Crues, pluies diluviennes, tempêtes, tremblements de terre : la nature nous réserve son lot d’événements extrêmes. Découvrez le livre qui aborde la quantification des risques naturels. Un ouvrage qui est une ressource précieuse pour les ingénieurs réalisant des analyses de risques en collaboration avec des scientifiques d'autres domaines.
Ce livre richement illustré décrit la théorie statistique des valeurs extrêmes pour la quantification des risques naturels, tels que les vents forts, les inondations et les précipitations, et discute d'une approche interdisciplinaire pour permettre l'application des méthodes théoriques. L'approche se compose d'un certain nombre d'étapes : sélection et correction des données, théorie non stationnaire (pour tenir compte des tendances dues au changement climatique) et sélection de techniques d'estimation appropriées basées à la fois sur les caractéristiques de la théorie de la décision (par exemple, la théorie bayésienne), la robustesse empirique et un traitement valable des incertitudes.
Il examine également et passe en revue de manière critique des approches alternatives basées sur des modèles numériques stochastiques et dynamiques, ainsi que des problèmes d'analyse de données récemment émergents et présente des études de cas à grande échelle, multidisciplinaires et à la pointe de la technologie.
Destiné à tous ceux qui ont une connaissance de base des méthodes statistiques s'intéressant à la quantification des risques naturels, l'ouvrage est également une ressource précieuse pour les ingénieurs réalisant des analyses de risques en collaboration avec des scientifiques d'autres domaines (tels que les hydrologues, les météorologues, les climatologues).
>> Cliquez ici pour l’obtenir ! <<
Cet ouvrage est collaboratif. Il a été co-écrit par Marc Andreewsky, Pietro Bernardara, Nicolas Bousquet , Anne Dutfoy, Emmanuel Garnier , Thi-Thu-Huong Hoang, Emmanuel Paquet , Sylvie Parey , Nicolas Roche, Alain Sibler , Jérôme Weiss.
Nicolas Bousquet est un mathématicien spécialisé en probabilités et statistiques. Formé en informatique, il a obtenu son doctorat en mathématiques de l'Université Paris XI en 2006. Il a développé des méthodologies de modélisation bayésienne pour fusionner des sources d'information hétérogènes en problèmes d'aide à la décision dans des environnements incertains, des méthodes d'analyse de sensibilité et des méthodes de Monte Carlo accélérées dans des modèles numériques complexes.
Nicolas Bousquet a travaillé pendant 9 ans dans la gestion des risques industriels et des ressources environnementales à EDF R&D et en collaboration avec de nombreux centres de recherche publics et internationaux. Il a également été chercheur associé à l'Institut de mathématiques de Toulouse. Entre 2017 et 2020, il a été en charge de la R&D chez Quantmetry, cabinet de conseil spécialisé en Intelligence Artificielle (IA), tout en étant également professeur associé à Sorbonne Université. Il a publié une quarantaine d'articles de recherche et de chapitres de livres et en 2018 il a dirigé la production du premier livre scientifique traduit à l'aide d'outils d'intelligence artificielle (Deep Learning, Goodfellow, Bengio et Courville). Il est actuellement Directeur Adjoint du laboratoire commun d'IA industrielle SINCLAIR (EDF-TotalEnergies-Thales) et Chercheur Expert à EDF R&D.
Pietro Bernardara est hydrologue et titulaire d'un doctorat du Politechnico di Milano (2004). Fort d'une solide expérience en statistiques appliquées, il a développé de nombreuses techniques de quantification des risques naturels extrêmes en milieu fluvial et marin afin d'atténuer les risques industriels. Après avoir travaillé comme chercheur expert à EDF R&D, puis comme Responsable R&D Risques Naturels à EDF Energy (Royaume-Uni), il dirige actuellement le CEREA (Centre d'Enseignement et de Recherche en Environnement Atmosphérique) de l'Ecole des Ponts ParisTech, ainsi que le Groupe "Environnement Atmosphérique" d'EDF R&D. Il est auteur ou co-auteur d'une trentaine de publications.