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Forum Teratec 2024
Jeudi 30 mai

Atelier 07 - De 09h00 à 12h30

Risques naturels et technologiques
Présidé par Laurent Boisnard, Sous-Directeur Missions et Données d’Observation de la Terre & Applications, CNES et Gilles Grandjean, Directeur de programme, BRGM

Méthodes de clustering pour la prise de décision : application aux risques inondation et aux situations d’urgence radiologique
Par Yann Richet, Scientific advisor, et Irène Korsakissok, Researcher in atmospheric science, IRSN

Biographie  : Irène Korsakissok est ingénieure de l’École Centrale de Lyon et docteure en sciences de l’environnement. Elle a travaillé plus de douze ans au Service des Situations d’Urgence et de Préparation à la Crise de l’IRSN où elle a partagé son temps entre des activités de recherche et des responsabilités au sein de l’organisation de crise. Ses recherches sur les modèles de dispersion atmosphérique et incertitudes associés se nourrissent ainsi des besoins opérationnels liés à la gestion de crise et du retour d’expérience de crises réelles (notamment Fukushima) et des exercices de crise nationaux et internationaux. Irène a participé à plus d’une quarantaine d’exercices de crise et contribue régulièrement à la scénarisation des exercices sur le terrain en collaboration avec les exploitants et les acteurs publics. Elle représente l’IRSN au sein du Comité de programme du PEPR France 2030 Risques (IRIMA) depuis 2023, où elle co-anime le réseau scientifique sur les risques en milieux industriels et urbains et le projet ciblé sur les risques Natech.

Biographie  : Dr Yann Richet, ingénieur de Mines, docteur en mathématiques appliquées. Chargé de missions « modélisation numérique » auprès du service des aléas naturels. Référent IA auprès de la direction de l’environnement de l’institut de radioprotection et sureté nucléaire (IRSN). Expériences : • Chef du projet CRISTAL (suite de modélisation du risque de criticité, https://www.cristal-package.org/, utilisé dans les démonstrations de sûreté et distribué via l’OCDE). • Chef du projet MORET (simulateur Monte Carlo de neutronique) Spécialisations : • Apprentissage machine (« traditionnel » : optimisation, calibration, inversion) et expérimentations numériques • Méta-modélisation (processus gaussiens, features engineering, sur « données onéreuses ») • Simulation numérique Monte Carlo • Environnements de calculs HPC

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