La prolifération des électroniques et des émetteurs radiofréquences rend de plus en plus compliqué le processus de conception des systèmes sur le plan CEM. Ce processus doit aboutir à limiter le risque d’interférences ou de défauts au niveau le plus faible notamment dans le contexte des interférences électromagnétiques intentionnelles (IEMI). Ces défauts CEM doivent alors être anticipés lors de la phase de conception. Cependant, du fait de la dispersion des valeurs prises par certains paramètres du système, la modélisation déterministe éprouve quelques difficultés à identifier le risque encouru. La mauvaise connaissance de l’effet des incertitudes associées au système, aboutit alors à prendre des marges de conception considérables conduisant à des surcoûts de fabrication. Pour cette raison, il est devenu important de prendre en compte l’impact des incertitudes des différents paramètres constitutifs d’un système (en phase de conception). Ces paramètres sont essentiellement géométriques (e.g. position de câblages) ou électromagnétiques (e.g. caractéristiques intrinsèques de matériaux). Ils influent par nature sur les performances CEM de ce système. Ces travaux de thèse portent sur l’analyse de la propagation des incertitudes relatives à ces paramètres sur des sorties de modèles de CEM. Le but visé, consiste à quantifier sous une forme probabiliste, le risque de défaut d’un système contenant de nombreux paramètres incertains. Ce type d’étude statistique devrait également permettre, via des analyses de sensibilité, des stratégies de conception de systèmes « fiables » ou à moindres coûts. Dans le contexte des applications visées, les approches dites « fiabilistes » et la méthode dite de « stratification contrôlée », ont été identifiées comme intéressantes, du point de vue de l’analyse d’événements extrêmes. Dans un premier temps, nous nous sommes consacrés à la transposition des méthodes fiabilistes dans un contexte CEM. Ces techniques permettent de quantifier la probabilité de défaillance d’un système, définie comme le dépassement d’un seuil de risque, et renseignent, via une analyse de sensibilité locale, sur les paramètres clés à ajuster. Dans un second temps, nous nous sommes intéressés à la méthode de stratification contrôlée, non appliquée à ce jour à notre connaissance en CEM. L’objectif de cette approche consiste à estimer un quantile extrême de la réponse d’intérêt d’un modèle rigoureux, via l’utilisation d’un modèle simple beaucoup moins coûteux en termes de temps de calcul. Ce processus permet d’accélérer l’obtention d’observations extrêmes, nécessaires à l’estimation du quantile recherché. Les deux techniques ont été mises en oeuvre sur un problème complexe dans un contexte IEMI, pour estimer la probabilité d’occurrence d’événements d’interférences extrêmes. Elles ont permis de dégager des tendances similaires, quant à l’importance de certains paramètres d’entrée incertains sur les événements rares. Les deux méthodes, bien appliquées, pourraient constituer un apport considérable en matière de conception CEM. / The proliferation of electronic and radio frequency transmitters makes more complicated the system design process on the EMC point of view. This process should lead to limit the risk of interferences or defects to lowest level particularly in the context of intentional electromagnetic interferences (IEMI). Therefore, these EMC defects have to be anticipated during the design stage. However, due to the dispersion of the values taken by some parameters of the system, the deterministic modeling presents some difficulties to identify the involved risk. The poor knowledge of the uncertainties effect associated with the system, leads then to take important design margins at the price of additional costs of manufacturing. For this reason, it has become important to take into account the impact of uncertainties of the various constituent parameters of a system (at the design stage). These parameters are essentially geometric (e.g. position of wirings) or electromagnetic (e.g. intrinsic characteristics of materials) ones. They influence by nature the EMC performance of this system. This thesis work deals with the analysis of the propagation of uncertainties of these parameters on EMC model outputs. It aims at quantifying in a probabilistic form, the default risk of a system containing numerous uncertain parameters. This type of statistical analysis should also allow through sensitivity analyses, design strategies of “reliable” systems or at lower cost. In the context of targeted applications, the so-called “reliability approaches” and the “controlled stratification” method have been identified as interesting from the point of view of the analysis of extreme events. Firstly, we are dedicated to the transposition of reliability methods in an EMC context. These techniques are used to quantify the probability of failure of a system, defined as the probability of exceeding a threshold of risk. They inform through a local sensitivity analysis, on the key parameters to adjust. Secondly, we have focused our work on the controlled stratification method, not yet applied in EMC as far as we know. The objective of this approach is to estimate an extreme quantile of the interest response of a rigorous model, using of a much cheaper simple model in terms of computation time. This process allows to speed up the identification of extreme observations required for the estimation of the researched quantile. Both techniques have been applied on a complex problem in an IEMI context, to estimate the probability of occurrence of extreme interference events. They have revealed similar trends as regards to the importance of some uncertain input parameters on rare events. Both methods, properly applied, could provide a significant contribution in terms of EMC design strategy.

Cette thèse est consacrée au développement d’un outil de pré-dimensionnement par éléments finis pour l’estimation de l’endommagement par fatigue polycyclique de structures linéaires sous chargements multiaxiaux et stationnaires gaussiens. L’état de contraintes atteint dans ces structures étant aléatoire, il devient nécessaire de raisonner en terme de statistique et l’approche spectrale s’avère particulièrement adaptée pour cette situation. Dans ce travail, les méthodes spectrales sont améliorées par la prise en compte des largeurs de bande des spectres de réponses des structures soumises à des chargements nonproportionnels et de moyennes non nulles. Le critère d’endommagement de Sines est retenu. L’étude numérique de la distribution de l’endommagement résultant des incertitudes sur les paramètres matériaux et des applications dans le domaine de l’optimisation des structures sont également abordées. / This dissertation is devoted to the development of a finite element pre-designing tool for the estimation of high cycle fatigue damage for linear structure subject to multiaxial and Gaussian stationary loads. Given the random nature of the stress state, it becomes necessary to look at this problem from a statistical point of view and spectral methods appear to be the best approach. In this work, spectral methods are improved by taking into account the response spectral bandwidths of structures under non proportional and non zero mean loads; the Sines’ damage criterion is employed. The numerical analysis of the fatigue damage distribution resulting from the uncertainties of the material parameters and applications in the field of structural optimisation are also treated.

Pour commercialiser un véhicule, les constructeurs automobiles doivent se soumettre à la réglementation sur le bruit extérieur. Le règlement de la commission économique pour l'Europe, ECE R51.03, spécifie les niveaux admissibles que peut rayonner un véhicule automobile en roulage. Ce règlement est entré en vigueur depuis le 1er juillet 2016 pour remplacer l'ancien règlement ECE R51.02 (changement de méthode d’essai et sévérisation des niveaux de bruit admissibles). La diminution drastique des niveaux sonores tolérés se fait en trois étapes : passage de 74 dB (A) sous l'ancien règlement, à 68 dB (A) en 2024. Par conséquent, les constructeurs ainsi que les fournisseurs automobiles seront confrontés à un grand défi pour atteindre cet objectif. Ainsi, l'objectif de ces travaux de thèse consiste à développer une aide à la modélisation totale du bruit de passage d’un véhicule, comme le préconisent les essais réglementaires. Le but est de construire des modèles optimaux pour prévoir et évaluer avec précision le bruit que peut rayonner un véhicule en roulage plus tôt dans son cycle de développement, i.e. avant l'étape d'industrialisation. Il faut alors se placer dans la recherche d'un compromis entre précision des estimations, sensibilité aux paramètres, robustesse de la méthode et efficacité numérique. / Currently, to put a vehicle on market, car manufacturers must comply to a certification test of exterior noise. The regulation of the United Nations Economic Commission for Europe, ECE R51-03, specifies permissible levels a rolling motor vehicle can emit. This regulation is applied since July 1st, 2016, to replace the old regulation ECE R51-02 (test method change and tightening of permissible levels). The drastic reduction in noise levels will be done in 3 steps: from 74 dB (A) under the old regulation to 68 dB (A) in 2024. Therefore, manufacturers as well as their suppliers will face a great challenge to achieve this goal. The objective of this thesis is to develop an aid to the modeling of the pass-by noise of a vehicle, as called for in regulatory testing. The goal is to predict and evaluate accurately the noise emissions earlier in the vehicle development cycle, i.e. before the industrialization stage. We must then seek a trade-off between accuracy of estimates, sensitivity to parameters, robustness of the method and numerical efficiency.

La conception des bâtiments à faible consommation d’énergie est devenue un enjeu très important dans le but de réduire au maximum la consommation d’énergie et les émissions de gaz à effet de serre associées. Pour y arriver, il est indispensable de connaître les sources potentielles de biais et d’incertitude dans le domaine de la modélisation thermique des bâtiments d’un part, et de les caractériser et les évaluer d’autre part.Pour répondre aux exigences courantes en termes de fiabilité des prévisions du comportement thermique des bâtiments, nous avons essayé dans le cadre de cette thèse de quantifier les incertitudes liés à des paramètres influents, de proposer une technique de diagnostic de l’enveloppe, propager les incertitudes via une méthode ensembliste sur un modèle simplifié et puis proposer une démarche permettant d’identifier les paramètres de modélisation les plus influents et d’évaluer leur effet sur les performances énergétiques avec le moindre coût en termes de simulations. / Designing buildings with low-energy consumption has become a very important issue in order to minimize energy consumption and the emissions of associated greenhouse gas. To achieve this, it is essential to know the potential sources of bias and uncertainty in the field of buildings thermal modeling and to characterize and evaluate them.To meet the current requirements in terms of reliable predictions of buildings thermal behavior, we have tried in this thesis, to quantify uncertainties associated to influential parameters, to propose a technique for diagnosing the building’s envelope, propagate uncertainties via a set-method for the case of a simplified model. We finally proposed an approach to identify the most influential modeling parameters to evaluate their impact on energy performance.

Ce travail de thèse s’inscrit dans le domaine de l’énergie nucléaire, de l’aval du cycle du combustible et du calcul des incertitudes. Le CEA doit concevoir le prototype ASTRID, réacteur à neutrons rapides refroidi au sodium (RNR), qui est l’un des concepts retenus au sein du forum Génération IV et dont la puissance résiduelle et l’estimation de son incertitude ont un impact important. Ce travail consiste à développer un code de propagation des incertitudes des données nucléaires sur la puissance résiduelle dans les RNR.La démarche s’est déroulée en trois temps.La première étape a permis de limiter le nombre de paramètres intervenant dans le calcul de la puissance résiduelle. Pour cela, un essai de puissance résiduelle sur le réacteur PHENIX (PUIREX 2008) a été interprété de façon à valider expérimentalement le formulaire d’évolution DARWIN pour les RNR et à quantifier les termes sources de la puissance résiduelle.La deuxième étape a eu pour but de développer un code de propagation des incertitudes : CyRUS (Cycle Reactor Uncertainty and Sensitivity). Une méthode de propagation déterministe a été retenue car elle permet des calculs rapides et fiables. Les hypothèses de linéarité et de normalité qu’elle entraîne ont été validées théoriquement. Le code a également été comparé avec succès à un code stochastique sur l’exemple de la fission élémentaire thermique de l’235U.La dernière partie a été une application du code sur des expériences de puissance résiduelle d’un réacteur, de bilan matière d’une aiguille combustible et d’une fission élémentaire de l’235U. Le code a démontré des possibilités de retour d’expériences sur les données nucléaires impactant l’incertitude de cette problématique.Deux résultats principaux ont été mis en évidence. Tout d’abord, les hypothèses simplificatrices des codes déterministes sont compatibles avec un calcul précis de l’incertitude de la puissance résiduelle. Ensuite, la méthode développée est intrusive et permet un retour d’expérience sur les données nucléaires des expériences du cycle. En particulier, ce travail a montré qu’il est déterminant de mesurer précisément les rendements de fission indépendants et de déterminer leurs matrices de covariances afin d’améliorer la précision du calcul de la puissance résiduelle. / This PhD study is in the field of nuclear energy, the back end of nuclear fuel cycle and uncertainty calculations. The CEA must design the prototype ASTRID, a sodium cooled fast reactor (SFR) and one of the selected concepts of the Generation IV forum, for which the calculation of the value and the uncertainty of the decay heat have a significant impact. In this study is developed a code of propagation of uncertainties of nuclear data on the decay heat in SFR.The process took place in three stages.The first step has limited the number of parameters involved in the calculation of the decay heat. For this, an experiment on decay heat on the reactor PHENIX (PUIREX 2008) was studied to validate experimentally the DARWIN package for SFR and quantify the source terms of the decay heat.The second step was aimed to develop a code of propagation of uncertainties : CyRUS (Cycle Reactor Uncertainty and Sensitivity). A deterministic propagation method was chosen because calculations are fast and reliable. Assumptions of linearity and normality have been validated theoretically. The code has also been successfully compared with a stochastic code on the example of the thermal burst fission curve of 235U.The last part was an application of the code on several experiments : decay heat of a reactor, isotopic composition of a fuel pin and the burst fission curve of 235U. The code has demonstrated the possibility of feedback on nuclear data impacting the uncertainty of this problem.Two main results were highlighted. Firstly, the simplifying assumptions of deterministic codes are compatible with a precise calculation of the uncertainty of the decay heat. Secondly, the developed method is intrusive and allows feedback on nuclear data from experiments on the back end of nuclear fuel cycle. In particular, this study showed how important it is to measure precisely independent fission yields along with their covariance matrices in order to improve the accuracy of the calculation of the decay heat.

La conception des bâtiments à faible consommation d'énergie est devenue un enjeu très important dans le but de réduire au maximum la consommation d'énergie et les émissions de gaz à effet de serre associées. Pour y arriver, il est indispensable de connaître les sources potentielles de biais et d'incertitude dans le domaine de la modélisation thermique des bâtiments d'un part, et de les caractériser et les évaluer d'autre part.Pour répondre aux exigences courantes en termes de fiabilité des prévisions du comportement thermique des bâtiments, nous avons essayé dans le cadre de cette thèse de quantifier les incertitudes liés à des paramètres influents, de proposer une technique de diagnostic de l'enveloppe, propager les incertitudes via une méthode ensembliste sur un modèle simplifié et puis proposer une démarche permettant d'identifier les paramètres de modélisation les plus influents et d'évaluer leur effet sur les performances énergétiques avec le moindre coût en termes de simulations.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'étude d'un modèle de transport de sédiments en nous plaçant sous deux angles d'approche différents. L'un concerne la modélisation numérique du problème et propose une méthode de résolution numérique basée sur un solveur de Riemann approché pour le système de Saint-Venant-Exner qui reste un des systèmes les plus répandus pour traiter le transport sédimentaire par charriage. Ce dernier repose sur un couplage du modèle hydraulique de Saint-Venant et du modèle morphodynamique d'Exner. Le point essentiel de la méthode proposée se situe au niveau du traitement du couplage de ce système. En effet, il existe deux stratégies; la première consiste à découpler la résolution de la partie fluide de la partie solide et les faire interagir à des instants donnés alors que la seconde considère une résolution couplée du système en mettant à jour conjointement les grandeurs hydrauliques et solides aux mêmes instants. Se posera alors la question du choix de la stratégie de résolution pour laquelle nous apporterons des éléments de réponses en comparant les deux approches. L'autre se concentre sur la mise en place d'une méthodologie pour l'étude des incertitudes liées au même modèle. Pour ce faire, nous proposons une formulation stochastique du système de Saint-Venant-Exner et nous cherchons à caractériser la variabilité des sorties par rapport aux paramètres d'entrée naturellement aléatoires. Cette première étude révélera la nécessité de revenir à un système de Saint-Venant avec un fond bruité pour étudier la sensibilité des grandeurs hydrauliques par rapport aux perturbations topographiques. / In this thesis, we are interested on the study of a sediment transport model through two different approaches. One of them concerns the numerical modelling of the problem and proposes a numerical problem-solving method based on an approximate Riemann solver for the Saint-Venant-Exner system which is one of the most common model to deal with sedimentary bed-load transport. This last one is based on a coupling between the hydraulic model of Saint-Venant and the morphodynamic model of Exner. The key point of the proposed method is the treatment of the coupling issue. Indeed, there exists two strategies; the first one consists on decoupling the resolution of the fluid part from the solid part and making them interact at fixed times whereas the second one considers a coupled approach to solve the system by jointly updating the hydraulic and solid quantities at same times. We then raise the issue of the choice of the strategy for which we suggest answers by comparing both approaches. The other one focuses on the development of a methodology to study the uncertainties related to the model previously mentioned. To this end, we propose a stochastic formulation of the Saint-Venant-Exner system and we look for characterizing the variabilities of the outputs in relation to the naturally random input parameters. This first study reveals the need for a return to the Saint-Venant system with a perturbed bed to understand the sensitivity of the hydraulic quantities on the topographical perturbations.

Dans une première partie, nous étudions des schémas numériques utilisant la méthode des éléments finis pour discrétiser le système d'équations Oldroyd-B modélisant un fluide viscolélastique avec conditions de collement dans un domaine borné, en dimension deux ou trois. Le but est d'obtenir des schémas stables au sens où ils dissipent une énergie libre, imitant ainsi des propriétés thermodynamiques de dissipation similaires à celles identifiées pour des solutions régulières du modèle continu. Cette étude s'ajoute a de nombreux travaux antérieurs sur les instabilités observées dans les simulations numériques d'équations viscoélastiques (dont celles connues comme étant des Problèmes à Grand Nombre de Weissenberg). A notre connaissance, c'est la première étude qui considère rigoureusement la stabilité numérique au sens de la dissipation d'une énergie pour des discrétisations de type Galerkin. Dans une seconde partie, nous adaptons et utilisons les idées d'une méthode numérique initialement développée dans des travaux de Y. Maday, A. T. Patera et al., la méthode des bases réduites, pour simuler efficacement divers modèles multi-échelles. Le principe est d'approcher numériquement chaque élément d'une collection paramétrée d'objets complexes dans un espace de Hilbert par la plus proche combinaison linéaire dans le meilleur sous-espace vectoriel engendré par quelques éléments bien choisis au sein de la même collection paramétrée. Nous appliquons ce principe pour des problèmes numériques liés : à l'homogénéisation numérique d'équations elliptiques scalaires du second-ordre, avec coefficients de diffusion oscillant à deux échelles, puis ; à la propagation d'incertitudes (calculs de moyenne et de variance) dans un problème elliptique avec coefficients stochastiques (un champ aléatoire borné dans une condition de bord du troisième type), enfin ; au calcul Monte-Carlo de l'espérance de nombreuses variables aléatoires paramétrées, en particulier des fonctionnelles de processus stochastiques d'Itô paramétrés proches de ce qu'on rencontre dans les modèles micro-macro de fluides polymériques, avec une variable de contrôle pour en réduire la variance. Dans chaque application, le but de l'approche bases-réduites est d'accélérer les calculs sans perte de précision / In a first part, we study numerical schemes using the finite-element method to discretize the Oldroyd-B system of equations, modelling a viscoelastic fluid under no flow boundary condition in a 2- or 3- dimensional bounded domain. The goal is to get schemes which are stable in the sense that they dissipate a free-energy, mimicking that way thermodynamical properties of dissipation similar to those actually identified for smooth solutions of the continuous model. This study adds to numerous previous ones about the instabilities observed in the numerical simulations of viscoelastic fluids (in particular those known as High Weissenberg Number Problems). To our knowledge, this is the first study that rigorously considers the numerical stability in the sense of an energy dissipation for Galerkin discretizations. In a second part, we adapt and use ideas of a numerical method initially developped in the works of Y. Maday, A.T. Patera et al., the reduced-basis method, in order to efficiently simulate some multiscale models. The principle is to numerically approximate each element of a parametrized family of complicate objects in a Hilbert space through the closest linear combination within the best linear subspace spanned by a few elementswell chosen inside the same parametrized family. We apply this principle to numerical problems linked : to the numerical homogenization of second-order elliptic equations, with two-scale oscillating diffusion coefficients, then ; to the propagation of uncertainty (computations of the mean and the variance) in an elliptic problem with stochastic coefficients (a bounded stochastic field in a boundary condition of third type), last ; to the Monte-Carlo computation of the expectations of numerous parametrized random variables, in particular functionals of parametrized Itô stochastic processes close to what is encountered in micro-macro models of polymeric fluids, with a control variate to reduce its variance. In each application, the goal of the reduced-basis approach is to speed up the computations without any loss of precision

Les travaux présentés dans ce mémoire concernent le développement de méthodes de pronostic à base de modèles. Le pronostic à base de modèles a pour but d'estimer le temps qu'il reste avant qu'un système ne soit défaillant, à partir d'un modèle physique de la dégradation du système. Ce temps de vie restant est appelé durée de résiduelle (RUL) du système.Le pronostic à base de modèle est composé de deux étapes principales : (i) estimation de l'état actuel de la dégradation et (ii) prédiction de l'état futur de la dégradation. La première étape, qui est une étape de filtrage, est réalisée à partir du modèle et des mesures disponibles. La seconde étape consiste à faire de la propagation d'incertitudes. Le principal enjeu du pronostic concerne la prise en compte des différentes sources d'incertitude pour obtenir une mesure de l'incertitude associée à la RUL prédite. Les principales sources d'incertitude sont les incertitudes de modèle, les incertitudes de mesures et les incertitudes liées aux futures conditions d'opération du système. Afin de gérer ces incertitudes et les intégrer au pronostic, des méthodes probabilistes ainsi que des méthodes ensemblistes ont été développées dans cette thèse.Dans un premier temps, un filtre de Kalman étendu ainsi qu'un filtre particulaire sont appliqués au pronostic de propagation de fissure, en utilisant la loi de Paris et des données synthétiques. Puis, une méthode combinant un filtre particulaire et un algorithme de détection (algorithme des sommes cumulatives) a été développée puis appliquée au pronostic de propagation de fissure dans un matériau composite soumis à un chargement variable. Cette fois, en plus des incertitudes de modèle et de mesures, les incertitudes liées aux futures conditions d'opération du système ont aussi été considérées. De plus, des données réelles ont été utilisées. Ensuite, deux méthodes de pronostic sont développées dans un cadre ensembliste où les erreurs sont considérées comme étant bornées. Elles utilisent notamment des méthodes d'inversion ensembliste et un observateur par intervalles pour des systèmes linéaires à temps discret. Enfin, l'application d'une méthode issue du domaine de l'analyse de fiabilité des systèmes au pronostic à base de modèles est présentée. Il s'agit de la méthode Inverse First-Order Reliability Method (Inverse FORM).Pour chaque méthode développée, des métriques d'évaluation de performance sont calculées dans le but de comparer leur efficacité. Il s'agit de l'exactitude, la précision et l'opportunité. / In this manuscript, contributions to the development of methods for on-line model-based prognosis are presented. Model-based prognosis aims at predicting the time before the monitored system reaches a failure state, using a physics-based model of the degradation. This time before failure is called the remaining useful life (RUL) of the system.Model-based prognosis is divided in two main steps: (i) current degradation state estimation and (ii) future degradation state prediction to predict the RUL. The first step, which consists in estimating the current degradation state using the measurements, is performed with filtering techniques. The second step is realized with uncertainty propagation methods. The main challenge in prognosis is to take the different uncertainty sources into account in order to obtain a measure of the RUL uncertainty. There are mainly model uncertainty, measurement uncertainty and future uncertainty (loading, operating conditions, etc.). Thus, probabilistic and set-membership methods for model-based prognosis are investigated in this thesis to tackle these uncertainties.The ability of an extended Kalman filter and a particle filter to perform RUL prognosis in presence of model and measurement uncertainty is first studied using a nonlinear fatigue crack growth model based on the Paris' law and synthetic data. Then, the particle filter combined to a detection algorithm (cumulative sum algorithm) is applied to a more realistic case study, which is fatigue crack growth prognosis in composite materials under variable amplitude loading. This time, model uncertainty, measurement uncertainty and future loading uncertainty are taken into account, and real data are used. Then, two set-membership model-based prognosis methods based on constraint satisfaction and unknown input interval observer for linear discete-time systems are presented. Finally, an extension of a reliability analysis method to model-based prognosis, namely the inverse first-order reliability method (Inverse FORM), is presented.In each case study, performance evaluation metrics (accuracy, precision and timeliness) are calculated in order to make a comparison between the proposed methods.

L'objectif principal de la thèse est de définir comment l'incertitude peut être prise en compte dans leprocessus d'évaluation des risques pour le stockage de CO2 et de quantifier, à l'aide de modèles numériques,les scénarios de fuite par migration latérale et à travers la couverture. Les scénarios choisis sont quantifiéspar l'approche de modélisation de système pour laquelle des modèles numériques prédictifs ad-hoc sontdéveloppés. Une étude probabiliste de propagation d'incertitude paramétrique par un méta-modèle depolynômes de chaos est réalisée. La problématique de la prise en compte de la variabilité spatiale comme unesource d'incertitude est éclairée et une étude comparative entre représentations homogène et hétérogène de laperméabilité est fournie. / The main goal of the thesis is to define how the uncertainty can be accounted for in the process of riskassessment for CO2 storage and to quantify by means of numerical models the scenarii of leakage by lateralmigration and through the caprock. The chosen scenarii are quantified using the system modeling approachfor which ad-hoc predictive numerical models are developed. A probabilistic parametric uncertaintypropagation study using polynomial chaos expansion is performed. Matters of spatial variability are alsodiscussed and a comparison between homogeneous and heterogeneous representations of permeability isprovided.