La prise en compte des incertitudes fait aujourd'hui partie intégrante des analyses de risque industriel, en particulier dans le domaine de la mécanique des matériaux et des structures. Il s'agit notamment de savoir si les variations des paramètres d'entrée d'un code de calcul ne peuvent pas faire basculer le système vers un comportement très différent de celui obtenu quand les paramètres sont fixés à leur valeur de référence (présence de saut ou de forts gradients dans la réponse). Pour cela, des méthodes de planification d'expériences à base de processus gaussiens peuvent être utilisées. Toutefois, elles reposent le plus souvent sur une hypothèse de stationnarité et sur un critère de planification qui ne dépend pas de la réponse, conduisant à une exploration globale de l'espace d'entrée sans favoriser les régions de fortes variations. Afin de contourner ces limitations, un nouveau modèle de processus gaussien non stationnaire a été développé dans [1]. Il est rappelés ici et couplés avec une stratégie d'ajout de points par paquet dans l'algorithme de planification afin de réduire le coût numérique pour des applications industrielles. Ces nouvelles méthodes sont validées et comparées avec des approches classiques sur la fissuration d'un matériau biphasé dans le cadre des activités de l'IRSN au sein du
laboratoire commun MIST.