Planification et analyse d'expériences numériques : approche bayésienne (introduction, orientée vers la planification séquentielle)
Résumé
Les techniques de modélisation par processus gaussiens, ou "krigeage", occupent aujourd'hui une place centrale dans le domaine de la planification et de l'analyse des expériences numériques (en anglais : Design and Analysis of Computer Experiments). Utilisées dans un cadre de planification séquentielle d'expériences, elles permettent une exploration efficace de codes de calcul coûteux, à des fins diverses : analyse de sensibilité, optimisation, estimation de probabilités de défaillance, modélisation multi-fidélité, etc. L'exposé présentera les principaux concepts de cette branche toute jeune de la statistique, initiée par les travaux de J. Sacks et co-auteurs à la fin des années 80, en se focalisant plus particulièrement sur la planification séquentielle d'expériences pour l'optimisation (et, si le temps le permet, l'estimation de probabilités de défaillance).