GCRI · Science des systèmes et modélisation
Optimisation en situation d'incertitude
Plans for infrastructure, reserves and portfolios must work across futures that cannot be predicted. Optimisation under uncertainty chooses decisions that perform well on average, hold up in bad cases or stay acceptable across many scenarios. This page sets out the main approaches, from stochastic to robust optimisation and decision-making under incertitude profonde, how their results are tested, and what evidence serves the planners who rely on them.
Optimisation under uncertainty on the record.
Optimisation under uncertainty: how the risk develops.
Robust and adaptive decisions when futures are deeply uncertain. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Optimal for one future is fragile
A plan optimised for a single forecast can perform badly if the future differs. Representing uncertainty explicitly avoids this trap.
Stochastic methods use probabilities
Stochastic programming optimises expected performance across scenarios with assigned probabilities, which needs those probabilities to be credible.
Robust methods guard the worst case
Robust optimisation chooses decisions that perform acceptably for all scenarios within a set, trading average performance for protection.
Adaptive plans keep options open
Plans with decision points and triggers adapt as uncertainty resolves, avoiding commitments that lock in poor outcomes.
Aléas et exposition en Amérique du Nord.
Flood water, population density and daytime surface heat over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
La carte interactive requiert JavaScript ; la liste des couches et les sources figurent ci-dessous.
Couches 3
Aléas et exposition, pour cette page
À propos de cette couche
- Preuves
- Observé (les nuages laissent des lacunes)
- Sources
- Produit VIIRS d'inondation mondiale (NASA LANCE)
- Fournisseur
- NASA LANCE
- Licence
- Données ouvertes de la NASA
- Millésime
- quotidien ; détection satellitaire ; les nuages laissent des lacunes
- Les plus récents à la construction
- 2026-10-14
- Résolution
- grille d'environ 250 m
- Incertitude
- Détection satellitaire ; les nuages laissent des lacunes. Raster satellitaire ou de modèle tel que le fournisseur le publie. Les nuages, les lacunes de fauchée et les erreurs de restitution laissent des lacunes et du bruit ; les valeurs sont des indicateurs, et non des mesures en un lieu donné.
- Accessible par
- gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
- Preuves
- Estimé
- Sources
- Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Université Columbia))
- Fournisseur
- NASA SEDAC (CIESIN, Université Columbia)
- Licence
- CC BY 4.0
- Millésime
- null ; estimation fondée sur le recensement, statique (2020)
- Résolution
- grille d'environ 1 km
- Incertitude
- Estimation fondée sur le recensement du nombre d'habitants par kilomètre carré en 2020, présentée comme contexte d'exposition ; ce n'est pas un décompte des personnes touchées par un aléa.
- Accessible par
- gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
- Preuves
- Observé (une nébulosité persistante laisse encore des lacunes)
- Sources
- VIIRS NOAA-20 niveau 3, 8 jours (NASA LANCE)
- Fournisseur
- NASA LANCE
- Licence
- Données ouvertes de la NASA
- Millésime
- 8 jours ; composite satellitaire sur 8 jours ; une nébulosité persistante laisse encore des lacunes
- Les plus récents à la construction
- 2026-09-14
- Résolution
- grille d'environ 1 km
- Incertitude
- Température de peau du sol mesurée par satellite sur les 8 jours se terminant à la date indiquée, un indicateur d'exposition à la chaleur ; ce n'est pas la température de l'air, l'indice de chaleur ni une alerte de chaleur.
- Accessible par
- gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
- Preuves
- Observé
- Sources
- VIIRS NOAA-20, réflectance corrigée (NASA LANCE)
- Fournisseur
- NASA LANCE
- Licence
- Données ouvertes de la NASA
- Millésime
- quotidien ; image satellitaire
- Les plus récents à la construction
- 2026-10-14
- Résolution
- grille d'environ 250 m
- Incertitude
- Image satellitaire. Raster satellitaire ou de modèle tel que le fournisseur le publie. Les nuages, les lacunes de fauchée et les erreurs de restitution laissent des lacunes et du bruit ; les valeurs sont des indicateurs, et non des mesures en un lieu donné.
- Accessible par
- gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
- Preuves
- Modélisé (dernière année publiée par GIBS)
- Sources
- MODIS Terra et Aqua, occupation du sol (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- Fournisseur
- NASA LP DAAC
- Licence
- Données ouvertes de la NASA
- Millésime
- annuel ; classification satellitaire ; dernière année publiée par GIBS
- Les plus récents à la construction
- 2024-01-01
- Résolution
- grille d'environ 500 m
- Incertitude
- Classes d'occupation du sol par satellite pour l'année indiquée, y compris les terres cultivées ; une classification comportant des erreurs connues, et non un registre des exploitations agricoles.
- Accessible par
- gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
- Preuves
- Observé (les nuages et l'heure de passage du satellite laissent des lacunes)
- Sources
- VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS) (NASA LANCE FIRMS)
- Fournisseur
- NASA LANCE FIRMS
- Licence
- Données ouvertes de la NASA
- Millésime
- quotidien ; détection satellitaire ; les nuages et l'heure de passage du satellite laissent des lacunes
- Les plus récents à la construction
- 2026-10-13
- Résolution
- grille d'environ 500 m
- Incertitude
- Détections satellitaires de points chauds pour le jour indiqué, y compris les torchères de gaz et la chaleur industrielle ; ce n'est pas un incendie confirmé, un rapport d'incident ni une alerte.
- Accessible par
- gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
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Dernière version disponible
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © contributeurs d'OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth
Chargement des dernières images de la NASA.
Faites glisser pour déplacer. Ctrl ou ⌘ et défilement, pincement ou boutons pour zoomer ; survolez pour lire les valeurs sous le pointeur ; la réinitialisation ramène à la région.
Aléas et exposition, cadrés sur l'Amérique du Nord.Produits satellitaires et de modèles tels que la NASA les publie, chacun avec sa propre date. Ce sont des indicateurs, non des évaluations d'un lieu quelconque.
Données : NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributeurs d'OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTSources et licences
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Données ouvertes de la NASA
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Données ouvertes de la NASA
- Produits VIIRS en quasi-temps réel (inondation, température de surface terrestre, couverture neigeuse, réflectance corrigée), NASA LANCE ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
- Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Sous licence CC BY 4.0. Couleurs redessinées à partir de la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque présentées (modifié). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- Produits terrestres MODIS (indices de végétation, production primaire brute, occupation du sol), NASA LP DAAC et LANCE ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
- Fire Information for Resource Management System (FIRMS) de la NASA, produit de feux actifs VIIRS 375 m, NASA LANCE ; tuiles vectorielles via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
- ASTER GDEM est un produit du METI et de la NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC) ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Citer comme : NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Données ouvertes de la NASA
- Réalisé avec Natural Earth. Données cartographiques vectorielles et matricielles libres sur naturalearthdata.com. Domaine public
- © Contributeurs d'OpenStreetMap (ODbL), via NASA GIBS (côtes, frontières, routes et noms de lieux). Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées en cellules hexagonales lorsqu'elles sont affichées (modifié). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
- Contexte sur le globe et la carte plane : côtes, frontières, routes et toponymes issus des couches de référence NASA GIBS (données OpenStreetMap, ODbL, © contributeurs d'OpenStreetMap) ; imagerie Blue Marble comme fond facultatif ; relief 3D et lecture de l'altitude à partir de l'indice de couleur d'altitude ASTER GDEM (classes de 5 m à 200 m, exagérées pour la lisibilité). Les frontières sont tracées telles que publiées et n'impliquent aucune position sur un territoire.
- Événements en direct : suivi des événements naturels de l'Observatoire de la Terre de la NASA (EONET) ; les événements sont indicatifs et conservent les liens de leur source d'origine.
- En direct : les événements NASA EONET sont indicatifs et ne constituent pas des alertes officielles.
- En direct : U.S. Geological Survey. Les événements sont indicatifs et ne constituent pas des alertes d'autorités.
- Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- Prévision du débit des cours d'eau sur 30 jours, avec fourchette (GloFAS via Open-Meteo) : contient des informations modifiées du service de gestion des urgences Copernicus 2026 ; ne constitue pas une alerte de crue.
- Données météorologiques d'Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- Les couches facultatives (11 sources dans la liste des couches : en direct, prévision, observées et contexte) affichent le crédit de leur fournisseur sur la carte et ici lorsqu'elles sont activées ; les prévisions sont des sorties de modèles et les indices dérivés sont des estimations.
Couches et dates
- Eaux de crue, composite sur 3 jours : VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 oct. 2026
- Densité de population, 2020 : Population : CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statique
- Température de surface terrestre, jour, composite sur 8 jours : VIIRS NOAA-20 Level 3, 8-day, NASA LANCE · 14 sept. 2026
- Couleurs naturelles : réflectance corrigée VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 oct. 2026
- Type de couverture terrestre (IGBP), annuel : MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
- Feux actifs et anomalies thermiques : VIIRS NOAA-20 375 m (FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 13 oct. 2026
Optimisation under uncertainty supports decisions in every domain.
Findings are designed for the série Methods and Technical. Decision making under incertitude profonde (Marchau and others, 2019) sets out robust methods; owners decide.
- Case applications.
- Comparisons of robust methods.
Exécuteur de modèles couplés.
L'écran qu'une équipe utiliserait pour suivre ce sujet : ses mesures, ses états et ses décisions. Les noms sont des exemples et les valeurs sont illustratives.
Exécuteur de modèles couplés
Optimisation under uncertainty · Coupled model A · Scenario set 3
Graphe de couplage des modèles
nœuds : modèles · arêtes : variables échangées
Composants couplés
| Hydrologie | 1 day | ruissellement | Oui |
| Système électrique | 1 h | demande, pannes | Oui |
| Économie | 1 trimestre | production, prix | Partiel |
| Population | 1 year | exposition | Oui |
Sortie d'ensemble
Ce qui est mesuré, et avec quelle qualité.
Chaque indicateur porte son unité, sa périodicité, le type de source qui le sous-tend et l'étiquette de preuve que porterait une valeur. Aucune valeur n'est affichée : un programme les fournit sous sa propre autorité.
| Indicateur | Unité | Fréquence | Type de source | Étiquette |
|---|---|---|---|---|
| Scenarios evaluated | nombre | per analysis | Analysis documentation | DÉCLARÉ |
| Regret of chosen plan | difference from best plan in each scenario | per analysis | Robustness analysis | MODÉLISÉ |
| Value of the stochastic solution | difference between stochastic and deterministic plans | per analysis | Optimisation outputs | MODÉLISÉ |
| Satisficing share | percent of scenarios meeting objectives | per analysis | Robustness analysis | MODÉLISÉ |
| Adaptation triggers defined | nombre | per plan | Plan documentation | DÉCLARÉ |
| Out-of-sample performance | objective value on held-out scenarios | per analysis | Tests | MODÉLISÉ |
Model optimisation under uncertainty as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile Normes sur les aléas composés et en cascade: the hazards it names, the systèmes and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full Constructeur de systèmes.
Aléas
- Natech event
- Chemical spill or leak (déclenché en aval)
- Emergency-response overload (déclenché en aval)
- Toxic gas release (set off downstream)
- Industrial fire (set off downstream)
Systèmes et couplages
Commandes
NS-0Constitution et principesNS-3UNI des enregistrements de risque (grammaire, table de correspondance héritée, autorité d'attribution)NS-9UNI contextuels (déploiements, instances, instances de programme)NS-11Vérification et suivi (éléments probants, attestations, observation de la conformité zero trust)NRS-H61Famille d'aléas : défaillance en cascade (NHS-1 sys.cascade)NRS-H62Famille d'aléas : événements composés et multialéas (NHS-1 sys.compound)NRS-H60Famille d'aléas : perturbation des chaînes d'approvisionnement et des flux (NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H94Famille d'aléas : événements cyber systémiques (NHS-1 cyber.systemic-cyber)NRS-H107Famille d'aléas : concentration et monoculture de l'infrastructure numérique (NHS-1 tech.digital-concentration)NRS-H7Famille d'aléas : anomalies de la circulation à grande échelle (NHS-1 atmo.climate-mode)
Observation
- Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
- OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
- ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
- Pertes économiques directes attribuées aux catastrophes par rapport au PIB mondial
- Number of disruptions to basic services attributed to disasters
Géographie d'exemple
- Bangladesh : 134 cellules hexagonales
- Lumières nocturnes de ce soir, pannes (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
- Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
- Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
D'où proviennent les données probantes.
Jeux de données publics et registres institutionnels nommés, chacun avec sa catégorie de licence. Les sources fournies dans le cadre d'accords ne sont utilisées que selon leurs conditions et ne sont jamais republiées.
| Sources | Ce qu'elle apporte | Catégorie de licence |
|---|---|---|
| Society for Decision Making under Deep Uncertainty resources | Methods and case studies for robust and adaptive planning | Public, terms to check |
| Open-source optimisation tools such as Pyomo and JuMP | Modelling languages for stochastic and robust optimisation | Open source, BSD and MPL licences |
| EMA Workbench | Exploratory modelling and analysis toolkit | Open source, BSD licence |
| Operations research literature on stochastic programming | Methods and applications | Licence per publication |
| Publié adaptive pathway plans, such as delta programmes | Applied adaptive planning | Public records, licence per government |
How optimisation under uncertainty is modelled, measured and tested.
Le modèle, ses hypothèses, ses données et son incertitude, sous la forme qu'un scientifique ou un ingénieur vérifierait. Les structures suivent des méthodes publiées. Les valeurs représentées sont illustratives, ce ne sont pas des résultats.
Modèle, équations et hypothèses
The model structure used for optimisation under uncertainty, the assumptions it makes and how each is tested.
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)aléa, exposition, vulnérabilité et capacité à faire faceEAL = ∑k pk · Lksur les événements k de probabilité annuelle pkxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Hypothèse | Pourquoi il est réalisé | Comment il est testé |
|---|---|---|
| Aléa et exposition sont indépendants au sein d'un événement | Garde l'intégrale des pertes calculable | Comparer avec un ajustement de copule sur des relevés conjoints |
| Les couplages sont linéaires près du point de fonctionnement | Laisse les chocs se propager à travers A | Perturber au-delà de la plage linéaire et comparer |
| Les courbes de vulnérabilité se transposent d'un lieu à l'autre | Les courbes locales sont rarement disponibles | Valider par rapport aux pertes observées lorsqu'elles existent |
- Entrées
- jeux de données versionnés avec provenance
- Productions
- des distributions, jamais des nombres isolés
- Code
- publié avec la fiche de modèle et les tests
- Reproduction
- mêmes données, code, environnement et graine
Qui décide, et à quoi servent les données probantes.
systèmes Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| Qui décide | La question | Données probantes servies par cette page |
|---|---|---|
| Infrastructure and resource planners | Which plans hold up across plausible futures | Robustness analyses; pathway designs |
| Analysts across Nexus platforms | Which optimisation approach suits their question | Method selection guides |
| Finance and audit bodies | Whether planning analyses considered uncertainty adequately | Analysis documentation |
Résultats que produit ce thème
- Method selection guides for planning under uncertainty
- Robustness and regret analyses
- Adaptive pathway designs with triggers
- Teaching material on optimisation under uncertainty
What experts ask about decisions under uncertainty.
- Is the aim to perform best on average, to avoid the worst outcomes, or to perform acceptably across many futures?
- Which uncertainties can be described with probabilities, and which cannot?
- Which decisions can be delayed, adapted or reversed as information arrives?
- How do trade-offs between objectives change across scenarios?
- What signals would indicate that a strategy needs to change?
Why optimal can be fragile.
Classical optimisation assumes a known model and known inputs. A strategy optimised for a single forecast can be finely tuned to that forecast and fragile if the future differs. In infrastructure planning, for example, a design optimised for one climate projection may fail under another.
Stochastic optimisation handles uncertainty described by probability distributions, seeking the best expected performance or managing risk measures. Robust optimisation seeks solutions that perform well across a set of possible conditions without probabilities.
Under incertitude profonde, when experts cannot agree on models or probabilities, methods such as robust decision making and adaptive pathways explore many futures, identify where strategies fail, and design plans that can change course when signposts are observed.
Les méthodes et leurs limites.
- 01
Stochastic programming
Optimising expected outcomes over scenarios, using optimisation et de la recherche opérationnelle. Requires credible probabilities.
- 02
Robust optimisation
Optimising worst-case or regret across uncertainty sets. Can be conservative.
- 03
Exploratory modelling
Running models across many futures to find vulnerabilities, using decision analysis. Computationally demanding.
- 04
Adaptive pathways
Sequencing actions with triggers for change. Requires monitoring and institutional capacity.
These methods support judgement, they do not replace it. The choice of objectives and acceptable risks is a value choice for decision-makers.
Comment c'est étudié, et ce que les méthodes ne peuvent pas dire.
- 01Optimisation et recherche opérationnelleOrientations pour la formulation des problèmes · Comparaisons robustes et stochastiques · Bancs d'essai des solveursAppliqué ici
- 02Analyse décisionnelle en situation d'incertitudeCadrer la décision avant le modèle · Valeur de l'information pour les modèlesAppliqué ici
- 03Quantification de l'incertitude et validation des modèlesBudgets d'incertitude · Modèles de substitution pour les simulations coûteuses · Évaluation de la crédibilitéAppliqué ici
- 04Calcul haute performance, en nuage et en périphérieConception d'ensembles dans les limites budgétaires · Orchestration des flux de travail · Environnements reproductiblesAppliqué ici
Where this page’s references lead.
Les organismes et documents à l'aune desquels cette page se lit. Les statuts et éditions changent ; chaque lien mène à l'organisme émetteur.
Questions et réponses.
What is robust optimisation?
What is deep uncertainty?
What is an adaptive pathway?
Is a robust strategy always more expensive?
Does the platform choose strategies?
Apportez des éléments de preuve depuis cette page.
Rapports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
- E-mailPasserelle GW-GCRIL'envoyer depuis cette pageUne preuve, une correction, un cas, une méthode, un examen, une traduction ou un apport au profil. Elle arrive étiquetée avec cette page, afin que le rédacteur responsable la reçoive.
- ZenodoDépôt ouvertLe déposer et le soumettre à la communautéPubliez votre propre fiche sur Zenodo avec votre identifiant ORCID, puis soumettez-la à la communauté Reports qui s'y trouve. Des curateurs l'examinent ; le DOI reste le vôtre.
- RapportsGCRIVoir toutes les façons de contribuerLes types de contribution, la manière dont chacune est examinée, la reconnaissance accordée, la licence et ce qui n'est jamais accepté.
N'envoyez jamais de données personnelles, de détails sensibles sur des infrastructures ni rien que vous n'avez pas le droit de communiquer. Une contribution est examinée avant utilisation ; son envoi ne confère ni qualité d'auteur ni droits éditoriaux, et un parrainage n'achète jamais une conclusion.
Apportez une méthode, un jeu de données ou une question.
L'information et les demandes sont ouvertes dès aujourd'hui. Une demande reçoit une référence et indique l'étape suivante ; candidatures, paiements, allocations de calcul et inscriptions n'ouvrent que lorsque l'équipe, les conditions et la capacité d'examen existent.
Documents juridiques.
Les cartes, données et chiffres de ce site sont présentés à titre de contexte et d'information générale. Ils ne constituent ni des conseils, ni des prévisions, ni des alertes ; les limites de l'information sont exposées dans les Avertissements et les Notices sur les données.