La simulation numérique permet de modéliser des phénomènes de plus en plus complexes. Le code de calcul implémente un modèle mathématique qui remplacera les expériences en laboratoire ou sur le terrain. Ce simulateur nécessite donc d'être le plus réaliste possible et est, par conséquent, généralement très coûteux en temps de calcul (parfois plusieurs jours pour un scénario donné). L'exploitation de ces codes comme outil de prévision, d'optimisation ou de décision, devient donc un problème, surtout quand l'objectif nécessite l'appel au code un grand nombre de fois. Pour certaines applications (par exemple, le calcul d'une distribution de probabilité par des techniques de Monte-Carlo), il devient alors impossible d'envisager l'utilisation directe du simulateur. La méthode habituellement utilisée consite à choisir un nombre réduit de valeurs pour les paramètres du code permettant ainsi de construire le modèle approché tout en limitant le nombre d'appels au simulateur. En phase exploratoire, le plan d'expériences indique les simulations à effectuer c'est-à-dire la première information à donner au système pour construire la surface de réponse. En l'absence de connaissance, il est alors souhaitable de remplir le domaine expérimental le plus uniformément possible : ce sont les plans appelés Space-Filling Designs (SFD).