Introduction
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La méthode numérique de Monte Carlo consiste à faire :math:`\mathit{Ns}` simulations numériques du modèle mécanique afin d'évaluer les grandeurs statistiques des résultats de calcul. Les 3 principales étapes d'une propagation des incertitudes par simulation de Monte Carlo sont :


*   La modélisation des incertitudes: Génération d'un échantillon de :math:`\text{Ns}` réalisations des données aléatoires en entrée du modèle mécanique (paramètres aléatoires et processus stochastique),


*   La propagation des incertitudes: Calcul des :math:`\text{Ns}` grandeurs résultats correspondant à ces données,


*   Le calcul des estimateurs statistiques des grandeurs recherchées : moyenne, écart-type, fractiles … ; évaluation de courbes de fragilité sismique.

Dans le cadre d'une étude mécanique avec Code_Aster, on peut faire appel aux fonctionnalités de distribution d'études paramétriques afin de réaliser une telle analyse probabiliste. En effet, dans le cas courant où les :math:`\mathit{Ns}` tirages et simulations mécaniques sont indépendants, on peut au préalable établir un plan d'expériences des cas d'étude à lancer. On lance ensuite les :math:`\mathit{Ns}` études correspondantes, et les grandeurs statistiques sont calculées en post-traitement des résultats.

La démarche et sa mise en œuvre avec *Code_Aster*  sont décrites dans ce document.