Nous présentons une stratégie basée sur une méthode multiéchelle avec patch afin de traiter des problèmes stochastiques où les sources d'incertitudes sont nombreuses et dont les modèles asso- ciés sont des modèles multiéchelles complexes de grande dimension stochastique. La méthode exploite l'aspect localisé des incertitudes en séparant les échelles ce qui permet d'améliorer à la fois le condition- nement du problème et la convergence des méthodes d'approximation de tenseur utilisées pour résoudre les problèmes stochastiques de grande dimension aux niveaux local et global.
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