Le Consortium Industrie Recherche pour l’Optimisation et la QUantification d’incertitude pour les données Onéreuses (CIROQUO) réunit depuis 2021 des partenaires académiques et technologiques autour d’un objectif commun : résoudre des problèmes liés à l'exploitation de simulateurs numériques qui traitent de phénomènes complexes, avec des temps de calcul pouvant s’étendre sur plusieurs heures ou journées. Le consortium vise plus particulièrement à développer des méthodes mathématiques pour traiter des sujets tels que la construction de modèles de substitution de codes numériques impliquant des données complexes (données fonctionnelles ou vectorielles par exemple), la compensation d’erreurs dans la calibration de codes successifs ou l’apprentissage de modèles de substitution hybrides (avec prise en compte de la physique). Ces outils sont essentiels pour mener des études d’optimisation, d’inversion ou de calibration en présence d’incertitudes, tout en réduisant significativement le coût de calcul, pour la conception de machine électriques, l’éolien ou encore les études liées au stockage géologique du CO2.
Une thèse réalisée à IFPEN [3] fournit un bon exemple de réalisation dans le cadre du consortium CIROQUO. Son objectif était de proposer une méthodologie de sélection de variables pour des plans d’expériences physiques et numériques dédiés à la calibration de modèles pour des simulateurs coûteux. Cette thèse a permis d’introduire une méthode séquentielle [4] incluant de nouveaux critères de sélection de plan d’expériences physiques et numériques optimaux.
Un algorithme d’optimisation combinant une méthode heuristique et une approche séquentielle a également été proposé [3]. Pendant la thèse, les développements ont été appliqués à la calibration d’un modèle de réservoir de stockage de CO2, comme illustré sur la Figure 1. La méthodologie proposée a été utilisée a posteriori pour le placement optimal de capteurs pour la calibration d’un modèle numérique d’éolienne flottante.
S’appuyant sur l’expérience acquise lors de partenariats précédents [1, 2], le consortium s’appuie sur une gouvernance collégiale pour définir les pistes de travail et répartir ses ressources. Ce fonctionnement collaboratif est renforcé par des journées scientifiques semestrielles, favorisant le partage des avancées des différents travaux, l’émergence de nouveaux partenariats et l’identification de pistes de recherche prometteuses.
De manière générale, les travaux de CIROQUO ont déjà délivré des avancées sur différents aspects de l’analyse des simulateurs numériques, permettant d’envisager de nouveaux cas d’application et de nouveaux défis - tels que l'optimisation robuste de codes coûteux (avec présence de plusieurs versions) pour la conception de machine électriques - qui seront abordés sur la durée du consortium.
Références :
[1] Christophette Blanchet-Scalliet, Céline Helbert, Delphine Sinoquet, Miguel Munoz Munoz Zuniga, Rodolphe Le Riche, et al.. Activity report ciroquo research & industry consortium. Ecole Centrale de Lyon; Mines Saint-Etienne; Université Toulouse 3 (Paul Sabatier); Stellantis France; BRGM (Bureau de recherches géologiques et minières); CEA; IFP Energies Nouvelles; Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire; Storengy; INRIA; CNRS. 2024, pp.1-11.
>> https://hal.science/hal-04661116v1
[2] Olivier Roustant, Rodolphe Le Riche, Josselin Garnier, David Ginsbourger, Yves Deville, et al.. Chair in applied mathematics OQUAIDO Activity report.[Research Report] Mines Saint-Etienne; Ecole Centrale Lyon; BRGM (Bureau de recherches géologiques et minières); CEA; IFP Energies Nouvelles; Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire; Safran Tech; Storengy; CNRS; Université Grenoble - Alpes; Université Nice - Sophia Antipolis; Université Toulouse 3 (Paul Sabatier). 2021. ⟨hal-03217277v2⟩
>> https://hal.science/hal-03217277v2
[3] Adama Barry. Plans d'expériences pour la calibration de codes de calculs coûteux. Applications [stat.AP]. Université de Toulouse, 2025. Français. ⟨NNT : 2025TLSES068⟩.
>> https://theses.hal.science/tel-05186532
[4] A. Barry, F. Bachoc, S. Bouquet, M. Munoz Zuniga and C. Prieur (2024), Optimal Design of Physical and Numerical Experiments for Computer Code Calibration, submitted to IJUQ,
>> https://inria.hal.science/hal-04615127v2
Contact scientifique : Delphine Sinoquet, Miguel Munoz Zuniga