Planification d’expériences numériques en multi-fidélité.Application à un simulateur d’incendies

Rémi STROH
Soutenance de thèse de doctorat le 26 Juin 2018, 14h00 à CentraleSupelec (Gif-sur-Yvette) Amphi Janet

Membre du jury :

M. Julien BECT Maître de conférences, CentraleSupélec (L2S) Directeur de thèse
M. Hervé MONOD Directeur de Recherche, INRA (MaIAGE) Examinateur
M. Bernard PORTERIE Professeur, Université d’Aix-Marseille (IUSTI) Examinateur
M. David GINSBOURGER Chercheur senior, Institut de Recherche Idiap (UQOD) Suisse
Professeur titulaire, Université de Berne (IMSV) Suisse
Rapporteur
Mme Amandine MARREL Ingénieur de Recherche, CEA (DER/SESI) Rapporteur
Mme Séverine DEMEYER Docteur-ingénieur, LNE Encadrante
M. Nicolas FISCHER Docteur-ingénieur, LNE (DMS) Encadrant
M. Damien MARQUIS Docteur-ingénieur, LNE (DCFSI) Encadrant
M. Emmanuel VAZQUEZ Maître de conférences, CentraleSupélec (L2S) Encadrant
M. Bertrand IOOSS Chercheur senior, EDF R&D (PRISME) Invité

 

Résumé:

Les travaux présentés portent sur l'étude de modèles numériques multi-fidèles, déterministes ou stochastiques. Plus précisément, les modèles considérés disposent d'un paramètre réglant la qualité de la simulation, comme une taille de maille dans un modèle par différences finies, ou un nombre d'échantillons dans un modèle de Monte-Carlo. Dans ce cas, il est possible de lancer des simulations basse fidélité, rapides mais grossières, et des simulations haute fidélité, fiables mais coûteuses. L'intérêt d'une approche multi-fidèle est de combiner les résultats obtenus aux différents niveaux de fidélité afin d'économiser du temps de simulation. La méthode considérée est fondée sur une approche bayésienne. Le simulateur est décrit par un modèle de processus gaussiens multi-niveaux développé dans la littérature que nous adaptons aux cas stochastiques dans une approche complètement bayésienne. Ce méta-modèle du simulateur permet d'obtenir des estimations de quantités d'intérêt, accompagnés d'une mesure de l'incertitude associée. L'objectif est alors de choisir de nouvelles expériences à lancer afin d'améliorer les estimations. En particulier, la planification doit sélectionner le niveau de fidélité réalisant le meilleur compromis entre coût d'observation et gain d'information. Pour cela, nous proposons une stratégie séquentielle adaptée au cas où les coûts d'observation sont variables. Cette stratégie, intitulée "Maximal Rate of Uncertainty Reduction" (MRUR), consiste à choisir le point d'observation maximisant le rapport entre la réduction d'incertitude et le coût. La méthodologie est illustrée en sécurité incendie, où nous cherchons à estimer des probabilités de défaillance d'un système de désenfumage.

Abstract :

The presented works focus on the study of multi-fidelity numerical models, deterministic or stochastic. More precisely, the considered models have a parameter which rules the quality of the simulation, as a mesh size in a finite difference model or a number of samples in a Monte-Carlo model. In that case, the numerical model can run low-fidelity simulations, fast but coarse, or high-fidelity simulations, accurate but expensive. A multi-fidelity approach aims to combine results coming from different levels of fidelity in order to save computational time. The considered method is based on a Bayesian approach. The simulator is described by a state-of-art multilevel Gaussian process model which we adapt to stochastic cases in a fully-Bayesian approach. This meta-model of the simulator allows estimating any quantity of interest with a measure of uncertainty. The goal is to choose new experiments to run in order to improve the estimations. In particular, the design must select the level of fidelity meeting the best trade-off between cost of observation and information gain. To do this, we propose a sequential strategy dedicated to the cases of variable costs, called Maximum Rate of Uncertainty Reduction (MRUR), which consists of choosing the input point maximizing the ratio between the uncertainty reduction and the cost. The methodology is illustrated in fire safety science, where we estimate probabilities of failure of a fire protection system.