Cette thèse est consacrée à la planification et l'exploitation d'expériences numériques à l'aide de modèles de remplacement (métamodèles), et plus particulièrement à la prise en compte des incertitudes induites par l'utilisation de ces métamodèles. Dans un premier temps, différentes méthodes sont proposées pour compenser ces incertitudes en biaisant les modèles afin de limiter le risque d'erreur 'défavorable' (méthodes conservatives). Cette étude s'appuie sur des applications en mécanique des structures, et en particulier, l'optimisation d'un système soumis a des contraintes de fiabilité. Cette thèse propose également deux contributions au domaine de la planification d'expériences numériques. D'une part, une méthode a été développée pour construire des plans permettant de minimiser l'erreur du modèle dans une région cible de l'espace de conception. Enfin, nous avons proposé des résultats pour la planification optimale des calculs dans le cas de simulateurs à réponse bruitées.
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author = {Picheny, Victor},
title = {IMPROVING ACCURACY AND COMPENSATING FOR UNCERTAINTY IN SURROGATE MODELING},
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Picheny, Victor. IMPROVING ACCURACY AND COMPENSATING FOR UNCERTAINTY IN SURROGATE MODELING. HAL, Tome 2009 (2009) no. 0, . http://gdmltest.u-ga.fr/item/tel-00770844/