Depuis le début de l’année 2021, Céline Helbert et Christophette Blanchet, enseignantes à l'École Centrale de Lyon et chercheuses à l’Institut Camille Jordan (UMR 5208), portent le nouveau consortium en mathématiques appliquées CIROQUO (Consortium Industrie Recherche pour l’Optimisation et la QUantification d’incertitude pour les données Onéreuses), qui fait suite à la chaire OQUAIDO.
Le consortium est co-animé par Delphine Sinoquet d'IFP Energies nouvelles (IFPEN) et dure quatre ans. Il a pour objectif de réunir des partenaires académiques et de recherche technologique autour de l'exploitation des simulateurs numériques coûteux.
En effet, quelle que soit l’industrie concernée et le domaine d’application (énergie, transport, géologie...), la compréhension des phénomènes physiques complexes passe souvent par le recours à la simulation numérique. Cependant, malgré l'augmentation de la disponibilité de cœurs de calcul, la complexité croissante des simulations nécessite des temps de calcul toujours plus importants.
Le développement de méthodes mathématiques pour exploiter au mieux les simulateurs et les données qu'ils produisent est de ce fait une source de progrès non négligeables. Les partenaires académiques (Centrale Lyon/ICJ, UPS/IMT, EMSE, CNRS Nice, X/INRIA Saclay, UGA/INRIA Grenoble) et de recherche technologique (BRGM, CEA, IFPEN, IRSN, STORENGY) ont donc décidé de mettre en commun leurs compétences pour faire avancer la recherche dans ce domaine au plus près des problématiques de terrain.
Les challenges soulevés dans cette édition sont tournés vers les défis actuels et les techniques de pointe(apprentissage statistique et grande dimension) et portent sur les problématiques suivantes : la transposition de codes (comment passer d’une petite à grande échelle lorsque seules des simulations à petite échelle sont réalisables), la prise en compte des incertitudes qui affectent le résultat de la simulation, la validation et la calibration (comment valider et calibrer un code de calcul à partir de données expérimentales collectées).
Pour aborder ces thématiques, le consortium s’appuie sur des thèses en co-direction entre plusieurs partenaires, des post-doctorants, deux micro-entreprises en développement logiciel (Alpestat et Haveneer) et une spécialiste du machine learning, Mathilde Mougeot (ENSIIE). Des journées de formation et des invitations de chercheur permettront également la diffusion des idées tout au long du consortium.
Les premières journées de recherche se sont déroulées du 1er au 3 juin 2021 en mode hybride, sur le campus d’Écully de l'École Centrale de Lyon et en visioconférence. Quarante participants y ont assisté et des idées de méthodologies prometteuses ont pu émerger grâce aux nombreuses et intéressantes discussions.
Avant les prochaines rencontres prévues les 18 et 19 novembre 2021 à IFPEN, deux journées de formations sont prévues : la première co-organisée par l’IMT et INRIA Grenoble sur l’analyse de sensibilité, la deuxième sur les développements logiciels.
