L’intelligence artificielle (IA) a connu des avancées majeures au cours des dernières années et transforme en profondeur de nombreux secteurs. Dans le domaine de la simulation numérique de phénomènes physiques, un nombre croissant de travaux de recherche s’appuie sur des méthodes d’IA, et plus particulièrement sur l’apprentissage automatique, afin d’améliorer les modèles numériques traditionnels ou d’accélérer les calculs.

Avec l’essor de nouveaux réseaux de neurones profonds capables de prédire rapidement des champs 3D ainsi que des indicateurs de performance scalaires, il devient essentiel de développer des méthodologies permettant d’estimer les incertitudes associées à leurs prédictions. L’objectif est de fournir des indices de confiance sur les résultats générés, afin de faciliter leur exploitation dans des processus de décision.

Ces recherches mobilisent des avancées récentes en modélisation statistique et en intelligence artificielle et s’appliquent à une grande va...