Evaluation de la pertinence des métamodèles pour la modélisation des risques industriels. Application au logiciel Flumilog

Ce document a pour objet d’évaluer la pertinence des approches de type métamodèle dans le domaine du risque industriel. Il est construit autour d’un exemple de génération d’un métamodèle pour l’outil Flumilog, outil réglementaire pour le calcul des effets thermiques des incendies. Ainsi, il présente les différentes étapes de construction d’un métamodèle, outil basé sur l’apprentissage, et compare différents algorithmes d’apprentissage, forêt aléatoire, réseau de neurones et plus proches voisins. Bien que de performance comparable, le score obtenu avec une approche de type réseau de neurones reste légèrement inférieur aux scores des autres approches. Les résultats obtenus par les différents métamodèles sont toutefois globalement satisfaisants et laissent apparaître différentes perspectives d’usage de tels métamodèles dans le domaine des risques accidentels, comme la prédiction des distances d’effet de phénomènes dangereux à différentes altitudes. 
Au-delà de la construction du métamodèle, la richesse de la base de cas tests construite pour la phase d’apprentissage a été exploitée.  L’analyse des résultats de l’outil Flumilog utilisés pour l’apprentissage du métamodèle permet d’évaluer l’influence relative des différents paramètres d’entrée sur les distances d’effet. Cette information permet d’appréhender l’erreur induite sur les distances d’effets par les incertitudes liées aux données d’entrée dans les études réglementaires. 
Cette analyse évaluation du comportement physique a été réalisée sur deux applications, un stockage en entrepôt de produits solides et un stockage en extérieur de liquides inflammables.