##  [Analyse de Sensibilité](/fr/node/60541) 

 Définition

Ensemble de méthodes visant à quantifier comment des variations des entrées, paramètres ou hypothèses d'un modèle influencent ses sorties, en vue d'identifier les facteurs influents et de caractériser les relations entrée–sortie.

 

 

 

 

 

 





## Principe

Principe

Organiser des perturbations ou des distributions d'entrées et mesurer les changements de sorties par des dérivées, des décompositions de variance ou des fonctions entrée–sortie ; distinguer les effets locaux (infinitésimaux) des effets globaux (distributionnels) et prendre en compte les interactions et la non-linéarité.

 

 

 

 

 





## Démonstration

Démonstration

Calculer des indices de Sobol pour un modèle hydrologique afin de classer les contributions des précipitations, de la perméabilité du sol et de l'évapotranspiration à la variance du débit ; ou évaluer des dérivées partielles locales d'un modèle de portance aérodynamique pour identifier les plages d'angle d'attaque les plus influentes.

 

 

 

 

## Mauvaise application

Mauvaise application

Traiter des entrées corrélées comme indépendantes lors de l'utilisation d'indices basés sur la variance, ou se limiter à des perturbations une-par-une dans des systèmes à fortes interactions, conduisant à des classements d'importance trompeurs.

 

 

 

 

 





## Conséquence

Conséquence

Une application correcte permet d'identifier les paramètres à fort impact pour l'étalonnage, la réduction du modèle, la collecte de données ciblée et la prise de décision robuste face à l'incertitude des entrées.

 

 

 

 

## Inversion

Inversion

Se concentrer sur la robustesse plutôt que sur la sensibilité — identifier les entrées ou configurations pour lesquelles les sorties restent stables sous perturbations — inverse l'objectif, passant de la recherche de facteurs influents à la recherche de régions insensibles.

 

 

 

 

 





## Limite

Limite

S'applique aux modèles dont les entrées et sorties sont bien définies ; n'établit pas à lui seul la causalité à partir d'associations statistiques et peut être invalide si le domaine d'analyse dépasse la plage d'entrées physiquement significative ou utilisée pour l'entraînement.

 

 

 

 

 





## Tension sémantique

Tension sémantique

Chevauche l'évaluation de l'incertitude (qui quantifie l'amplitude de l'incertitude de sortie) et l'estimation de paramètres (qui ajuste des paramètres) : la sensibilité évalue la structure d'influence plutôt que l'incertitude prédictive ou la plausibilité des paramètres.

 

 

 

 

 





## Synthèse

Synthèse

L'analyse de sensibilité explore systématiquement comment la variabilité des entrées se traduit en variabilité des sorties, utilisant dérivées locales ou mesures globales basées sur la variance/entropie pour révéler les facteurs influents, guider les expériences et prioriser l'effort de modélisation en tenant compte des limites liées à la dépendance des entrées et à l'extrapolation.