For accurate a posteriori error analysis of the reduced basis method for coercive and non-coercive problems, a critical ingredient lies in the evaluation of a lower bound for the coercivity or inf-sup constant. In this short Note, we generalize and improve the successive constraint method first presented by Huynh (2007) by providing a monotonic version of this algorithm that leads to both more stable evaluations and fewer offline computations. To cite this article: Y. Chen et al., C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 346 (2008).

Un ingrédient fondamental de l’analyse a posteriori pour l’approximation par méthode par bases réduites de problèmes coercifs ou non coercifs est la définition de bornes fiables pour la constante de coercivité ou la constante inf-sup. Dans cette Note, nous généralisons et améliorons la méthode d’optimisation linéaire de contraintes successives présentées dans Huynh (2007), en proposant une version monotone de cet algorithme qui conduit à la fois à des évaluations plus stables et un nombre réduit de calculs hors ligne. Pour citer cet article : Y. Chen et al., C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 346 (2008).