T-REX — nouveaux challenges pour la prédiction des extremes et sa validation

La prévision est une tâche majeure des statistiques dans de nombreux domaines d'application. Elle prend souvent la forme d'une prévision probabiliste où la distribution dite prédictive représente l'incertitude des résultats futurs compte tenu des informations disponibles aujourd'hui. La prévision de la répartition des événements rares et extrêmes, par exemple les risques environnementaux tels que les inondations ou les vagues de chaleur, qui peut avoir des conséquences socio-économiques majeures mais pour lesquelles les prévisions actuelles sont souvent inexactes et insatisfaisantes, est particulièrement intéressante. En météorologie et prévisions météorologiques, les modèles de prévision numérique du temps actuels sont plutôt satisfaisant pour les événements météorologiques non extrêmes mais échouent souvent à fournir des prévisions précises sur les événements météorologiques extrêmes. L'un des objectifs est de proposer de nouvelles méthodes statistiques de post-traitement qui sont adaptées à la sortie des modèles de prévision numérique utilisés en météorologie afin d'améliorer la prévision des conditions météorologiques extrêmes. Une méthode basée sur les arbres comme la forêt aléatoire généralisée pour les extrêmes sera développée. Les ensembles de données nécessaires à l'élaboration et à la validation des nouvelles méthodes proposées seront fournis par le Centre National de Recherche Météorologique (CNRM). Dans les prévisions de consommation d'énergie et d'électricité, l'équilibre entre la production et la demande est une préoccupation majeure et la prévision de la demande et surtout de ses pics est cruciale. Electricité de France (EDF) a développé une forte expertise où un outil clé est la possibilité de combiner différents modèles pour améliorer la prédiction. L'agrégation d'experts est une autre direction principale du projet T-REX avec un accent sur les experts spécialisés qui se concentrent sur les régimes extrêmes. EDF fournira des ensembles de données pertinents pour les prévisions de consommation d'électricité. La théorie des valeurs extrêmes fournit un cadre théorique pour l'évaluation des risques et l'estimation mathématiquement justifiée des probabilités d'événements rares. Le projet T-REX est ancré dans cette théorie et tissera des liens entre différents domaines de recherche pour améliorer les prévisions probabilistes des extrêmes pour les systèmes complexes et de grande dimension.