Référence : FP24

 

CONTEXTE ET ENJEUX

Les démarches classiques d'analyse des systèmes complexes, systèmes présentant un grand nombre d’éléments, d’interrelations de natures différentes (actions, rétroactions, influences, …), sont majoritairement fondées sur des visions techniques. Elles aboutissent généralement à un traitement par décomposition en sous-problèmes ou sous-systèmes.

Le développement de ces thématiques d’étude dans le domaine industriel amène à se questionner sur les conditions d’application de ces démarches :

• richesse technique et technologique des systèmes complexes, avec une forte hétérogénéité entre ces systèmes, et au sein de leurs constituants ;
• importance de plus en plus forte des interactions, du fait notamment de l’« ouverture » d’un nombre croissant de ces systèmes ;
• évolution rapide et fluctuante de leur environnement d’exploitation ;
• niveau d’assurance (au sens ISO1526 : quelle confiance dans le résultat ?) recherché dans les démonstrations de sécurité (ou plus généralement de maîtrise des risques).

 

L’expérience acquise sur ces démarches a permis d’en exposer les limites :

• il est difficile de contrôler l'exhaustivité des interactions conditionnant le comportement souhaité ou non souhaité d'un système ;
• les approches d'Analyse Fonctionnelle et Dysfonctionnelle peuvent permettre de cibler les flux d'interaction ou de dépendance qui ont un sens par rapport aux finalités du concepteur, mais ils ne couvrent pas la totalité des flux d'interaction potentiels susceptibles par exemple de contribuer à la production de situations dangereuses ;
• ces analyses descendantes ou ascendantes, reposent sur la mise en œuvre de logiques de découpages, et l'utilisation de langages de modélisation qui ont peine à appréhender des points de vue de granularité hétérogènes, tout en garantissant une cohérence absolue ;
• la juxtaposition, voire l'intrication de composantes de natures extrêmement diverses : technologique, hardware ou software, humaine, organisationnelle, environnementale, juridique, sociétale,… rendent difficile la réussite de modélisations "unifiées" intégrant ces couches de natures différentes, qu'on voudrait soumettre à des systèmes de représentation interopérables.

 

Un précédent projet a permis de mettre à jour un état de l’art des méthodes innovantes capables d’appréhender et de conceptualiser les systèmes complexes, d’en faire l’inventaire, d’identifier leurs lacunes ou incomplétudes.

Il a aussi permis de caractériser les systèmes vivants et de retenir les comportements suivants pour les systèmes industriels même s’il s’agit seulement :

d’analogies développées du point de vue technique :

• la résilience par la diversité ; par la multitude des réplications de l’ADN, ses essais-erreurs, le monde du vivant s’adapte aux changements de son environnement ;
• l’émergence par les interactions entre niveaux ou intra-niveaux ;
• l’homéostasie, tendance à résister au changement afin de maintenir un environnement interne stable et relativement constant à travers des mécanismes de régulation multi-niveaux et multi-échelles de plus en plus sophistiqués ;
• l’optimisation des stratégies de reconfiguration, à travers des tentatives répétées de variation et diversification.

 

D’algorithmes qui ne représentent qu’une petite partie du comportement du vivant :

• les colonies de fourmis ;
• les algorithmes génétiques ;
• les automates cellulaires ;
• les réseaux de neurones.

 

D’autres méthodes ont été considérées dans ce projet comme les réseaux complexes et des méthodes qualitatives comme la méthode d’analyse des dangers STPA (Systems Theoretic Process Analysis) et les cindyniques . Un cas d’usage de production d’Hydrogène vert (dont l’électricité employée lors de l’électrolyse est produite à partir d’une source d’énergie renouvelable) et de sa distribution impliquant son stockage a été traité par une approche intégratrice MBSA [12] pour des enjeux de sécurité, cyber, disponibilité de production et d’impacts environnementaux, complétée par la mise en œuvre de réseaux complexes permettant de mettre en exergue, sans calcul de probabilité, les composants par lesquels transitent des flux maximaux. Ces réseaux permettent d’identifier des composants ou actions clés dans le système, mettant en jeu d’autres éléments par leur défaillance du fait de leur rôle central dans le système, et de détecter ainsi la faible robustesse du système. Cette identification permet d’améliorer la résilience de ces systèmes.

 

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Le cahier des charges est disponible en nous envoyant un mail à secretariat@imdr.eu

 

 

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