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9 - Identifiabilité, discernabilité et analyse par intervalle
Isabelle Braems, Luc Jaulin, Michel Kieffer, Eric Walter

Résumé : On étudie en général l’identifiabilité et la discernabilité de modèles en tant que propriétés structurelles, c’est-à-dire que la conclusion obtenue doit être vraie pour presque toutes les valeurs des paramètres. Il existe cependant des modèles très simples pour lesquels aucune conclusion d’ordre structurel ne peut être obtenue. L’approche proposée ici étudie l’identifiabilité et la discernabilité pour toutes les valeurs des paramètres dans un espace de recherche fixé par l’utilisateur, tout en prenant en compte des contraintes éventuelles liant ces paramètres. A partir d’outils numériques issus de l’analyse par intervalles, il est alors possible d’obtenir des conclusions garanties. Ces méthodes sont appliquées sur des modèles compartimentaux issus de la biologie.

Mots clés : Identifiabilité, discernabilité, identification garantie, analyse par intervalles.

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