Le GRETSI et le GdR IASIS organisent depuis 2006 une École d’Été annuelle en traitement du signal et des images. Ouverte à toute personne intéressée (académiques ou industriels), elle s’adresse prioritairement à des doctorants ou chercheurs en début de carrière et a pour but de présenter une synthèse ainsi que les avancées les plus récentes dans un thème de recherche d’actualité. Cette École d’Été a pour cadre le magnifique village de Peyresq (http://www.peiresc.org), perché à 1500 mètres d’altitude sur un éperon rocheux des Alpes de Haute Provence. La session 2025 aura pour thème :
Quantification d’incertitude : fondamentaux et avancées récentes
Le thème de la quantification d’incertitude — UQ en anglais — s’est progressivement constitué en tant que communauté scientifique au cours des vingt dernières années, quelque part à l’intersection des statistiques, de l’apprentissage, des mathématiques appliquées et de l’ingénierie. En permettant de comprendre et de gérer les incertitudes inhérentes aux données et aux modèles, qu’ils soient mécanistes ou empiriques (data-driven), les techniques de quantification d’incertitudes jouent ou sont appelées à jouer un rôle fondamental dans l’analyse des modèles numériques, l’apprentissage automatique et la prise de décision en contexte incertain.
Les questions abordées dans ce domaine sont variées, et continuent de faire l’objet de recherches actives : Comment évaluer la sensibilité d’un modèle à ses différentes entrées ? Comment intégrer les données et les connaissances préalables dans une approche probabiliste cohérente ? Comment garantir des prédictions fiables dans des contextes où les hypothèses classiques sont mises à mal ? Comment prendre en compte l’incertitude induite par l’utilisation de modèles de substitution (ou méta-modèles) lorsque les modèles numériques ou les expériences physiques sont coûteux ? Comment, compte tenu des incertitudes, collecter efficacement des données dans un contexte ou celles-ci sont rares ou coûteuses à obtenir ?
Pour répondre à ces défis, une palette de méthodes avancées a émergé, incluant l’analyse de sensibilité globale, les approches bayésiennes, les techniques de prédiction conforme, et l’utilisation de modèles probabilistes flexibles — tels que les processus gaussiens — pour la méta-modélisation, l’optimisation et plus généralement l’exploration séquentielle de modèles numériques. Ces méthodes trouvent des applications dans une grande variété de domaines: modélisation environnementale, ingénierie, biostatistique, intelligence artificielle…
Cette école d’été a pour objectif de présenter quelques aspects importants du domaine de la quantification d’incertitude, en mettant l’accent à la fois sur les fondements théoriques et sur la mise en œuvre pratique des méthodes. Sur chaque sujet, les intervenants s’attacheront à présenter à la fois les méthodes classiques et des avancées récentes. En complément, des sessions ouvertes permettront aux participants de présenter leurs travaux, d’échanger sur leurs expériences et de confronter leurs idées.
Le programme détaillé se trouve dans l’affiche téléchargeable ici.
Lien site internet : https://gretsi.fr/peyresq2025
Dates Importantes :
18 décembre 2024 Ouverture des demandes d’inscription
9 mars 2025 Clôture des demandes d’inscription
21 mars 2025 Notification des inscriptions et ouverture des inscriptions définitives
