Controller Area Networks (CAN&rsquo / s) in vehicles need highly sophisticated software tools to be designed and tested in development and production phases. These tools consume a lot of computer resources and usually have complex user interfaces. Therefore, they are not feasible for vehicle service stations where low-performance computers are used and the workers not very familiar with software are employed. In this thesis, we develop a measurement, calibration, test and diagnosis program -diaCAN- that is suitable for service stations. diaCAN can transmit and receive messages over 3 CAN bus channels. It can display and plot the data received from the bus, import network message and Electronic Control Unit (ECU) configurations, and record bus traffic with standard file formats. Moreover, diaCAN can calibrate ECU values, acquire fault records and test vehicle components with CAN Calibration Protocol functions. All of these capabilities are verified and evaluated on a test bed with real CAN bus and ECUs.

Ce travail s'inscrit dans le cadre de l'évaluation de la sûreté de fonctionnement des systèmes commandés en réseau (SCR). La capacité des systèmes de commandes à compenser les effets de certaines défaillances de composants amène à redéfinir le concept de défaillances du système. La conséquence est que l'évaluation de la fiabilité prévisionnelle du système est dépendante de l'évaluation fonctionnelle et devient impossible avec les méthodes traditionnelles de la sûreté de fonctionnement. Pour surmonter ces difficultés, une approche basée sur la modélisation en vue de la simulation est proposée. Nous avons choisi les Réseaux d'activités stochastiques (SAN) largement connus dans la modélisation des protocoles de communication ainsi que dans les études de la sûreté de fonctionnement. Dans un premier temps, nous avons cherché à identifier l'incidence de deux types de défaillances fugitives : la perte d'un échantillon d'une part et le retard d'un échantillon dans la boucle de régulation d'autre part. Après, nous simulons le comportement en présence des deux types de perturbations simultanément, mettant en évidence des effets cumulatifs. Si on tient compte maintenant du fait que l'origine des pertes ou retards est due à la présence du réseau, il faut l'introduire dans le modèle. On introduit alors dans le modèle global du système la représentation SAN d'un réseau CAN et l'injection des défaillances dans celui-ci. La méthode de Monte Carlo est utilisée pour estimer les indicateurs de sûreté de fonctionnement et on montre l'influence de certains facteurs comme la charge du réseau par exemple. Nous avons proposé une méthode et les outils associés pour approcher cette évaluation par simulation et ainsi apporter une aide à la conception des systèmes satisfaisant à des exigences critiques sur certains paramètres de performance.