Identifiant numérique

https://orcid.org/0009-0003-0927-7022

En résumé

Mickaele Le Ravalec est directrice de la Direction Économie et Veille d’IFPEN depuis 2023. Elle est titulaire d’un diplôme d’ingénieur en géophysique de l'EOST (Strasbourg, 1992), d’un doctorat en physique des roches de l’Université de Rennes (1995), d’une HDR de l’université Louis Pasteur de Strasbourg (2002) et d’un executive master en finance d'entreprise à l'université Paris-Dauphine (2021). Après un post‑doc à Stanford, elle rejoint IFPEN en 1997 où elle développe des travaux en géomodélisation (géostatistique, problèmes inverses, intégration multi‑source et gestion de l’incertitude) appliqués à l’ingénierie pétrolière et à l’hydrologie. Elle a exercé comme ingénieure réservoir chez TotalEnergies (2007‑2008), dirigé les départements de Géologie (2014-2016), de Géoressources (2016-2021), puis des Sciences pour les sols et sous-sols (2021-2022) à IFPEN et occupé des fonctions d’expertise et d’encadrement scientifique. Impliquée dans de nombreuses instances (CNE2, Hcéres, IGCP‑UNESCO, Observatoire de Lyon), elle a supervisé 7 thèses, enseigné dans de grandes écoles, et contribué à l’organisation de plusieurs conférences internationales. Auteure de 122 articles, 27 brevets et trois ouvrages, elle a reçu le prix Schlumberger de l’Académie des Sciences (2011) et a été nommée chevalier de la Légion d’honneur (2014).

Sujets de recherches
Géomodélisation
Géostatistique
Problèmes inverses
Incertitudes
Publications

M. Le Ravalec, A. Rambaud, V. Blum, Taking climate change seriously: Time to credibly communicate on coporate climate performance, Ecological Economics, 200(7), 2022, DOI:/10.1016/j.ecolecon.2022.107542.

L. de Figueiredo, D. Grana, M. Le Ravalec, Revisited formulation and applications of FFT Moving Average, Mathematical Geosciences, 2019, DOI: 10.1007/s11004-019-09826-4.

C. Gardet, M. Le Ravalec, E. Gloaguen, Pattern-based conditional simulation with a raster path: a few techniques to make it more efficient, Stoch. Environ. Res. Risk Assess., 2016, DOI: 10.1007/s00477-015-1207-1.

Thenon, A., Gervais V., Le Ravalec M., Multi-fidelity meta-modeling for reservoir engineering – application to history-matching, Computational Geosciences, 2016, DOI: 10.1007/s10596-016-9587-y.

M. Le Ravalec, B. Noetinger, and L.-Y. Hu, The FFT moving average (FFT-MA) generator: an efficient numerical method for generating and conditioning Gaussian simulations, Mathematical Geology, 32(6), 701-723, 2000.