Les codes de simulation numérique HPC génèrent régulièrement d’énormes quantités de données que les ingénieurs et les physiciens doivent analyser pour comprendre les résultats des simulations numériques. En raison de l’échelle de ces données, l’analyse peut être très gourmande en ressources et en temps et certains effets physiques peuvent donc être difficiles à détecter, en particulier en 3D. Les analyses peuvent être effectuées en ligne, c’est-à-dire de manière interactive, et nécessitent donc des filières de visualisation pour pouvoir fournir des résultats rapides à l’utilisateur final afin d’éviter toute perte de temps humain. Les analystes peuvent également effectuer des analyses hors ligne, qui sont utiles pour effectuer des enquêtes avancées afin d’extraire des phénomènes d’intérêt, ou simplement à des fins de communication avec la production d’images ou de films. Le but de cette recherche est de fournir des algorithmes et des outils pour rendre les analyses multiphysiques en ligne et hors ligne plus faciles et plus rapides. À cette fin, plusieurs domaines de recherche seront explorés, tels que, mais sans s’y limiter : les techniques progressives qui permettent de transmettre des résultats antérieurs à l’analyste (in situ, out of core, streaming, cohérence temporelle …), la réduction des données adaptée dynamiquement à la sortie de la simulation, ainsi que de nouveaux filtres 3D faisant appel à des techniques de visualisation avancées (rendu volumique, réalité virtuelle/augmentée …) et les nouveaux développements de l’intelligence artificielle.

Mots-clés : Visualisation, Analyse des données, Réduction des données, HTG