Pour les sciences de l'ingénieur, l'observation d'un système et l'observation des phénomènes dont il est la source représente certainement la première étape de son étude. Sa compréhension passe par le choix d'un type de modèle pertinent pour cette étude et, dans ce cadre choisi, par une modélisation du système lui-même. Cette modélisation doit permettre de reproduire en bonne approximation les observations réalisées et de prédire certains comportements du système. Dans le cadre des contraintes imposées par le type de modèle qui aura été choisi, l'optimisation permet d'approcher au mieux les observations du système par l'ajustement des paramètres du modèle.

Dans le cadre d'un travail expérimental, la modélisation et l'optimisation des modèles peuvent permettre de conduire les expérimentations plus efficacement et d'apporter des éléments utiles à une meilleure compréhension du système. De plus, dans les domaines où la question se pose, elles permettent de construire des dispositifs de simulation et de contrôler le système objet de l'étude.

Dans le cadre de la conception et de la gestion des systèmes, l'optimisation d'un critère sous contraintes logiques, physiques ou technologiques est, en soi, un outil de planification qui s'avère indispensable.

Depuis de nombreuses années notre groupe applique ces méthodes de modélisation et d'optimisation et en développe de nouvelles. Ces développements sont fréquemment conduits en collaboration avec d'autres institutions d'enseignement supérieur et de recherche ainsi qu'avec des laboratoires industriels concernés par leurs applications. Les principaux centres d'intérêts de notre groupe sont

• modélisation et optimisation en biologie et médecine ;
• modélisation et optimisation de réseaux ;
• modélisation et optimisation pour le diagnostic et la détection de défauts.

	Modélisation des systèmes dynamiques Modélisation des systèmes stochastiques
	Optimisation combinatoire Systèmes à base d'apprentissage