SEM_22_01_2013
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Article mis en ligne le 8 novembre 2013
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Séminaire thématique « Risques et modélisations »

Le 22 janvier, de 14 à 17 heures, salle 454A du bâtiment Condorcet.

14h Pierre Del Moral (Mathématicien, ALEA/INRIA, Bordeaux)

Les algorithmes génétiques pour l’apprentissage et l’analyse de risques.

Pour s’adresser à tous, aux sciences sociales en particulier, l’exposé ne donnera aucune importance aux aspects techniques et s’appuiera sur des exemples concrets et chiffrés. Si le résumé détaillé ci-après évoque des termes du métier, c’est uniquement à l’intention des physiciens, afin de faciliter leur débat final avec les sociologues et celui de tous avec les biologistes, pour les métaphores tirées de la génétique et des neurosciences.

Les algorithmes génétiques sont des modèles mathématiques formalisés s’inspirant de techniques d’adaptation et d’apprentissage, issues de la théorie de l’évolution naturelle. Ces algorithmes bio-inspirés permettent de résoudre une foule de problèmes complexes rencontrés en physique, en biologie, en mathématiques financières, ainsi que dans divers domaines des sciences de l’ingénieur. Les plus anciens travaux utilisant des algorithmes de type génétiques sous forme heuristique datent du début des années 1950. Jusqu’au milieu des années 90, ces algorithmes bio-inspirés ont été utilisés comme de simples schémas d’optimisation heuristiques et naturels pour perforer des espaces de solutions complexes, en améliorant pas à pas la recherche d’une solution.

Les fondations mathématiques des algorithmes génétiques sont assez récentes. Sur un plan purement mathématique, et à l’inverse des algorithmes d’optimisation classique, les modèles génétiques sont des techniques de Monte Carlo avancées et universelles permettant de calculer toute forme de lois conditionnelles de variables ou de processus aléatoires, par rapport à des cascades d’événements. On rencontre notamment ces modèles probabilistes en analyse de risque, dans le calcul des probabilités d’événements rares et critiques.

Dans le cadre de l’analyse de risques, objet de ce séminaire, le calcul des probabilités d’événements rares offre bien entendu un indice mathématique sur les probabilités de réalisation de certains événements critiques. Néanmoins, aucune raison ne permet d’affirmer qu’un événement très improbable ne se produise dans la minute qui suit. D’autre part, les techniques statistiques traditionnelles sont fondées sur la théorie des valeurs extrêmes. Le peu de réalisations observées est alors utilisé pour calibrer les modèles, et prédire les probabilités de réalisation de ces événements critiques. Pour mieux comprendre l’impact des techniques de simulation de lois conditionnelles bioinspirées,

il est essentiel de souligner que la plupart des phénomènes critiques d’intérêt peuvent être formalisés par des équations aléatoires issues de la physique, ou d’autres sciences appliquées. Dans cette perspective plus probabiliste, il convient alors de déterminer les lois des différents aléas conduisant le phénomène à évoluer dans des régimes critiques. Dans l’exemple qui sera détaillé, la fiabilité de plateformes offshore, les aléas représentent des profils aléatoires de hauteurs de vagues, ou encore des données météorologiques variables.

15h Pause café

15h30 Guillaume Grandazzi (Sociologue, CERReV et Pôle Risques, Caen)

La catastrophe, échec du calcul des risques ou paradigme pour penser ce qui nous

menace ?

La notion de risque a partie liée avec la volonté de rationaliser et de mesurer le danger, d’évaluer la probabilité d’occurrence ou la dangerosité d’une menace ou d’un événement pour s’en prémunir. Dans cette perspective contemporaine d’appréhension de l’aléa, le calcul, la mesure et la modélisation sont des outils privilégiés de l’analyse, de l’évaluation et de la maîtrise des risques. Pour autant, de nombreux accidents nous rappellent régulièrement la vulnérabilité de nos systèmes sociotechniques, notre incapacité à anticiper et éviter de tels évènements et donc les limites de cette volonté de maîtrise des risques technologiques, de réduction des incertitudes et d’anticipation du futur qui caractérise la modernité réflexive. Et malgré les leçons que chacun s’empresse de tirer des accidents et catastrophes survenus, rien ne semble finalement enrayer la dynamique du progrès, ce « tapis roulant qui nous conduit vers l’imprévisible » (P. Sloterdijk).

Il y a dix ans, un philosophe et un mathématicien (D. Bourg et J.-L. Ermine) ont proposé un essai de typologie des risques technologiques, tentative intéressante de classification raisonnée des menaces multiples et diverses auquel nous confronte le développement des technosciences et dont on peut tirer quelques enseignements. Mais plus fondamentalement, on peut se demander si ce n’est pas la notion même de risque, et l’optimisme consubstantiel à la thèse de la société du risque, qu’il convient aujourd’hui de réinterroger à l’aune d’un autre paradigme de plus en plus présent dans le champ des sciences humaines et sociales, celui de catastrophe.

16h30 Discussion animée Gérald Bronner (Sociologue, LIED) et Hervé Zwirn (Physicien, LIED)




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