APPROCHE DE MODELISATION DE LA PROPAGATION DE L INCENDIE DANS UN EDIFICE ET SON INTEGRATION DANS UN SYSTEME DECISIONNEL

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "APPROCHE DE MODELISATION DE LA PROPAGATION DE L INCENDIE DANS UN EDIFICE ET SON INTEGRATION DANS UN SYSTEME DECISIONNEL"

Transcription

1 APPRCHE DE MDELISATIN DE LA PRPAGATIN DE L INCENDIE DANS UN EDIFICE ET SN INTEGRATIN DANS UN SYSTEME DECISINNEL Sanae KHALI ISSA (*), Abdellah AZMANI (*), Karima ZEJLI (**) (*) Laboratoire d informatique, Systèmes et Télécommunications (LIST), Faculté des Sciences et Techniques de Tanger (FSTT), Maroc. (**) Laboratoire de mécanique et physique des milieux hétérogènes (LMPH), Faculté des Sciences et Techniques de Tanger (FSTT), Maroc. Mots clefs: Incendie, Propagation 1, Réseaux bayésiens 2, Probabilité Keywords: Fire, Spread, Bayesian network, Probability Palabras clave: Fuego, Propagación, Redes bayesianas, probabilidad Résumé Cet article propose d étudier le phénomène de la propagation d un incendie dans un édifice en présence de certains éléments favorisant celle-ci. Nous donnons ici une vision globale du phénomène de propagation et son impact sur la vie humaine. Il s agit de la mise en place d un modèle prédictif, qui est amené à se développer par les nombreuses perspectives que nous avons identifiées, et qui va enrichir la base de connaissances d un outil décisionnel de type système expert. Abstract In this paper, we propose to study the phenomenon of building s fire spreading in presence of some increasing elements. First, we give an overview of the propagation phenomenon and its human life s impact. Then, we show how to develop a predictive model, with some identified perspectives, in order to improve the knowledge base of a decision tool as an expert system.

2 1. Introduction L incendie est l une des problèmes majeurs pouvant attaquer l humanité. Elle peut être définie comme un feu violant destructeur des activités humaines et de la nature. En fait, c est une réaction non maîtrisée dans l espace et dans le temps. L incendie est un phénomène physique qui met en jeu trois variables : - un combustible (Substances solides, liquides ou gazeux) - un carburant (xygène) - une source de chaleur. Dans un article 3 précédemment publié, nous avons proposé une étude prédictive des risques d incendie sur la base des réseaux bayésiens. Cette étude s appuie sur une identification exhaustive des différents paramètres pouvant déclencher un incendie dans un édifice, afin de calculer, à partir des équations de Bayes et comme le montre l équation (1), la probabilité de déclencher un incendie en présence de certains paramètres favorisant ce déclenchement et d autres le minimisant. ( ) Avec : ( ) ( ) ( ) ( ) (1) Ci = 0 si α i = 0 ou bien 1-0 Ci 0 si 1- > 0 X : évènement «Déclencher un incendie» Ei : événement pouvant déclencher un incendie. P(X) probabilité de déclenchement d un incendie P(Ei) probabilité d existence d un évènement déclencheur. P(Ei X) est la probabilité de Ei si l'on suppose que l incendie est déjà déclenché (appelée également «vraisemblance»). P(X Ei) est la probabilité pour qu un incendie se déclenche après avoir pris en compte l'effet de Ei De plus : α i un coefficient qui indique l existence d un évènement déclencheur selon les valeurs suivantes : α i 0 si l élément déclencheur existe α i = 0 sinon. P(E i ) devient α i * P(E i ) (A) ß i. est un coefficient qui peut réduire l effet induit de l élément déclencheur selon la relation suivante :

3 P (E i ) devient ( ) * P (E i ) (B) Par regroupement de (A) et (B), on se ramène à une écriture plus générale que nous simplifions comme suit : P(A i ) devient C i * P(E i ) En remplaçant P(Ei) dans l équation de Bayes, on obtient l équation (1) Afin d enrichir cette première approche, nous étudions dans cet article le phénomène de la propagation de l incendie au sein d un édifice en tenant compte des facteurs influant sur son flux, tels que : - La quantité et la répartition des matériaux combustibles. - La vitesse de combustion des matériaux présents. - Le niveau de ventilation et la géométrie de l édifice - Les propriétés thermiques des parois de l édifice Nous proposons une méthode (qui caractérise un pallier pour nos recherches) pour élaborer, une équation pouvant aider à calculer la probabilité liée à la propagation d un incendie en présence d élément la favorisant. Cette équation va être appliquée, sur la base d hypothèses réalistes, au calcul du nombre de victimes d un incendie. 2. Méthode proposée Pour modéliser la propagation de l incendie dans un édifice, on propose de suivre l enchainement ci-dessous : 1. Identifier les paramètres favorisant le phénomène de la propagation de l incendie dans un édifice. 2. Représentation des paramètres sous forme d un graphe causal (relation de cause à effet) 3. Associer des coefficients de probabilité pour chaque paramètre. 4. Calculer la probabilité de la propagation de l incendie en utilisant des relations probabilistes 5. Etablir un diagnostic des résultats obtenus. 6. Identifier l impact de cette propagation sur la vie humaine. Nous tenons à préciser que nous nous sommes limités, dans cette étude, uniquement aux éléments qui influent sur la propagation d un incendie. Cette étude est amenée à s enrichir en tenant compte des éléments qui peuvent bloquer, à un niveau ou un autre, cette propagation. La convergence des différents axes des travaux que nous menons, y compris l intégration des dimensions spatio-temporel et des domaines de variations plus réalistes pour nos variables, s inscrit dans l optique d élaborer un outil informatique capable d auditer les édifices existants (ou en projet de construction) pour prédire les risques potentiels et pour faciliter la prise de décision afin de préserver la vie humaine. 2.1 Identification des paramètres L étude des différents paramètres pouvant augmenter le risque de la propagation de l incendie au sein d un édifice, nous a conduit au classement suivant :

4 - Classe des paramètres ayant une relation avec la construction de l édifice : o o o La présence ou l absence des voies ouvertes à l extérieur. La présence des matériaux inflammables utilisés pour la construction de la pièce de laquelle démarre un incendie. Le taux de résistance des parois de la pièce source d incendie. - Classe des paramètres ayant une relation avec des éléments situés dans l édifice : o La présence des composants combustibles. 2.2 Représentation sous forme d arbre à décision des paramètres favorisant la propagation d un incendie Apres l observation des différents scénarios de propagation d incendie, on a pu représenter ce phénomène sous forme la structure suivante :

5 Incendie déclenchée Présence des matériaux inflammables ui Présence des composants combustibles Présence des composants combustibles ui ui Présence des voies ouvertes à l'extérieur ui Présence des voies ouvertes à l'extérieur ui Présence des voies ouvertes à l'extérieur ui Propagation S0 Présence des parois non résistants au feu Présence des parois non résistants au feu Présence des parois non résistants au feu Présence des parois non résistants au feu Présence des parois non résistants au feu Présence des parois non résistants au feu ui ui ui ui ui ui Propagation S12 Propagation S10 Propagation S8 Propagation S6 Propagation S4 Propagation S2 Propagation S11 Propagation S9 Propagation S7 Propagation S5 Propagation S3 Propagation S1 Figure 1 : Arbre de décision synthétisant tous les cas de la propagation d incendie dans un édifice

6 2.3 Représentation formelle des paramètres Commençons par donner une écriture symbolique à l arbre précédent. I.D M.F N C.C N C.C N V. N V. N V. N S 0 P.R P.R P.R P.R P.R P.R S 12 S 10 S 8 S 6 S 4 S 2 N N N N N N S 11 S 9 S 7 S 5 S 3 S 1 Avec : I.D : Incendie déclenchée M.F : Présence de la matière inflammable C.C : Présence des composants combustibles V.E : Présence des voies ouvertes à l extérieur P.R : Présence de parois non résistantes au feu S 0, S 1,, S 12 : Différents degrés de propagation Figure 2 : schéma simplifié du processus de la propagation d incendie

7 Le parcours de cet arbre permet de générer plusieurs chemins représentés de manière qualitative par des n et o. Ces derniers caractérisent la présence ou l absence des différents paramètres influant le flux de la propagation d incendie. Nous pouvons également représenter ces valeurs booléennes 0 et 1 et plus largement, dans le cadre de nos résultats futurs par l intégration de la logique floue avec des quantifications variables en 0 et 1. Les chemins générés correspondent aux différents degrés des probabilités de propagation allant de S 0 à S 12 comme le montre le tableau suivant. Tableau 1 : liste des probabilités de la propagation d incendie Probabilité S 0 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7 S 8 S 9 S 10 S 11 S 12 Chemin n-n n-o-n-n n-o-n-o n-o-o-n n-o-o-o o-n-n-n o-n-n-o o-n-o-n o-n-o-o o-o-n-n o-o-n-o o-o-o-n o-o-o-o Dans l étape suivante, on va prendre l exemple d un édifice avec des caractéristiques précises comme le montre le tableau suivant : Tableau 2 : Attribution des probabilités pour les caractéristiques d un édifice Indice Caractéristiques Probabilité initiale* E 1 Présence de la matière inflammable dans la pièce source d incendie 95% E 2 Présence des composants combustibles 95% E 3 Présence des voies ouvertes à l extérieur 80% E 4 Présence de parois non résistantes au feu 70% E 1 Absence des matières inflammables dans la pièce source d incendie 5% E 2 Absence des composants combustibles 5% E 3 Absence des voies ouvertes à l extérieur 20% E 4 Présence de parois résistantes au feu 30%

8 * Les valeurs attribuées initialement sont issues de moyennes volontairement démesurées pour s attendre au pire. Ces valeurs seront amenées dans le cadre de techniques d apprentissage à s autorégulées selon la catégorie, l architecture et la nature de l occupation spatio-temporel d un édifice. 2.4 Calcul de la probabilité de la propagation En se basant sur les données présentes dans la figure 2, on remarque que chaque degré de la propagation dépend de 2 à 4 paramètres. Donc chaque probabilité de propagation sera calculée de la manière suivante : P(S n )= P (E 1 E 2 E 3 E 4 ) = P (E 1 ) * P (E 2 ) * P (E 3 ) * P (E 4 ) pour { } (2) P(S 0 )= P (E 1 E 2 ) = P (E 1 ) * P (E 2 ) D une manière générale : ( ) { ( ) { } ( ) Et puisque les évènements Ei sont indépendants les uns des autres, on peut écrire : P(S n )= ( ) avec { } (4) (ù m représente le nombre des évènements influant le flux de la propagation d incendie) Application numérique : (3) En tenant compte des valeurs attribuées dans le tableau 2, on obtient des valeurs pour les probabilités de la propagation S 0 jusqu à S 12 illustrées par le tableau3. Tableau 3 : Liste des valeurs des probabilités de la propagation d incendie

9 2.5 Analyse des résultats L analyse des résultats obtenus (voir tableau 4), montre la variation des probabilités de la propagation se présente sous forme d une fonction croissante (ce qui est cohérent car en augmentant les probabilités des différents paramètres, la probabilité de cette propagation augmente aussi) Tableau 4 : probabilités de la propagation d incendie en présence de certains paramètres.

10 Probabilés de la propagation Variation de la probabilité de la propagation d'incendie dans un édifice en présence des paramètres influant son flux 60,00% 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% Valeur 10,00% 0,00% S0 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 Différents degrès de propagation Figure 4 : Variation de la probabilité de la propagation d'incendie dans un édifice en présence des paramètres influençant son flux 2.6 Risques attendus Application des réseaux bayésiens Pour identifier l impact des différents degrés de propagation sur la vie humaine, on va appliquer la technique des réseaux bayésiens suivant l organisation suivante : - Etape 1 : Identification des paramètres influant sur la vie humaine - Etape 2 : Représentation des paramètres sous forme d un graphe causal

11 - Etape 3 : Attribution des coefficients probabilistes pour chaque type de paramètre - Etape 4 : Application de l équation de Bayes - Etape 5 : Analyse des résultats n considère les données suivantes : N : le nombre de personnes possibles d être présents dans un édifice au moment de déclenchement d incendie. X : le nombre des personnes pouvant être victimes d un incendie (nous tenons compte ici que du nombre et non du degré de victimisation). Ce nombre dépend du taux de la propagation de l incendie n peut écrire alors P(X)=X/N : Probabilité des personnes victimes d un incendie. P(X) est comprise entre 0 et 1 : 0 (pas de victime) et 1 (toute la population présente est victime) Sachant que la probabilité qu il y aura 0% ou 100 % de victimes est très faible, nous allons poser comme hypothèse que 50% des personnes présentes peuvent être victimes (à différents degrés). Cette valeur par d éfaut sera amenée à être corrigée en procédant à diverses simulations et à l application des principes de l auto-apprentissage. Toutefois, cette valeur reste une hypothèse cohérente car elle permet de mettre en évidence, avec des données réalistes, l impact et l influence des propagations induites par les éléments qui favorisent l incendie. Dans notre cas, on a une probabilité de victimisation dépendante de la probabilité de la propagation, cette relation peut être schématisée par le graphe causal suivant : Propagation S n Victimisation X Figure5 : Relation cause à effet entre la propagation d incendie et la victimisation possible En appliquant l équation de bayes, on peut écrire d une manière générale : P(X Sn)= ( ) ( ) ( ) = ( ) ( ) (5) Avec N : nombre de personnes présentes dans un édifice au moment de déclenchement d incendie.

12 X : nombre des personnes pouvant être victimes d un incendie. P(X)=X/N : probabilité de personnes pouvant être victimes d incendie P(Sn) : probabilité de la propagation Sn P(X Sn) : probabilité des personnes pouvant être victimes sachant selon l application de la propagation de degré Sn P(Sn X) : probabilité de la propagation Sn si on suppose qu on a X victimes Etude de cas Partant des hypothèses suivantes : N= nombre de personnes présentes = 90 personnes P(X) = 50% nombre probable des victimes (valeur la plus cohérente comme hypothèse) Soit X = 45 personnes victimes de l incendie (ici on ne traite pas les différents cas victimisation) L application de l équation (5) sur les différentes possibilités de propagation donne les résultats illustrés par le tableau (5). Tableau 4 : variation du nombre de victimes en fonction des degrés de propagation.

13 Nombre de personnes victimes d'incendie L analyse du tableau précédent montre l influence des éléments pouvant propager un incendie. n retrouve ainsi que l hypothèse de 50% de victime varie selon la présence ou non de ses éléments et leurs impacts respectifs. Ce premier résultat, qui est amené a être développé, traduit une causalité cohérente entre le nombre de victime potentiel depuis le déclenchement d un incendie et la rencontre dans sa progression d élément favorisant son développement. 70 Variation du nombre de victimes causés par la propagation d'incendie X S0 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 Degrès de propagation Figure 5 : Variation du nombre de victimes causés par la propagation d'incendie

14 3. Conclusion & Perspectives Dans cet article, nous avons proposé une méthode pour étudier la propagation de l incendie au sein d un édifice en présence de certains facteurs la favorisant, à savoir : - La présence des matières inflammables - La présence des composants combustibles - La quantité d oxygène disponible. - La nature des parois de l édifice. Il s agit ici, d une étape dans nos recherches qui nous a permet de bâtir un palier pour faire une première estimation des victimes potentiels d un incendie. Ce palier est un tremplin vers des perspectives intéressantes qui vont intégrer les éléments suivants dans le but d élaborer une application informatique à caractère décisionnel : - Prise en compte de l architecture d un édifice o Volume libre o Niveau exacte de déclenchement de l incendie o L utilisation de parois résistantes au feu. o Détails sur les matériaux utilisés : volume, quantité et vitesse de propagation - Prise en compte de matériel de sécurité présent et opérationnel o Suivi et maintenance - Type de personnes présentes dans l édifice lors d un incendie o Niveau de préparation des occupants permanents présents. o Niveau de vulnérabilité et de leur dépendance : enfants, personnes âgées ou handicapées, malades o Horaire du déclenchement - Classification des victimes : blessées, gravement blessées, décédées. - Estimation des dégâts matériels. - Application d un système d autorégulation et d auto-apprentissage qui prend en compte les points suivants : o Nature de l incendie : volontaire ou involontaire o Nature de l élément déclencheur et sa taille o La catégorie de l édifice.

15 4. Bibliographie [1] J. CHRIER, Diagnostic et évaluation des risques incendie d une construction et de sa mise en sécurité, Thèse soutenue le 8 Février 2007 à l université de Savoie - France. [1] H. CHENG, G. V.HADJISPHCLEUS, The modeling of fire spread in buildings by Bayesian network, Fire SafetyJournal 44 (2009) [1] L. THMAS, G. ARCHAMBAULT, Sécurité incendie, Nouvelle Edition [1] JM. d HP, Sécurité incendie bâtiment, Référence SE2050 Date de publication : 10 avr [1] P. GRANDJEAN, P. JUVE, La sécurité incendie dans les bâtiments recevant du public, Paris (Fr.) : Editions du Moniteur, p. [2] B. BUZY, Réseaux Bayésiens, 26 février 2008 [2] P. NAÏM, P.H. WUILLEMIN, PH. LERAY,. PURRET, A. BECKER, Les Réseaux Bayésiens Eyrolles [2] V. DELCRIX, M. MAALEJ, SYLVAIN PIECHWIAK, Les Réseaux Bayésiens versus d autres modèles probabilistes pour le diagnostic multiple de systèmes complexes. [3] S. KHALI ISSA, A. AZMANI, B. AMAMI, Gestion prédictive des risques d incendies, publié au TELECM2011 & 7ème JFMMA Mars 16-18, 2011 Tanger MARC

Swissi SA. La norme et les directives AEAI 2015 en point de mire

Swissi SA. La norme et les directives AEAI 2015 en point de mire La norme et les directives AEAI 2015 en point de mire Norme 2015 - généralités Les objectifs de protection définis aujourd hui ont été repris sans modification. Les nouvelles PI favorisent, pour les nouvelles

Plus en détail

L ANALYSE DU RISQUE DE FAILLITE PAR LE BIAIS DES SYSTÈMES DE L INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

L ANALYSE DU RISQUE DE FAILLITE PAR LE BIAIS DES SYSTÈMES DE L INTELLIGENCE ARTIFICIELLE L ANALYSE DU RISQUE DE FAILLITE PAR LE BIAIS DES SYSTÈMES DE L INTELLIGENCE ARTIFICIELLE Paul Pașcu, Assist Prof, PhD, Ștefan cel Mare University of Suceava Abstract: This article aims to present a number

Plus en détail

Dans ce chapitre nous allons étudier une méthode pratique d anti-phishing, ce qui consiste à un système de classification automatique.

Dans ce chapitre nous allons étudier une méthode pratique d anti-phishing, ce qui consiste à un système de classification automatique. I INTRODUCTION Les pages de phishing sont l un des problèmes majeurs de sécurité sur internet. La majorité des attaques utilisent des méthodes sophistiquées comme les fausses pages pour tromper les utilisateurs

Plus en détail

Raisonnement probabiliste

Raisonnement probabiliste Plan Raisonnement probabiliste IFT-17587 Concepts avancés pour systèmes intelligents Luc Lamontagne Réseaux bayésiens Inférence dans les réseaux bayésiens Inférence exacte Inférence approximative 1 2 Contexte

Plus en détail

Calcul de Charges. Génie Climatique Préparation à l'agrégation. Michaël Thienpont 30 octobre 2005. présentation de : Michaël Thienpont

Calcul de Charges. Génie Climatique Préparation à l'agrégation. Michaël Thienpont 30 octobre 2005. présentation de : Michaël Thienpont Calcul de Charges présentation de : 1 Plan du cours Introduction Traitement de l'air Calcul de Charges climatiques Éléments de technologie Spécificités de la régulation Approche système et fonctionnelle

Plus en détail

CARACTERISTIQUES THERMIQUES DES FENETRES ET DES FACADES-RIDEAUX

CARACTERISTIQUES THERMIQUES DES FENETRES ET DES FACADES-RIDEAUX CARACTERISTIQUES THERMIQUES DES FENETRES ET DES FACADES-RIDEAUX Les fenêtres sont caractérisées par trois caractéristiques de base : U w : le coefficient de transmission thermique traduisant la capacité

Plus en détail

MATERIAU D ISOLATION THERMIQUE

MATERIAU D ISOLATION THERMIQUE Base de données de produits dans le cadre de la réglementation PEB MATERIAU D ISOLATION THERMIQUE doc_1.1 Add1_S.a_FR_isolant thermique_v2.0_20090804.doc 4 août 2009 Addendum 1 : panneaux isolants sous

Plus en détail

La revalorisation des droits à la retraite avant leur liquidation différences entre les régimes de base et les régimes complémentaires

La revalorisation des droits à la retraite avant leur liquidation différences entre les régimes de base et les régimes complémentaires CONSEIL D ORIENTATION DES RETRAITES Séance plénière du 11 février 2015 à 9 h 30 «La revalorisation des pensions et des droits à la retraite : problématique et résultats de projection» Document N 5 Document

Plus en détail

Shadow Manager Simulateur de gestion globale d entreprise. Introduction

Shadow Manager Simulateur de gestion globale d entreprise. Introduction Shadow Manager Simulateur de gestion globale d entreprise Introduction Le logiciel de simulation d entreprise Shadow Manager représente le nec plus ultra des outils pédagogiques de simulation de gestion

Plus en détail

Atelier 84 - L approche d audit par les risques

Atelier 84 - L approche d audit par les risques Atelier 84 - L approche d audit par les risques 1 Plan Présentation des NEP 315, 320, 330, 500 et 501 Principales différences par rapport au référentiel de juillet 2003? 2 Présentation NEP 315, 320, 330,

Plus en détail

INTRODUCTION. A- Modélisation et paramétrage : CHAPITRE I : MODÉLISATION. I. Paramétrage de la position d un solide : (S1) O O1 X

INTRODUCTION. A- Modélisation et paramétrage : CHAPITRE I : MODÉLISATION. I. Paramétrage de la position d un solide : (S1) O O1 X INTRODUCTION La conception d'un mécanisme en vue de sa réalisation industrielle comporte plusieurs étapes. Avant d'aboutir à la maquette numérique du produit définitif, il est nécessaire d'effectuer une

Plus en détail

Résultats obtenus pour le questionnaire «Clientèle»

Résultats obtenus pour le questionnaire «Clientèle» Résultats obtenus pour le questionnaire «Clientèle» Introduction Suite à l envoi du questionnaire «Clientèle», nous avons reçu un total de 588 réponses. Ce résultat nous semble tout à fait satisfaisant

Plus en détail

TRANSMISSION THERMIQUE PAR CONDUCTION

TRANSMISSION THERMIQUE PAR CONDUCTION TRANSMISSION THERMIQUE PAR CONDUCTION 1) définition de la conduction La conduction est le mode de propagation de l'énergie thermique à travers la matière. Elle se produit par contact entre les particules

Plus en détail

Étude Des Zones D un Joint De Soudure D une Eprouvette Sollicitée En Fatigue

Étude Des Zones D un Joint De Soudure D une Eprouvette Sollicitée En Fatigue Étude Des Zones D un Joint De Soudure D une Eprouvette Sollicitée En Fatigue F.Z.KETTAF 1, N.H.CHERIET 2, B. BOUCHOUICHA 3 Laboratoire LMSR.Université Djillali Liabès Sidi Bel Abbes- Algérie. 1 fz.kettaf@gmail.com

Plus en détail

MASTER SIS PRO : logique et sécurité DÉTECTION D INTRUSIONS. Odile PAPINI, LSIS. Université de Toulon et du Var. papini@univ-tln.

MASTER SIS PRO : logique et sécurité DÉTECTION D INTRUSIONS. Odile PAPINI, LSIS. Université de Toulon et du Var. papini@univ-tln. MASTER SIS PRO : logique et sécurité DÉTECTION D INTRUSIONS Odile PAPINI, LSIS. Université de Toulon et du Var. papini@univ-tln.fr Plan Introduction Généralités sur les systèmes de détection d intrusion

Plus en détail

L approche Bases de données

L approche Bases de données L approche Bases de données Cours: BD. Avancées Année: 2005/2006 Par: Dr B. Belattar (Univ. Batna Algérie) I- : Mise à niveau 1 Cours: BDD. Année: 2013/2014 Ens. S. MEDILEH (Univ. El-Oued) L approche Base

Plus en détail

Modèles à Événements Discrets. Réseaux de Petri Stochastiques

Modèles à Événements Discrets. Réseaux de Petri Stochastiques Modèles à Événements Discrets Réseaux de Petri Stochastiques Table des matières 1 Chaînes de Markov Définition formelle Idée générale Discrete Time Markov Chains Continuous Time Markov Chains Propriétés

Plus en détail

Fonction polynôme du second degré : Forme canonique

Fonction polynôme du second degré : Forme canonique Fonction polynôme du second degré : Forme canonique I) Introduction. Soit g(x) = a(x - s)²+h. Toute fonction polynôme du second degré peut s écrire sous cette forme. Le passage de la forme développée à

Plus en détail

Cours de spécialité mathématiques en Terminale ES

Cours de spécialité mathématiques en Terminale ES Cours de spécialité mathématiques en Terminale ES O. Lader 2014/2015 Lycée Jean Vilar Spé math terminale ES 2014/2015 1 / 51 Systèmes linéaires Deux exemples de systèmes linéaires à deux équations et deux

Plus en détail

2.0 Interprétation des cotes d évaluation des risques relatifs aux produits

2.0 Interprétation des cotes d évaluation des risques relatifs aux produits 2.0 Interprétation des cotes d évaluation des risques relatifs aux produits L interprétation des cotes attribuées dans le cadre des évaluations des risques relatifs aux produits décrite plus loin repose

Plus en détail

VISUBAT Votre partenaire BIM

VISUBAT Votre partenaire BIM VISUBAT Votre partenaire BIM MODÉLISATION BIM - AUDIT DE STRUCTURE - BIM MANAGER - BIM COORDINATEUR - AMO BIM - ACCOMPAGNEMENT des entreprises - MISE À NIVEAU de projets - SERVICE D ANALYSE du modele BIM

Plus en détail

1 METHODOLOGIE BIM [BUILDING INFORMATION MODELING] Avantages & principes

1 METHODOLOGIE BIM [BUILDING INFORMATION MODELING] Avantages & principes 1 METHODOLOGIE BIM [BUILDING INFORMATION MODELING] 1.1 Avantages & principes 1.2 Process de fonctionnement BIM ESQUISSE CONCEPTION EVALUATION CONSTRUCTION GESTIONS Acquisition de données Intégration logiciel

Plus en détail

Projet Calcul Machine à café

Projet Calcul Machine à café Projet Calcul Machine à café Pierre-Yves Poinsot Khadija Salem Etude d une machine à café, plus particulièrement du porte filtre E N S I B S M é c a t r o 3 a Table des matières I Introduction... 2 Présentation

Plus en détail

SCI03 - Analyse de données expérimentales

SCI03 - Analyse de données expérimentales SCI03 - Analyse de données expérimentales Introduction à la statistique Thierry Denœux 1 1 Université de Technologie de Compiègne tél : 44 96 tdenoeux@hds.utc.fr Automne 2014 Qu est ce que la statistique?

Plus en détail

Jean-Francois DECROOCQ - 03/01/2012

Jean-Francois DECROOCQ - 03/01/2012 www.varm.fr Solvabilité 2 commentaires sur l ORSA Jean-Francois DECROOCQ - 03/01/2012 Sommaire Introduction... 2 Principes pour une gestion intégrée des risques... 3 La mise en place de l ORSA... 5 Introduction

Plus en détail

Comment mieux lutter contre la fraude à l assurance? Gestion de sinistres Odilon Audouin, le 4 avril 2013

Comment mieux lutter contre la fraude à l assurance? Gestion de sinistres Odilon Audouin, le 4 avril 2013 Comment mieux lutter contre la fraude à l assurance? Gestion de sinistres Odilon Audouin, le 4 avril 2013 Eléments de contexte Un coût significatif, une évolution des typologies Selon l ALFA (sur la base

Plus en détail

Communiqué de presse Non ruine en chaîne des éléments de structure des entrepôts couverts Philippe Gallois, Antoine Fillault & Thierry Murat - SAGL

Communiqué de presse Non ruine en chaîne des éléments de structure des entrepôts couverts Philippe Gallois, Antoine Fillault & Thierry Murat - SAGL Communiqué de presse Non ruine en chaîne des éléments de structure des entrepôts couverts Philippe Gallois, Antoine Fillault & Thierry Murat - SAGL Les entrepôts couverts relèvent actuellement de la nomenclature

Plus en détail

Collection les mémentos finance dirigée par Jack FORGET. Gestion budgétaire. Prévoir et contrôler les activités de l entreprise.

Collection les mémentos finance dirigée par Jack FORGET. Gestion budgétaire. Prévoir et contrôler les activités de l entreprise. Collection les mémentos finance dirigée par Jack FORGET Gestion budgétaire Prévoir et contrôler les activités de l entreprise Jack FORGET Éditions d Organisation, 2005 ISBN : 2-7081-3251-2 Chapitre 3 Optimiser

Plus en détail

DISCOUNTED CASH-FLOW

DISCOUNTED CASH-FLOW DISCOUNTED CASH-FLOW Principes généraux La méthode des flux futurs de trésorerie, également désignée sous le terme de Discounted Cash Flow (DCF), est très largement admise en matière d évaluation d actif

Plus en détail

Introduction aux épreuves de logique des concours ACCÈS et SESAME

Introduction aux épreuves de logique des concours ACCÈS et SESAME Introduction aux épreuves de logique des concours ACCÈS et SESAME «La chance aide parfois, le travail toujours» Vous vous apprêtez à vous lancer dans cette course contre la montre qu est l admission en

Plus en détail

LES OUTILS D ALIMENTATION DU REFERENTIEL DE DB-MAIN

LES OUTILS D ALIMENTATION DU REFERENTIEL DE DB-MAIN LES OUTILS D ALIMENTATION DU REFERENTIEL DE DB-MAIN Les contenues de ce document sont la propriété exclusive de la société REVER. Ils ne sont transmis qu à titre d information et ne peuvent en aucun cas

Plus en détail

>I En savoir plus I Le feu

>I En savoir plus I Le feu n L incendie d un bâtiment est la résultante de nombreux facteurs. Il entre dans son premier état, dit de démarrage, si trois conditions sont remplies : défaillance des installations d alarme, proximité

Plus en détail

Cours et applications

Cours et applications MANAGEMENT SUP Cours et applications 3 e édition Farouk Hémici Mira Bounab Dunod, Paris, 2012 ISBN 978-2-10-058279-2 Table des matières Introduction 1 1 Les techniques de prévision : ajustements linéaires

Plus en détail

Description du logiciel Smart-MED-Parks Article technique

Description du logiciel Smart-MED-Parks Article technique Introduction Description du logiciel Smart-MED-Parks Article technique Depuis le lancement du projet en février 2013, différentes actions ont été effectuées dans le but d'accroître la sensibilisation et

Plus en détail

Première STMG1 2014-2015 progression. - 1. Séquence : Proportion d une sous population dans une population.

Première STMG1 2014-2015 progression. - 1. Séquence : Proportion d une sous population dans une population. Première STMG1 2014-2015 progression. - 1 Table des matières Fil rouge. 3 Axes du programme. 3 Séquence : Proportion d une sous population dans une population. 3 Information chiffrée : connaître et exploiter

Plus en détail

Bâtiments à façades double-peau

Bâtiments à façades double-peau Vereinigung Kantonaler Feuerversicherungen Association des établissements cantonaux d assurance incendie Associazione degli istituti cantonali di assicurazione antincendio NOTE EXPLICATIVE DE PROTECTION

Plus en détail

NOTE SUR LA MODELISATION DU RISQUE D INFLATION

NOTE SUR LA MODELISATION DU RISQUE D INFLATION NOTE SUR LA MODELISATION DU RISQUE D INFLATION 1/ RESUME DE L ANALYSE Cette étude a pour objectif de modéliser l écart entre deux indices d inflation afin d appréhender le risque à très long terme qui

Plus en détail

POLY-PREPAS Centre de Préparation aux Concours Paramédicaux

POLY-PREPAS Centre de Préparation aux Concours Paramédicaux POLY-PREPAS Centre de Préparation aux Concours Paramédicaux - Sections : L1 Santé - 1 Olivier CAUDRELIER oc.polyprepas@orange.fr Chapitre 1 : Equations aux dimensions 1. Equation aux dimensions a) Dimension

Plus en détail

Noureddine Kerzazi noureddine.kerzazi@polymtl.ca

Noureddine Kerzazi noureddine.kerzazi@polymtl.ca Domaine de la modélisation des processus pour le génie logiciel. Noureddine Kerzazi noureddine.kerzazi@polymtl.ca DSL4SPM Domain-Specific-Language for Software Process Modeling Il s agit d un nouveau cadre

Plus en détail

Chapitre 2: Prévisions des ventes

Chapitre 2: Prévisions des ventes Chapitre 2: Prévisions des ventes AVIS IMPORTANT : Ces notes sont basées sur le livre de Steven Nahmias : Production et Operations Analysis, 4 ième édition, McGraw-Hill Irwin 200. Les figures sont issues

Plus en détail

HSNA100 - Séchage d'un mur d'enceinte en béton. Fascicule v7.20 : Thermo-mécanique statique non linéaire des structures axisymétriques

HSNA100 - Séchage d'un mur d'enceinte en béton. Fascicule v7.20 : Thermo-mécanique statique non linéaire des structures axisymétriques Titre : HSNA100 - Séchage d'un mur d'enceinte en béton Date : 27/06/2013 Page : 1/9 HSNA100 - Séchage d'un mur d'enceinte en béton Résumé : Ce cas test est destiné à valider le calcul du séchage du béton,

Plus en détail

La thermique dans le bâtiment

La thermique dans le bâtiment La thermique dans le bâtiment I] Les modes de propagation de la chaleur : La conduction : La transmission de chaleur par conduction se fait à travers un ou plusieurs éléments en contact direct. Le flux

Plus en détail

SPLEX Statistiques pour la classification et fouille de données en

SPLEX Statistiques pour la classification et fouille de données en SPLEX Statistiques pour la classification et fouille de données en génomique Classification Linéaire Binaire CLB Pierre-Henri WUILLEMIN DEcision, Système Intelligent et Recherche opérationnelle LIP6 pierre-henri.wuillemin@lip6.fr

Plus en détail

Baccalauréat ES Centres étrangers 12 juin 2014 - Corrigé

Baccalauréat ES Centres étrangers 12 juin 2014 - Corrigé Baccalauréat ES Centres étrangers 1 juin 14 - Corrigé A. P. M. E. P. Exercice 1 5 points Commun à tous les candidats 1. On prend un candidat au hasard et on note : l évènement «le candidat a un dossier

Plus en détail

TP2 ACTIVITE ITEC. Centre d intérêt : AUBE D UN MIRAGE 2000 COMPORTEMENT D UNE PIECE. Documents : Sujet Projet Dossier technique - Document réponse.

TP2 ACTIVITE ITEC. Centre d intérêt : AUBE D UN MIRAGE 2000 COMPORTEMENT D UNE PIECE. Documents : Sujet Projet Dossier technique - Document réponse. ACTIVITE ITEC TP2 Durée : 2H Centre d intérêt : COMPORTEMENT D UNE PIECE AUBE D UN MIRAGE 2000 BA133 COMPETENCES TERMINALES ATTENDUES NIVEAU D ACQUISITION 1 2 3 * * Rendre compte de son travail par écrit.

Plus en détail

Activité sur le Web : Recherche sur le Web La thermochimie des carburants pour fusées, page 513

Activité sur le Web : Recherche sur le Web La thermochimie des carburants pour fusées, page 513 Activité sur le Web : Recherche sur le Web La thermochimie des carburants pour fusées, page 513 Les fusées existent depuis plus longtemps qu on ne pourrait le croire. Au cours de l histoire, diverses formules

Plus en détail

Agrégation externe de mathématiques, session 2013 Épreuve de modélisation, option B : Calcul Scientifique

Agrégation externe de mathématiques, session 2013 Épreuve de modélisation, option B : Calcul Scientifique Agrégation externe de mathématiques, session 2013 Épreuve de modélisation, option (Public2014-B1) Résumé : On présente un exemple de système de deux espèces en compétition dans un environnement périodique.

Plus en détail

Modélisation du risque opérationnel dans le secteur de l assurance

Modélisation du risque opérationnel dans le secteur de l assurance Avril 2011 N 14 Modélisation du risque opérationnel dans le secteur de l assurance Par Julie Gamonet Centre d études actuarielles Lauréate du prix du jeune actuaire 2010 Un texte paraissant dans SCOR Papers

Plus en détail

SY09 Rapport TP4 : Analyse discriminante, régression logistique

SY09 Rapport TP4 : Analyse discriminante, régression logistique UNIVERSITÉ DE TECHNOLOGIE DE COMPIÈGNE SY09 Rapport TP4 : Analyse discriminante, régression logistique CUNI Frédéric 15 juin 2015 Objectifs du TP : Le but de ce TP est l application de l analyse discriminante

Plus en détail

Chauffage et Climatisation par Géothermie en Kabylie

Chauffage et Climatisation par Géothermie en Kabylie 82 ème CONGRES de L ACFAS du 12 au 16 Mai 2014 Université Concordia Québec Chauffage et Climatisation par Géothermie en Kabylie Hakim MOHELLEBI Maitre assistant A, Université Mouloud Mammeri de Tizi Ouzou

Plus en détail

Modèle de troncature gauche : Comparaison par simulation sur données indépendantes et dépendantes

Modèle de troncature gauche : Comparaison par simulation sur données indépendantes et dépendantes de troncature gauche : Comparaison par simulation sur données indépendantes et dépendantes Zohra Guessoum 1 & Farida Hamrani 2 1 Lab. MSTD, Faculté de mathématique, USTHB, BP n 32, El Alia, Alger, Algérie,zguessoum@usthb.dz

Plus en détail

Formation PME Comptabilité analytique (ou comptabilité d exploitation)

Formation PME Comptabilité analytique (ou comptabilité d exploitation) Formation PME Comptabilité analytique (ou comptabilité d exploitation) Fit for Business (PME)? Pour plus de détails sur les cycles de formation PME et sur les businesstools, aller sous www.banquecoop.ch/business

Plus en détail

Lecture critique et pratique de la médecine

Lecture critique et pratique de la médecine 1-00.qxp 24/04/2006 11:23 Page 13 Lecture critique appliquée à la médecine vasculaireecture critique et pratique de la médecine Lecture critique et pratique de la médecine Introduction Si la médecine ne

Plus en détail

Bachelier en Informatique et systèmes Finalité Gestion technique des bâtiments - domotique

Bachelier en Informatique et systèmes Finalité Gestion technique des bâtiments - domotique Haute École Louvain en Hainaut www.helha.be Année académique 2015-2016 Catégorie Technique Bachelier en Informatique et systèmes Finalité Gestion technique des bâtiments - domotique HELHa Charleroi 185

Plus en détail

Baccalauréat ES Nouvelle-Calédonie 2 mars 2015

Baccalauréat ES Nouvelle-Calédonie 2 mars 2015 Baccalauréat ES Nouvelle-Calédonie mars 015 A. P. M. E. P. EXERCICE 1 Commun à tous les candidats Soit f la fonction définie sur l intervalle [1,5 ; 6] par : f (x)=(5x )e x On note C la courbe représentative

Plus en détail

CODATU XI. Congrès Mondial de Bucarest 22-24 Avril 2004

CODATU XI. Congrès Mondial de Bucarest 22-24 Avril 2004 CODATU XI Congrès Mondial de Bucarest 22-24 Avril 2004 MODELE DE SIMULATION DE FLUX DE VOYAGEURS POUR L ETUDE ET L EXPLOITATION DES STATIONS DE TRAMWAY ET DE BUS ET DE LEURS EQUIPEMENTS COMPORTEMENT DES

Plus en détail

Chapitre 3 : INFERENCE

Chapitre 3 : INFERENCE Chapitre 3 : INFERENCE 3.1 L ÉCHANTILLONNAGE 3.1.1 Introduction 3.1.2 L échantillonnage aléatoire 3.1.3 Estimation ponctuelle 3.1.4 Distributions d échantillonnage 3.1.5 Intervalles de probabilité L échantillonnage

Plus en détail

DOSSIER DE VALIDATION DU LOGICIEL CONDUCTEÖ [S] 2D. version 3.0

DOSSIER DE VALIDATION DU LOGICIEL CONDUCTEÖ [S] 2D. version 3.0 DOSSIER DE VALIDATION DU LOGICIEL CONDUCTEÖ [S] 2D version 3.0 Déclaration de conformité... 4 Tests de validation de la norme EN 10211... 5 Cas n 1... 5 Cas n 2... 6 Tests de validation de la norme EN

Plus en détail

L audit énergétique qu est-ce que c est?

L audit énergétique qu est-ce que c est? L audit énergétique qu est-ce que c est? Ce document se propose d expliquer, à l aide de quelques extraits commentés, en quoi consiste un audit énergétique. Un audit énergétique débute par un descriptif

Plus en détail

Diagnostic et décision

Diagnostic et décision Diagnostic et décision Bibliographie J. N. Chatain, DIagnostic par Système Expert, Traité des Nouvelles Technologies, série Diagnostic et Maintenance, édition Hermes 1993. B. Dubuisson, Diagnostic, intelligence

Plus en détail

Apprentissage de structure dans les réseaux bayésiens pour

Apprentissage de structure dans les réseaux bayésiens pour Apprentissage de structure dans les réseaux bayésiens pour la détection d événements vidéo Siwar Baghdadi 1, Claire-Hélène Demarty 1, Guillaume Gravier 2, et Patrick Gros 3 1 Thomson R&D France, 1 av Belle

Plus en détail

S O 2H O S SO 3H O. une solution de thiosulfate de sodium de concentration en ion thiosulfate [S 2

S O 2H O S SO 3H O. une solution de thiosulfate de sodium de concentration en ion thiosulfate [S 2 PARTIE 3 : Réactions chimiques et milieux biologiques TP 15 La chimie des facteurs cinétiques OBJECTIFS : Mettre en œuvre une démarche expérimentale pour mettre en évidence quelques paramètres influençant

Plus en détail

INITIATION AUX SIMULATIONS DES CONTRAINTES ET DEFORMATIONS D UNE STRUCTURE

INITIATION AUX SIMULATIONS DES CONTRAINTES ET DEFORMATIONS D UNE STRUCTURE DOSSIER : CHARIOT PORTE PALAN INITIATION AUX SIMULATIONS DES CONTRAINTES ET DEFORMATIONS D UNE STRUCTURE ATELIER CATIA V5: GENERATIVE STRUCTURAL ANALYSIS OBJECTIFS : L objectif de cette étude consiste

Plus en détail

Les 6èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens

Les 6èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens Les 6èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens 11 13 Mai 2012, Îles de Kerkennah, Tunisie Vers des Réseaux Bayésiens pour la Classification des Causes de Défaillances PRÉSENTÉ PAR: MOHAMMED

Plus en détail

Mercredi 24 Juin 2015

Mercredi 24 Juin 2015 BACCALAURÉAT GÉNÉRAL Session 2015 MATHÉMATIQUES Série ES ENSEIGNEMENT OBLIGATOIRE Durée de l épreuve : 3 heures coefficient : 5 MATHÉMATIQUES Série L ENSEIGNEMENT DE SPÉCIALITÉ Durée de l épreuve : 3 heures

Plus en détail

Texte Agrégation limitée par diffusion interne

Texte Agrégation limitée par diffusion interne Page n 1. Texte Agrégation limitée par diffusion interne 1 Le phénomène observé Un fût de déchets radioactifs est enterré secrètement dans le Cantal. Au bout de quelques années, il devient poreux et laisse

Plus en détail

- Mobiliser les résultats sur le second degré dans le cadre de la résolution d un problème.

- Mobiliser les résultats sur le second degré dans le cadre de la résolution d un problème. Mathématiques - classe de 1ère des séries STI2D et STL. 1. Analyse On dote les élèves d outils mathématiques permettant de traiter des problèmes relevant de la modélisation de phénomènes continus ou discrets.

Plus en détail

Détermination des fréquences propres d une structure avec paramètres incertains

Détermination des fréquences propres d une structure avec paramètres incertains Détermination des fréquences propres d une structure avec paramètres incertains Etienne ARNOULT Abdelhamid TOUACHE Pascal LARDEUR Université de Technologie de Compiègne Laboratoire Roberval BP 20 529 60

Plus en détail

Problématique. Mise en situation

Problématique. Mise en situation NOM :.. Prénom : Classe :. Savoirs technologiques associés : S4.8 : Automatismes du bâtiment Compétence(s) : C1-3 Décoder les documents relatifs à tout ou partie d un ouvrage. Non Acquis Acquis C5.2 :

Plus en détail

Le processus de déménagement et relocalisation des ménages

Le processus de déménagement et relocalisation des ménages Intervention n 7.1 Le processus de déménagement et relocalisation des ménages Jean-Pierre Nicolas - directeur adjoint du Laboratoire d Economie des Transports La présentation que je vais faire [diapositive

Plus en détail

Axe MSA Bilan scientifique et perspectives. ENSM.SE L. Carraro - 17 décembre 07

Axe MSA Bilan scientifique et perspectives. ENSM.SE L. Carraro - 17 décembre 07 Axe MSA Bilan scientifique et perspectives ENSM.SE L. Carraro - 17 décembre 07 17 décembre 07 2 Plan Compétences acquises domaines scientifiques compétences transverses Domaines ou activités accessibles

Plus en détail

Support du cours de Probabilités IUT d Orléans, Département d informatique

Support du cours de Probabilités IUT d Orléans, Département d informatique Support du cours de Probabilités IUT d Orléans, Département d informatique Pierre Andreoletti IUT d Orléans Laboratoire MAPMO (Bât. de Mathématiques UFR Sciences) - Bureau 126 email: pierre.andreoletti@univ-orleans.fr

Plus en détail

Correction du baccalauréat STMG Polynésie 17 juin 2014

Correction du baccalauréat STMG Polynésie 17 juin 2014 Correction du baccalauréat STMG Polynésie 17 juin 2014 EXERCICE 1 Cet exercice est un Q.C.M. 4 points 1. La valeur d une action cotée en Bourse a baissé de 37,5 %. Le coefficient multiplicateur associé

Plus en détail

Partie I Organisations, management et systèmes d information... 1

Partie I Organisations, management et systèmes d information... 1 Liste des cas d entreprise............................................................ Liste des figures..................................................................... Liste des tableaux...................................................................

Plus en détail

Contrôle de gestion et pilotage de la performance

Contrôle de gestion et pilotage de la performance CHAPITRE 1 Contrôle de gestion et pilotage de la performance Ce qu il faut retenir Un système de contrôle de gestion doit être adapté à la configuration spécifique de chaque entreprise (stratégie, structure,

Plus en détail

LE FIRE SAFETY ENGINEERING VU PAR LES SRI

LE FIRE SAFETY ENGINEERING VU PAR LES SRI LE FIRE SAFETY ENGINEERING VU PAR LES SRI JOURNEE DU 21.10.2008 Partie 1 : Actions thermiques 1/ 51 REPARTITION DES SRI EN BELGIQUE. SERVICES X SERVICES Y SERVICES Z SERVICES C Bruxelles. Wavre. Braine-Le-

Plus en détail

RT 2012 OBJECTIF : Evolution règlementaire pour le bâtiment : L impact du bâtiment en France

RT 2012 OBJECTIF : Evolution règlementaire pour le bâtiment : L impact du bâtiment en France RT 2012 OBJECTIF : La règlementation thermique RT 2012 a pour objectif de protéger l environnement en favorisant les économies d énergie. Inspirée du concept des bâtiments basse consommation (BBC), elle

Plus en détail

LOAD PROFILING : ESTIMATION D UNE COURBE DE CONSOMMATION ET PRECISION D ESTIMATION

LOAD PROFILING : ESTIMATION D UNE COURBE DE CONSOMMATION ET PRECISION D ESTIMATION LOAD PROFILING : ESTIMATION D UNE COURBE DE CONSOMMATION ET PRECISION D ESTIMATION Olivier Chaouy EDF R&D 1, avenue du Général de Gaulle - 92141 Clamart Cedex - France olivier.chaouy@edf.fr Résumé : Le

Plus en détail

Sur l apprentissage de Réseaux Bayésiens à partir de bases d exemples incomplètes et application à la classification

Sur l apprentissage de Réseaux Bayésiens à partir de bases d exemples incomplètes et application à la classification Sur l apprentissage de Réseaux Bayésiens à partir de bases d exemples incomplètes et application à la classification et Philippe LERAY, Laboratoire LITIS, Rouen. Rencontres Inter-Associations La classification

Plus en détail

Agent de sécurité incendie S.S.I.A.P. 1

Agent de sécurité incendie S.S.I.A.P. 1 Agent de sécurité incendie S.S.I.A.P. 1 OBJECTIFS Assurer la sécurité des personnes et la sécurité incendie des biens. PUBLIC / PRE REQUIS Postulants agents de sécurité incendie en établissement recevant

Plus en détail

MATHÉMATIQUES ET SCIENCES HUMAINES

MATHÉMATIQUES ET SCIENCES HUMAINES MATHÉMATIQUES ET SCIENCES HUMAINES B. MARCHADIER Dépendance et indépendance de deux aléas numériques images Mathématiques et sciences humaines, tome 25 (1969), p. 2534.

Plus en détail

CHAMPION Matthieu Modèles de Marché en Visual Basic ESILV S04 S6. Sommaire... 1. Introduction... 2

CHAMPION Matthieu Modèles de Marché en Visual Basic ESILV S04 S6. Sommaire... 1. Introduction... 2 Sommaire Sommaire... 1 Introduction... 2 1 Trois différentes techniques de pricing... 3 1.1 Le modèle de Cox Ross Rubinstein... 3 1.2 Le modèle de Black & Scholes... 8 1.3 Méthode de Monte Carlo.... 1

Plus en détail

Outils Statistiques du Data Mining

Outils Statistiques du Data Mining Outils Statistiques du Data Mining Pr Roch Giorgi roch.giorgi@univ-amu.fr SESSTIM, Faculté de Médecine, Aix-Marseille Université, Marseille, France http://sesstim-orspaca.org http://optim-sesstim.univ-amu.fr

Plus en détail

Physique Chimie. Utiliser les langages scientifiques à l écrit et à l oral pour interpréter les formules chimiques

Physique Chimie. Utiliser les langages scientifiques à l écrit et à l oral pour interpréter les formules chimiques C est Niveau la représentation 4 ème 2. Document du professeur 1/6 Physique Chimie LES ATOMES POUR COMPRENDRE LA TRANSFORMATION CHIMIQUE Programme Cette séance expérimentale illustre la partie de programme

Plus en détail

StatEnAction 2009/10/30 11:26 page 111 #127 CHAPITRE 10. Machines à sous

StatEnAction 2009/10/30 11:26 page 111 #127 CHAPITRE 10. Machines à sous StatEnAction 2009/0/30 :26 page #27 CHAPITRE 0 Machines à sous Résumé. On étudie un problème lié aux jeux de hasard. Il concerne les machines à sous et est appelé problème de prédiction de bandits à deux

Plus en détail

Supplément théorique Inférence dans les réseaux bayésiens. Rappel théorique. Les processus aléatoires. Les réseaux bayésiens

Supplément théorique Inférence dans les réseaux bayésiens. Rappel théorique. Les processus aléatoires. Les réseaux bayésiens DÉPARTEMENT DE GÉNIE LOGICIEL ET DES TI LOG770 - SYSTÈMES INTELLIGENTS ÉTÉ 2011 Supplément théorique Inférence dans les réseaux bayésiens Rappel théorique Les processus aléatoires La plupart des processus

Plus en détail

Distributions bayésiennes nonparamétriques sur les matrices binaires triangulaires infinies : Applications aux modèles graphiques

Distributions bayésiennes nonparamétriques sur les matrices binaires triangulaires infinies : Applications aux modèles graphiques Distributions bayésiennes nonparamétriques sur les matrices binaires triangulaires infinies : Applications aux modèles graphiques Patrick Dallaire Université Laval Département d informatique et de génie

Plus en détail

Étude statique du tire bouchon

Étude statique du tire bouchon Méthodologie MP1 Étude statique Tire-bouchon Étude statique du tire bouchon On s intéresse à l aspect statique du mécanisme représenté en projection orthogonale sur la figure 1. Le tire bouchon réel est

Plus en détail

3. Les limites d inflammations ou d explosivités.

3. Les limites d inflammations ou d explosivités. L explosimétrie 1. Qu est ce qu une explosion? L explosion est due à la présence d un combustible mélangé à un comburant dans des proportions données, qui en présence d une source d ignition ou de chaleur,

Plus en détail

Épreuve de mathématiques Terminale ES 200 minutes

Épreuve de mathématiques Terminale ES 200 minutes Examen 2 Épreuve de mathématiques Terminale ES 200 minutes L usage de la calculatrice programmable est autorisé. La bonne présentation de la copie est de rigueur. Cet examen comporte 7 pages et 5 exercices.

Plus en détail

Création (commentaires): 21 décembre 2010 21/12/10 : correction du modèle élasto-plastique (dia 11-2-4)

Création (commentaires): 21 décembre 2010 21/12/10 : correction du modèle élasto-plastique (dia 11-2-4) Création (commentaires): 21 décembre 2010 21/12/10 : correction du modèle élasto-plastique (dia 11-2-4) Suite à l analyse expérimentale qui a mis en évidence plusieurs comportements non linéaires de matériaux,

Plus en détail

Méthode d aide à la conception en présence d imprécisions

Méthode d aide à la conception en présence d imprécisions Méthode d aide à la conception en présence d imprécisions Franck Massa, Thierry Tison, Bertrand Lallemand Laboratoire d'automatique, de Mécanique et d'informatique Industrielles et Humaines, UMR 8530,

Plus en détail

Télégestion et logiciels, des auxiliaires pour une gestion patrimoniale performante

Télégestion et logiciels, des auxiliaires pour une gestion patrimoniale performante Programme Rencontre Technique ASCOMADE Télégestion et logiciels, des auxiliaires pour une gestion patrimoniale performante Présentation du logiciel de modélisation EPANET 1 Présentation du Logiciel Rôle

Plus en détail

MODÉLISATION ET DÉVELOPPEMENT D UN CODE DE CALCUL POUR LA SIMULATION DE CONVERTISSEURS SO 2 /SO 3

MODÉLISATION ET DÉVELOPPEMENT D UN CODE DE CALCUL POUR LA SIMULATION DE CONVERTISSEURS SO 2 /SO 3 MODÉLISATION ET DÉVELOPPEMENT D UN CODE DE CALCUL POUR LA SIMULATION DE CONVERTISSEURS SO 2 /SO 3 Belkacem Abdous, Lhachmi Kamar, Omari Lhoussaine Direction de Recherche et Développement, OCP S.A. SOMMAIRE

Plus en détail

TP 17 : Notion de résistance thermique d un matériau

TP 17 : Notion de résistance thermique d un matériau TP 17 : Notion de résistance thermique d un matériau Objectifs : - Mesurer la résistance thermique de certains matériaux. - Comparer ces matériaux pour l appliquer à l isolation des bâtiments. Compétences

Plus en détail

Descriptif quantitatif second œuvre

Descriptif quantitatif second œuvre GENERAUX ARTISTIQUES Descriptif quantitatif second œuvre La mise en œuvre de menuiserie intérieure Maintien des blocs portes en attente de la pose de la cloison (mise en place, réglage et calage) ES S

Plus en détail

Evaluation des risques et procédures d audit en découlant

Evaluation des risques et procédures d audit en découlant Evaluation des risques et procédures d audit en découlant 1 Présentation des NEP 315, 320, 330, 500 et 501 2 Présentation NEP 315, 320, 330, 500 et 501 Les NEP 315, 320, 330, 500 et 501 ont fait l objet

Plus en détail

Formation d images Exemples de l œil et de l appareil photographique

Formation d images Exemples de l œil et de l appareil photographique bserver «Couleurs et images» Activité n 3 (expérimentale) ormation d images Exemples de l œil et de l appareil photographique Connaissances Compétences - Accommodation du cristallin - onctionnement comparé

Plus en détail

Alternance d excellence

Alternance d excellence Recrutez un(e) futur(e) Ingénieur(e) en Systèmes, Réseaux et Télécommunications Formation ingénieur en alternance Alternance d excellence 4 jours / semaine en entreprise Université de technologie de Troyes

Plus en détail