèles. Applications aux modèles environnementaux. Editions Quae, 2013. link

2012

  • El Hami, A., Radi, B. Fiabilité et optimisation des systèmes. Théorie et applications. Cours et exercices corrigés. Ellipse. Ellipse site

2010

  • Le Maître, O. P., Knio, O. M. Spectral Methods for Uncertainty Quantification, Springer. springer site

2008

  • E. de Rocquigny, N. Devictor and S. Tarantola. Uncertainty in industrial practice, Wiley. wiley site

2006

  • C. Rasmussen and C. Williams. Gaussian Processes for Machine Learning, MIT Press. book site