La théorie classique d'évaluation du prix d’un produit dérivé est ici présentée. De plus, le modèle de Black et Scholes et, plus généralement, les modèles à volatilité locale, qui sont construits à partir d’un mouvement brownien, sont présentés. Des procédures numériques d’évaluation sont exposées avec le code en Python. Enfin, on présente une nouvelle approche qui se passe de la notion de probabilité de risque neutre en temps discret.
L’hydroformage est utilisé dans différentes industries. Dans des conditions réelles, différents paramètres (propriétés matériaux, dimensions, etc.) présentent des aléas qui affectent sa stabilité. Dans cet article, l’optimisation de ce procédé est abordée avec la prise en compte des incertitudes. Cet article enseigne que l’approche probabiliste est efficace et diminue la probabilité de défaillance. La difficulté est liée à la considération des contraintes fiabilistes qui imposent d’énormes efforts de calcul et engendrent des problèmes numériques. Des métamodèles sont utilisés pour contourner ces difficultés. Au final, deux méthodes d’optimisation fiabiliste et robuste sont proposées.
L’actualité nous rappelle que le risque zéro n'existe pas pour les activités industrielles, la survenue d’accidents étant le résultat de l’occurrence de défaillances humaines ou matérielles. Des méthodes et outils ont été développés pour évaluer les risques, et tenter de minimiser les conséquences de catastrophe quand elles se produisent. La sûreté de fonctionnement a pour finalité de maîtriser d’un côté les défaillances des systèmes technologiques et de l’autre les défaillances humaines pour éviter des conséquences sur la sécurité des personnes, les biens, la productivité et l'environnement. Cet article énonce les concepts de base qui fondent l’approche de sûreté de fonctionnement.
Avec l’émergence des analyses de risques quantifiées (analyses dites « probabilistes »), les banques de données se révèlent être un outil précieux et indispensable pour évaluer la probabilité d’occurrence des accidents industriels.
Pour évaluer la probabilité d’un phénomène, la méthode la plus simple consiste à utiliser des données issues de l’accidentologie, basées sur une analyse statistique des événements déjà observés. Une autre approche possible consiste en l’évaluation de la probabilité par calcul à l’aide de méthodes telles que le nœud papillon, l’arbre de défaillances, l’arbre d’événements ou encore la méthode LOPA. Ces deux approches nécessitent d’utiliser différents types de banques de données. Dès lors, la question qui se pose est la suivante : À quelles banques de données faut-il se référer ?
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L’évaluation des probabilités d’inflammation constitue une étape incontournable lors de la réalisation d’analyses quantifiées de risques. A ce jour, dans le cadre des analyses quantifiées des risques, elle est certainement l’étape la moins « bornée ».
Pour appréhender correctement l’évaluation des probabilités d’inflammation, il est nécessaire :
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L’objectif de cette fiche est de développer la notion de loi de probabilité et d’observer différentes lois de probabilité. Certaines des lois que le métrologue rencontrera sont connues et modélisées (lois théoriques). Leurs propriétés sont fréquemment utilisées et sont décrites ici. D’autres peuvent ne s’appuyer que sur des observations expérimentales (lois empiriques). Cette fiche permet de comprendre les propriétés des lois de probabilité.
Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.
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