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8 février 2016

Indéfini
Heure et lieu: 
11h, salle de réunion, bâtiment 210
Nom intervenant: 
Nicolas BOUSQUET
Titre: 
Estimer des indicateurs de risque par simulation de modèles complexes "boîte noire" en tirant parti de contraintes de forme (monotonie, convexité...), avec applications en aide à la décision
Résumé: 

Les modèles boîte noire sont de plus nombreux dans les études d'impact et de gestion des ressources (industrielles, environnementales, etc.). Souvent déterministes, ils sont utilisés pour mener des simulations à partir d'entrées rendues stochastiques, car considérées incertaines par essence ou mal connues. Des indicateurs classiques d'aide à la décision en sortie des modèles sont des probabilités de dépassement, ou des quantiles. Ne pouvant entrer dans le modèle par des méthodes intrusives, de nombreuses techniques d'estimation par réduction de variance (par rapport à des approches de Monte Carlo classiques) de ces indicateurs sont maintenant disponibles. Cependant, elles nécessitent souvent des hypothèses de régularité qui ne peuvent être vérifiées (et sont fausses lorsque le phénomène modélisé subit des effets falaises de perte de continuité), et ont un coût de simulation potentiellement très élevé, qui interdit de les utiliser dans de nombreux cas concrets. C'est pourquoi des méthodes ont été très récemment développées pour pallier ces difficultés en tirant parti des contraintes (ou propriétés) de forme s'exerçant sur les sorties de tels modèles. Un cas important est celui de la monotonie. La convexité est aussi évoquée. L'exposé présentera la construction de telles méthodes, détaillera les outils théoriques nécessaires pour étudier le bien-fondé de l'estimation, et montrera des résultats théoriques et appliqués sur des cas industriels.

 

Année: 
2016
Organisme intervenant: 
EDF, R&D
Date du jour: 
Lundi, Février 8, 2016


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Seminaire | by Dr. Radut