PLATON

PLATON est une équipe-projet Inria commune avec l'École Polytechnique et le CNRS, au sein du CMAP (Centre de Mathématiques Appliquées, École Polytechnique - UMR7641 CNRS - Institut Polytechnique de Paris), et affiliée au Centre de Recherche Inria Saclay Île-de-France sur le campus de l'École Polytechnique.

L'objectif global de la recherche proposée au sein de PLATON est de développer des méthodes numériques avancées dans la simulation et le calcul intensif, intégrant autant que possible la gestion des incertitudes. Ici, la gestion de l'incertitude englobe de multiples tâches: a) caractérisation de l'incertitude (construction et identification de modèles d'incertitude), b) propagation de l'incertitude (calcul de l'incertitude de prédiction basée sur un modèle), c) réduction de l'incertitude (par inférence, assimilation de données, conception de nouvelles expériences physiques ou numériques, ...) et d) traitement des incertitudes dans les processus décisionnels (analyse de sensibilité, gestion des risques, optimisation robuste, ...).

Notre vision et notre expérience valorisent une forte interaction entre toutes ces tâches qui, idéalement, doivent être visitées dans un ordre commandé par les informations initiales, la progression de l'analyse et les ressources disponibles. Progresser sur toutes ces tâches constitue un défi de taille car les tâches impliquent une diversité de thématiques et de compétences. Cette difficulté est importante dans le contexte des simulations des grandes échelles, où les praticiens et les chercheurs ont tendance à être très spécialisés dans des aspects spécifiques (modélisation, schémas numériques, calcul parallèle, ...). De plus, des simulations plus massives sont souvent confondues avec une meilleure prédiction et elles cachent l'importance des incertitudes. Nous pensons que l'utilisation de modèles complexes et l'utilisation des prédictions des simulations couteuses nécessitent des procédures adaptées de gestion des incertitudes. Nous sommes convaincus de l'importance d'un effort de recherche englobant autant que possible tous les objectifs de la quantification d'incertitude, pour assurer la cohérence et la pertinence mutuelle des méthodes développées. Un tel effort axé sur la gestion de l'incertitude, plutôt que sur une application particulière, sera essentiel pour améliorer les capacités prédictives des outils de simulation et répondre aux besoins industriels et sociétaux.

Par conséquent, les principaux objectifs de l'équipe seront: