Référence FP20
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.
L’expérience acquise sur ces démarches a permis d’en exposer certaines 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,… laissent peu présager de la réussite de modélisations "unifiées" intégrant ces couches de natures différentes, qu'on voudrait soumettre à des systèmes de représentation interopérables.
Un précédent projet [1], a permis en 2012 de recenser et de présenter des méthodes innovantes capables d’appréhender et de conceptualiser les systèmes complexes, d’en faire l’inventaire, d’identifier leurs lacunes ou incomplétudes.
Le GTR « Innovation en Rupture Transversale – Modélisation des Systèmes Complexes » a sur la base des besoins des industriels, permis de caractériser les différents types de complexité et de s’approprier des méthodes innovantes différentes de celles présentées dans le précédent projet. C’est le cas de la théorie des réseaux développée notamment avec le LIPN et implémentée pour une meilleure exploitation des Etudes Probabilistes de Sûreté [2], celui du « deep learning » sur des réseaux de neurones alimentés par du big data présenté par la société DCBrain [3] et ceux des modélisations du vivant du projet BRAINS et de l’immunologiste Véronique Thomas-Vaslin (voir CRs du GTR).
L’objectif de ce projet est triple :
- revisiter l’état de l’art du projet P11-4 pour y intégrer les différentes méthodes et outils appréhendés dans le GTR voire d’autres ;
- « benchmarquer » deux ou trois de ces méthodes et outils sur un cas partagé par les souscripteurs du projet. Ce cas devra être celui d’un système en lien fort avec l’environnement, ayant des constituants de natures différentes (techniques, humaines voire organisationnelles,… dans un environnement évolutif physique mais pourquoi pas réglementaire, juridique, social…) ; le choix du cas s’appuiera sur les expressions de besoin issues des industriels ;
- identifier les insuffisances et inconvénients de la démarche pour définir des pistes de développement de méthodes innovantes pour le traitement des systèmes complexes.
VOIR LA FICHE COMPLÈTE
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