Méthodes probabilistes d'analyse de données appliquées au domaine du génie civil (DGC). Révision des notions de probabilités et statistiques appliquées à l'analyse de données. Méthodes de régression et de classification pour l'analyse de données empiriques du DGC. Méthodes bayésiennes pour l'estimation des incertitudes épistémiques liées aux essais de laboratoire et in situ. Modèles bayésiens linéaires dynamiques pour l'analyse de séquences temporelles de données liées au suivi des ouvrages du DGC. Méthodes d'échantillonnages Monte-Carlo et d'optimisation convexes pour la calibration de modèles mathématiques et empiriques. Méthodes de propagation des incertitudes à travers les modèles mathématiques types du DGC. Identification de décisions optimales en fonction de données empiriques.
- Responsable du site: James Goulet