Si certains conservent un objectif scientifique et expérimental, la plupart des projets spatiaux visent maintenant à développer des systèmes profitables soumis à de fortes contraintes opérationnelles. Dimensionner ces systèmes, "ni trop, ni trop peu", est donc un objectif majeur qui conditionne leur viabilité économique. Si trop de risques sont pris les investisseurs se feront rares, et si le système est surdimensionné son coût peut être également rapidement dissuasif. Dans ce contexte, l'étude de la Disponibilité Opérationnelle en phases d'avant-projet donne certains critères précieux pour évaluer le compromis coût / prise de risque et permet ainsi de guider très tôt certains choix de conception. Cependant la complexité et la taille croissante de ces systèmes ont rapidement mis en évidence certaines limites des méthodes classiques d'évaluation de cette grandeur. La théorie des réseaux de Petri, riche d'une trentaine d'années de recherche et principalement appliquée à l'analyse, l'évaluation et la commande des systèmes distribués, offre des perspectives intéressantes pour dépasser ces limites. La principale contribution de ce travail mené au sein de l'Agence française de l'Espace et d'un industriel du spatial a été de favoriser son utilisation pour l'étude de la Disponibilité Opérationnelle de système spatiaux complexes et dans le cadre très concret des phases d'avant-projets. On a tout d'abord justifié l'intérêt que les réseaux de Petri présentent tant pour la modélisation que pour l'évaluation de tels systèmes par comparaison aux approches classiques. Puis on a illustré leur utilisation sur des programmes bien réels et dans le cadre d'un travail intégré avec les équipes projets. Enfin, on a proposé les bases d'une démarche de modélisation orientée application dont le but est d'aider des non spécialistes à concevoir aisément des modèles de systèmes complexes. Ce sont ces trois grandes étapes qui sont ici présentées.

Une caractéristique des systèmes dynamiques complexes, qu'ils soient physiques ou naturels, est la présence de processus évoluant à différentes échelles de temps (dynamiques multiples) et de façon fortement non-linéaire. Nous nous plaçons dans le cas où l'évolution de chaque processus étudié est une série de mesures, ou bien est issue de la simulation de modèles numériques. Pour concevoir ou améliorer ces modèles en se basant sur l'échelle qui l'intéresse, l'utilisateur doit d'abord être capable de représenter l'évolution de chaque processus à plusieurs échelles, déterminées objectivement selon l'évolution elle-même. Ensuite, le choix d'une ou de plusieurs représentations doit être guidé par l'interprétation des caractéristiques dynamiques à chaque échelle de temps. Nous définissons une notion de granularité temporelle, exprimant le niveau de détail de la représentation. Ayant affaire à des processus biologiques dont la forme de l'évolution est plus informative pour l'utilisateur que les valeurs numériques précises, une représentation qualitative/quantitative est élaborée : une segmentation de l'évolution initiale en épisodes triangulaires (exprimant différentes formes de comportements locaux), puis l'abstraction successive de ces épisodes triangulaires en épisodes trapézoïdaux, conduisent à l'obtention de toutes les représentations possibles de l'évolution, et de toutes les échelles de temps associées. Le développement d'outils graphiques, symboliques et statistiques permet d'identifier et d'interpréter automatiquement les principales caractéristiques dynamiques du processus à n'importe quelle échelle de temps : équilibre, stabilité, périodicité, récurrence, comportements majoritaires, etc. Ces caractéristiques permettent de conseiller un choix d'échelles de temps et, par suite, de fréquences d'échantillonnage pertinentes. Une fonctionnalité suppl émentaire vise à identifier et à dissocier localement les composantes fréquentielles de l'évolution initiale. Des exemples d'interprétation sont donnés pour deux modèles biologiques. Les analyses sont confrontées à la connaissance experte d'un agronome pour la validation de la méthode. Ce travail a conduit à la conception du logiciel PARADISE (Process AbstRaction AnD Interpretation SystEm)