Description du colloque :

Lorsque les données sont précises et suffisantes, lorsque les lois sont connues, lorsque les objectifs sont convenablement définis, tout marche parfaitement. Mais ce n'est jamais le cas en pratique. On n'a pas les bonnes données, on ne connaît pas réellement les lois, et les objectifs sont en réalité multiples et contradictoires. Les différents intervenants viendront, chacun pour son organisme, parler des difficultés liées à ces incertitudes. De quels outils faudrait-il disposer pour y remédier ?

Inscriptions gratuites, mais obligatoires, auprès de la SCM : par fax (01 42 89 10 69) ou par email : scm.sa@orange.fr

Lundi 29 mai 2006

9h – 10 h : M. Eric Chojnacki, Ingénieur de recherche, Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire :
Influence de la représentation mathématique des connaissances dans le traitement des incertitudes.
Cet exposé illustrera à partir de l'exemple rencontré dans le cas de l'étude dite « du Nord-Cotentin» (fréquence des cancers au voisinage de l'usine de La Hague) les difficultés rencontrées dans une évaluation des incertitudes et montrera comment certaines limites des outils classiques basés sur la théorie des probabilités peuvent être dépassées grâce à la théorie de l'évidence de Dempster-Shafer.

10 h – 11 h : M. Richard Lavergne, Secrétaire Général, Observatoire de l'Energie, Direction Générale de l'Energie et des Matières Premières :
Prospective énergétique : modélisation, dire d'expert, prophétie,... comment choisir ?

11 h – 12 h : M. Claude Boucher, Département "Espace", Ministère de la Recherche :
Le positionnement par satellite : performances et limitations.

14 h – 15 h : M. Jacques Blanc-Talon, Responsable du Domaine Scientifique "Informatique, Mathématiques, Automatique et Traitement de l'information", Délégation Générale pour l'Armement :
Où l'on montre l'importance et la difficulté d'évaluer les systèmes comportant du traitement d'images.

15 h 30 – 16 h 30 : Commandant Franck Marescal, Institut de Recherches Criminelles de la Gendarmerie Nationale :
Les difficultés d'identification.

Mardi 30 mai

9 h – 10 h : M. Claude Arnaud, Directeur Marketing et Innovation, Veolia Transport :
Les difficultés liées à la conception et à l'exploitation d'un réseau de transport.

10 h – 11 h : Ingénieur Général Hors Classe de l'Armement Yves Desnoës, Inspecteur de l'Armement pour les Constructions Navales, créateur du Système de Commandement et de Conduite des Opérations Aériennes :
Les limites de l'interopérabilité : les difficultés que l'on rencontre lorsque l'on cherche à faire communiquer automatiquement entre eux divers systèmes.

11 h – 12 h : Prof. Michel Minoux, Université de Paris 6 :
Quelques modèles de robustesse en aide à la décision et application à la sélection optimale de projets en contexte incertain. Des modèles et des méthodes pour obtenir des solutions optimales 'robustes' pour des problèmes d'aide à la décision ont été étudiés depuis longtemps dans le contexte de la programmation stochastique (cf. par exemple Klein Haneveld et Van der Vlerk 1999). Plus récemment, des approches alternatives, fondées sur d'autres façons de représenter les incertitudes, ont été proposées, en particulier par Mulvey et al. (1995), Kouvelis et Yu (1997), Bertsimas et Sim (2003). Nous discuterons les mérites et inconvénients respectifs de ces diverses approches à propos d'un problème de sélection optimale de projets, dans lequel des incertitudes doivent être prises en compte tant au niveau des coefficients techniques que des retours sur investissement.

14 h – 15 h : M. Philippe Leduc, Ingénieur de Recherche, ST Microelectronics :
Les problèmes liés à la conception des circuits intégrés.
On réalise des modèles de circuits, où de nombreux paramètres doivent être calés à partir de valeurs expérimentales. Mais ces valeurs sont elles mêmes entachées d'incertitudes.

15 h 30 – 16 h 30 : M. Mohamed Eid, Expert Senior, Laboratoire d'Etudes de concepts avancés, CEA Saclay :
Une modélisation robuste des systèmes complexes doit essentiellement chercher à concilier les simplifications conceptuelles des modèles physiques avec les complexités opérationnelles du réel. Dans certaines applications d'ingénierie, un modèle probabiliste (/stochastique) peut approcher efficacement le comportement complexe d'un système réel en se basant toujours sur des concepts simplificateurs pour décrire l'ensemble des phénomènes physiques élémentaires employés par l'application. Que peut être la valeur ajoutée réelle de l'approche probabiliste, dans ces cas ?

Mercredi 31 mai

Journée consacrée à l'organisation du programme de recherche "Robust Mathematical Modeling".

9 h 30 – 10 h 30 : Le programme RMM à Kent State University, par le Prof. Andrew Tonge, Président du Département de Mathématiques, KSU.

Discussion avec la salle :

• Choix des sujets de recherche ;
• Collaboration entre équipes.