Dépôt des candidatures par email à  exbrayat@emse.fr  avant le 10 mai 2017

Contexte scientifique et objectifs

Les sciences environnementales et notamment l’évaluation des risques naturels utilisent largement la modélisation numérique pour des phénomènes physiques comme les écoulements gravitaires (torrent ou avalanches). L’utilisation intensive de ces modèles à base de résolution numérique de systèmes d’EDP (dits modèles complets), pose le problème de la propagation des incertitudes traitées comme la partie stochastique des grandeurs d’intérêt ; cependant ces codes ne fonctionnent qu’avec des paramètres et/ou variables issues d’estimations empiriques ou qualitatives par dire d’expert. Lorsque cette information n’est plus assimilable à une donnée fréquentiste observable (soit : la variabilité et la confiance ne sont plus de type probabiliste) des choix de représentation de la composante imprécise de l’information doivent être faits. Pour ces données qualitatives ordinales ou non, de nature souvent imprécises ou vagues on parle d’incertitude épistémique.

Plusieurs travaux, récents (Tacnet 2009, Carladous 2017) montrent que les théories des possibilités, et du Raisonnement Évidentiel pour représenter l’imperfection de l’information, la propager et aider à décider, sont applicables en gestion de risque et d’efficacité d’ouvrages. L’usage classique des codes déterministes ne permet pas d’intégrer d’autres formes d’incertitude. De récents travaux ont permis d’intégrer par des modèles dits hydrides à la fois des distributions de probabilités et de possibilités (Baudrit 2005, Despouy et al. 2012). D’autre part, l’utilisation de plusieurs simulateurs utilisant des données imparfaites peut être vue comme un consortium d’ ‘experts’ (dits sources de données) dont on peut attendre soit une convergence, soit une redondance soit un conflit de résultats. Les techniques dites de fusion permettent alors de fournir un degré d’ignorance sur les différentes convergences d’avis.

Il s’agit alors dans ce projet de thèse d’intégrer l’imprécision ou/et l’incertitude multi échelle dans le cadre de l’aide à la décision : 1) au niveau de son utilisation dans des simulateurs (propagation d’incertitude) mais aussi 2) sa traçabilité (son devenir dans et au travers de la simulation à base de raisonnement ou d’EDP) 3) ainsi que l’exploitation de cette information pour l’aide à la décision en sortie de modèles.

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