Tous les défis expérimentaux ne requièrent pas la même approche. Certains bénéficient d'une exploration approfondie, d'autres d'un perfectionnement rigoureux, et d'autres encore d'une combinaison des deux. Dans cet atelier pratique, les participants apprennent à choisir des stratégies expérimentales adaptées à leurs objectifs, leurs contraintes et leur niveau d'apprentissage. À l'aide d'exemples concrets, nous explorons comment des considérations telles que l'apprentissage versus l'optimisation, les limitations de ressources et les possibilités d'expérimentation séquentielle influencent le choix de la stratégie. Nous mettons également en lumière la complémentarité entre la conception traditionnelle d'expériences et l'optimisation bayésienne, et comment ces méthodes peuvent être utilisées conjointement pour résoudre efficacement des problèmes expérimentaux réels.
Les ateliers sont inclus dans le prix de votre inscription à la conférence. Le nombre de places étant limité, vous devez sélectionner ces sessions lors de votre inscription afin de confirmer votre participation.
Remarque : cet atelier utilise les outils DOE classiques de JMP, ainsi que l’optimisation bayésienne de JMP Pro. Si vous souhaitez tester cette fonctionnalité mais que JMP Pro n’est pas installé au moment de l’atelier, nous pouvons vous donner accès à un laboratoire virtuel sur votre ordinateur portable.
