La prise en compte des incertitudes fait aujourd’hui partie intégrante des analyses en mécanique des matériaux et des structures. La propagation de ces connaissances incertaines dans les logiciels de cal- cul complexes requiert en général un nombre important de simulations numériques vite rédhibitoire en pratique. Afin de réduire ce coût de calcul, des approches basées sur la théorie des plans d’expériences peuvent être utilisées. On s’intéresse ici plus particulièrement à des techniques de planification dites adaptatives qui vont permettre de raffiner des simulations autour d’une zone d’intérêt afin d’identifier des caractéristiques locales de la réponse des structures. Leur construction suppose que la relation entre la sortie et les entrées du code de calcul peut être approchée par un modèle simplifié (de type krigeage par exemple [1]) et consiste à choisir les expériences numériques de façon à optimiser une fonction coût qui traduit la qualité d’approximation du modèle ([2]). Dans ce travail, la zone d’intérêt est de type “ligne de crête” et la planification se base sur une adaptation du critère d’amélioration espérée ([3]) utilisé dans les problèmes d’optimisation. Après une première partie consacrée à un rappel sur les différentes étapes de construction de la méthode, une application à l’étude de la compacité maximale d’un empilement de sphères polydisperses à l’aide du logiciel LMGC90 [4] sera présentée.