x

En continuant à naviguer sur notre site, vous acceptez l'utilisation de cookies pour vous proposer des services et offres adaptés à vos centres d'intérêts.
> En savoir plus

DescriptionHaut de page

 Thème

 Méthodes et outils

Titre

Réseaux probabilistes appliqués à la maîtrise des risques et à la sûreté de fonctionnement

Animateurs   

Philippe WEBER et Christophe SIMON (CRAN)

Ce GTR fait suite à la journée « Réseaux bayésiens : Méthodes et applications à la maîtrise des risques et à la sûreté de fonctionnement » organisée sous l’égide de l’IMdR et du réseau RUFEREQ en septembre 2012, afin de partager les expériences entre industriels et académiques sur l’usage des réseaux bayésiens pour la résolution de problèmes de modélisation liés à la maîtrise des risques et à la sûreté de fonctionnement.

Les réseaux bayésiens sont des réseaux probabilistes considérés comme un formalisme mathématique solide, supporté par des plateformes logicielles de simulation performantes. L’apparition d’outils ergonomiques pour la modélisation et le calcul probabiliste permet l’exploitation des réseaux bayésiens par une large communauté industrielle et académique, favorisant un large éventail d’utilisations dans de nombreux secteurs d’activités comme sur de nombreux types d’applications, parmi lesquelles l’analyse de risque, l’évaluation de la fiabilité, le diagnostic de défaillance, le pronostic en maintenance, etc. …

Ce formalisme mathématique reçoit aujourd’hui la reconnaissance de la communauté scientifique internationale. Les recherches sont nombreuses sur le développement d’algorithmes de calcul dans des réseaux probabilistes de taille de plus en plus grande, intégrant des variables temporelles, continues …

Les réseaux probabilité ont une très forte capacité de modélisation et leur exactitude calculatoire est largement démontrée, notamment sur des problèmes de calcul de fiabilité. Leur très grand intérêt pour la compréhension des systèmes complexes, grâce à la possibilité de simuler des scénarios, d'insérer de nouvelles connaissances et de diagnostiquer les causes de situations de fonctionnement et de dysfonctionnement les rendent incontournables.

Il reste cependant des précautions d'usage, spécifiquement lors de la modélisation de processus dynamiques où la complexité des processus temporels conduit à des modèles de taille importante. Les algorithmes d’inférence sont continuellement améliorés pour modéliser des systèmes de plus en plus complexes.

Malgré la grande maturité du formalisme et des outils de manipulation des réseaux bayésiens qui permet leur exploitation dans des problèmes industriels et opérationnels, il est nécessaire de formaliser des démarches, des méthodologies de construction et de structuration du modèle. En effet, un effort important doit porter sur la construction du modèle amont et la structuration des connaissances. La robustesse de la modélisation repose sur le bien-fondé et la justesse de la méthodologie de construction d’un modèle.

Ainsi, nous proposons que le GTR se focalise sur les questions demeurant toujours ouvertes et certaines perspectives, notamment sur l’évaluation de la robustesse des modèles, la matérialisation des dépendances, la prise en compte des incertitudes de toutes natures, l'ouverture vers des modèles plus élaborés et plus efficaces dont l'objectif est d'attaquer des problèmes de modélisation de très grande taille. Les formalismes prometteurs à investiguer sont les modèles probabilistes relationnels (PRM), la modélisation par les réseaux de fonction de croyances etc. … Ces nouveaux formalismes doivent être étudiés pour en maîtriser le potentiel et les limites. Nous proposons de suivre l’évolution et les nouvelles adaptations de ces outils de modélisation pour répondre à des problèmes concrets de plus en plus complexes.

Ce GTR est donc une occasion de rencontrer les acteurs spécialistes de l’exploitation du formalisme de modélisation sous la forme de réseaux probabilistes, pour partager connaissances et expériences. Les modèles structurés sous forme de graphes tels que les réseaux bayésiens devraient faire partie du panel des outils incontournables de la maîtrise des risques et de la sûreté de fonctionnement. L'objectif du groupe est, d'une part de promouvoir les capacités de modélisation et de calcul probabiliste des modèles graphiques probabilistes (réseaux bayésiens, réseaux évidentiel, Modèles Relationnels probabilistes, réseaux bayésiens dynamique, réseaux bayésiens continus et hybrides), d’autre part d’illustrer leur mise en œuvre sur des problèmes de maîtrise des risques et de sûreté de fonctionnement de différents niveaux de complexité. Enfin ce groupe de travail a pour but de faire émerger des problématiques dont les communautés industrielles et académiques pourraient s’emparer.

Les personnes souhaitant participer à ce GTR sont invitées à s’inscrire auprès de : Philippe WEBER (CRAN) , Christophe SIMON (CRAN)


Espace d'échangeHaut de page

Pour accéder à l'espace d'échange du GTR

Cliquer ici

Cet espace est réservé aux membres du GTR. Pour y accéder vous devez vous identifier


Agenda des réunionsHaut de page

La première réunion s'est tenue le mardi 7 janvier 2014 sur le thème de la manipulation de l’incertain en particulier épistémique dans les graphes probabilistes.


Deux présentations didactiques ( M. Mohamed Sallak de l'Heudiasyc de l'UTC et M. Christophe Simon du CRAN de l'UL) ont expliqués des outils et techniques de modélisation de l’incertain épistémique.,

Si vous souhaitez participer à ce GTR, contactez les animateurs.