Les incertitudes épistémiques peuvent être réduites via des études supplémentaires (mesures labo, in situ, ou modélisations numériques, etc.). Nous nous concentrons ici sur celle "paramétrique" liée aux difficultés à évaluer quantitativement les paramètres d’entrée du modèle utilisé pour l’analyse des aléas géotechniques. Une stratégie de gestion possible est l’analyse de sensibilité, qui consiste à identifier la contribution (i.e. l’importance) des paramètres dans l’incertitude de l’évaluation de l’aléa. Des approches avancées existent pour conduire une telle analyse. Toutefois, leur application au domaine des aléas géotechniques se confronte à plusieurs contraintes : 1. le coût calculatoire des modèles numériques (plusieurs heures voire jours) ; 2. les paramètres sont souvent des fonctions complexes du temps et de l’espace ; 3. les données sont souvent limitées, imprécises voire vagues. Dans cette thèse, nous avons testé et adapté des outils statistiques pour surmonter ces limites. Une attention toute particulière a été portée sur le test de faisabilité de ces procédures et sur la confrontation à des cas réels (aléas naturels liés aux séismes, cavités et glissements de terrain) / Importance ranking of parameter uncertainties in geo-hazard assessments Epistemic uncertainty can be reduced via additional lab or in site measurements or additional numerical simulations. We focused here on parameter uncertainty: this corresponds to the incomplete knowledge of the correct setting of the input parameters (like values of soil properties) of the model supporting the geo-hazard assessment. A possible option tomanage it is via sensitivity analysis, which aims at identifying the contribution (i.e. the importance) of the different input parameters in the uncertainty on the final hazard outcome. For this purpose, advanced techniques exist, namely variance-basedglobal sensitivity analysis. Yet, their practical implementation faces three major limitations related to the specificities of the geo-hazard domain: 1. the large computation time cost (several hours if not days) of numerical models; 2. the parameters are complex functions of time and space; 3. data are often scarce, limited if not vague. In the present PhD thesis, statistical approaches were developed, tested and adapted to overcome those limits. A special attention was paid to test the feasibility of those statistical tools by confronting them to real cases (natural hazards related to earthquakes, cavities and landslides)

La dégradation géométrique de la voie ballastée sous circulation commerciale nécessite des opérations de maintenance fréquentes et onéreuses. La caractérisation du comportement des procédés de maintenance comme le bourrage, la stabilisation dynamique, est nécessaire pour proposer des améliorations en terme de méthode, paramétrage pour augmenter la pérennité des travaux. La simulation numérique d'une portion de voie soumise à un bourrage ou une stabilisation dynamique permet de comprendre les phénomènes physiques mis en jeu dans le ballast. Toutefois, la complexité numérique de ce problème concernant l'étude de systèmes à très grand nombre de grains et en temps de sollicitation long, demande donc une attention particulière pour une résolution à moindre coût. L'objectif de cette thèse est de développer un outil de calcul numérique performant qui permet de réaliser des calculs dédiés à ce grand problème granulaire moins consommateur en temps. La méthodologie utilisée ici se base sur l'approche Non Smooth Contact Dynamics (NSCD) avec une discrétisation par Éléments Discrets (DEM). Dans ce cadre, une méthode de décomposition de domaine (DDM) alliée à une parallélisation adaptée en environnement à mémoire partagée utilisant OpenMP sont appliquées pour améliorer l'efficacité de la simulation numérique.