Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieure et de la Recherche. Créé en 1939 et dirigé par des scientifiques, il a pour mission de faire progresser la connaissance et être utile à la société dans le respect des règles d’éthique, de déontologie et d’intégrité scientifique.

Sujet de thèse :
Dans le contexte actuel de changement climatique rapide, les modèles numériques sont des outils importants pour prédire le changement climatique et aider les décideurs politiques à prendre des décisions (par exemple en termes de protection des zones marines, d'utilisation des sols ou de définition des quotas de pêche). Deux défis majeurs pour les années à venir sont, d'une part, d'améliorer les projections climatiques à l'échelle régionale (quelles seront les évolutions locales ?) et, d'autre part, d'estimer l'incertitude sur ces projections régionales.
Un modèle climatique est un système numérique complexe combinant plusieurs composants (par exemple, un modèle océanique, un modèle atmosphérique, un modèle de glace, un modèle de végétation, etc.) Ces composantes dépendent de multiples paramètres (entrées de la simulation numérique) qui peuvent être classés comme internes (c'est-à-dire des valeurs à fixer dans les équations du modèle) et externes (c'est-à-dire liés à des contingences externes au modèle, par exemple un scénario d'émission de gaz à effet de serre).
L'énorme complexité des modèles climatiques et leur coût numérique généralement très élevé rendent totalement illusoire une exploration exhaustive de l'espace des paramètres, correspondant à tous les scénarios possibles et à toutes les options internes du modèle. L'objet de ce travail est donc d'exploiter des outils statistiques pour la conception d'expériences. Ces outils permettent d'identifier les combinaisons spécifiques de paramètres qui fournissent le maximum d'informations sur une quantité d'intérêt donnée (par exemple un indicateur de la santé de l'écosystème) calculée à partir des simulations effectuées. Cette quantité d'intérêt peut également être une mesure de risque, par exemple la probabilité qu'une température dépasse un seuil donné.
Une telle identification repose sur la construction d'un métamodèle qui correspond à une fonction approximative, presque peu coûteuse, mettant en correspondance la valeur d'une combinaison de paramètres avec la quantité d'intérêt. Un tel métamodèle est généralement construit avec des processus gaussiens. Il peut être construit en utilisant la théorie de la multi-fidélité, à partir de simulations préexistantes, provenant éventuellement de différents modèles de complexité variable. Ceci est particulièrement approprié dans le cas de la modélisation du climat régional. En effet, une caractéristique remarquable des modèles climatiques est l'archivage organisé au niveau international des résultats de plusieurs modèles de structure et de qualité hétérogènes. Cependant, ces archives, en particulier
pour les simulations régionales, sont rarement utilisées dans ce type de contexte d'exploration de l'espace des paramètres. La tendance est plutôt de ne travailler qu'avec les versions les plus récentes des modèles.
Dans ce contexte, l'objectif principal de cette thèse est de concevoir une m
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Contraintes et risques :