Groupe créé lors de l'Assemblée Générale du 26 mai 2009
Bureau
Président : Alberto Pasanisi(EDF R&D)
Trésorier: Emmanuel Rémy (EDF R&D)
Secrétaire : Claire Cannamela (CEA)
Jérôme Collet (EDF R&D)
Franck Corset (Université Grenoble II)
Nicolas Fischer (LNE)
Anne Gégout-Petit (Institut Mathématique de Bordeaux)
Bertrand Iooss (EDF R&D)
Objectifs
L'objectif du groupe est de fédérer les communautés académiques et industrielles qui travaillent sur le thème des approches probabilistes et statistiques pour l'évaluation de fiabilité et la maîtrise des incertitudes dans les études physico-industrielles et environnementales.
Le terme "fiabilité" est depuis très longtemps associé dans le monde académique et industriel aux méthodes et outils probabilistes et statistiques liés à la sûreté de fonctionnement de composants et systèmes industriels. Le mot-clé "incertitudes" renvoie à une famille de problèmes où le comportement d’un système est décrit par un modèle déterministe (physique, phénoménologique, expérimental), dont les entrées sont entachées d’incertitude et généralement modélisées comme des variables aléatoires. Dans cette classe de problèmes, le résultat attendu est une valeur caractéristique de la distribution de probabilité de la variable de sortie du modèle, typiquement un moment, un quantile ou une probabilité de dépassement d’une valeur de seuil.
Même si ces deux spécialités sont parfois disjointes dans les communautés scientifiques, elles sont liées dans la pratique technique. Du point de vue du praticien, les études de fiabilité et les études de quantification et propagation des incertitudes répondent à la même problématique, à savoir l’évaluation et la gestion des risques associés à un composant ou à un système complexe industriel, environnemental, économique. D’ailleurs, très souvent, le résultat d’une étude d’incertitude est une probabilité de dépassement d’une valeur "critique", assimilée à une "probabilité de défaillance".
Du point de vue plus méthodologique, on retrouve autour de ces deux sujets des problématiques et des besoins communs, liés par exemple à la présence de données manquantes ou censurées, ou aux difficultés d’estimation de quantiles de faible probabilité. Ces problèmes souvent difficiles du point de vue mathématique nécessitent des efforts importants de R&D et créent un lien naturel entre chercheurs et praticiens.
