Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de l'interaction des processus multiples nécessaires à la réalisation d'un projet d'ingénierie.<br />L'approche retenue repose sur l'idée qu'il existe une solution générique aux problèmes d'ingénierie. Notre proposition est de formaliser cette solution pour permettre de l'adapter ensuite à des domaines d'activités et à des projets précis par des opérations de transformation de modèles. Pour cela, nous nous reposons sur les concepts de l'IDM et les appliquons dans le cadre de l'ingénierie système. Les étapes de notre proposition sont :<br />• la formalisation d'un processus générique à partir d'un standard de l'ingénierie système (EIA-632) sous la forme d'un modèle SPEM/UML,<br />• sa spécialisation pour l'adapter au contexte d'application d'un projet,<br />• son enrichissement pour en préparer l'exploitation et la conduite. La formalisation des processus est la base d'une démarche nouvelle d'application de l'ingénierie système.<br />Cette démarche assure une cohérence globale et locale dans l'organisation et le déroulement des projets. En se reposant sur des règles de bonnes pratiques issues des standards internationaux elle s'assure d'un comportement global cohérent du projet. En laissant les acteurs du projet libres d'adapter leurs pratiques à leur environnement de travail elle permet à chacun de travailler de manière optimale avec l'assurance que les processus spécifiques qu'il emploie s'insèrent au mieux dans le projet.<br />La démarche que nous proposons répond à la problématique d'application concrète des processus d'ingénierie système posée par l'industrie et, plus généralement, à celle de l'amélioration continue des méthodes et des produits.

L'entreprise de production de biens comme de services est vue comme un système sociotechnique complexe qui doit répondre aux attentes de son environnement en restant profitable et en cherchant à atteindre des objectifs (réactivité, qualité). Son organisation se cristallise essentiellement autour de processus mettant en oeuvre un ensemble de ressources. Cependant, l'environnement de l'entreprise change et cette dernière doit s'adapter continuellement. De plus, l'entreprise est le siège d'interactions quelquefois imprévues entre les ressources. Tout cela peut induire des situations inattendues auxquelles l'entreprise ne peut plus faire face. Le pilotage devient alors difficile car il faut à la fois assurer la profitabilité des activités et maintenir la cohérence et la performance de l'organisation.<br />Un Centre Hospitalier (CH) est considéré comme une entreprise de service particulière nécessitant des outils d'aide au pilotage spécifiques. La mission essentielle est effectivement d'assurer la sécurité du patient et la qualité des soins liés à tout acte médical. Cette mission est soumise à des contraintes toujours plus strictes d'ordre médical, éthique, social, financier, légal ou même politique. De ce fait, il est aisé de constater que l'organisation d'un CH s'inspire désormais de plus en plus des organisations industrielles recentrées autour de la notion de client. Le pilotage doit donc prendre en compte toutes ces contraintes et la nature même du client qu'est le patient. Ce travail de recherche consiste à exploiter les concepts, méthodes et outils de la Modélisation d'Entreprise et de l'Ingénierie Système, pour les appliquer à la maîtrise des risques dans le milieu hospitalier, et en particulier au Circuit du Médicament. Ce travail vise plusieurs objectifs:<br />- il s'agit de représenter le système sociotechnique complexe hôpital avec ses particularités, différentes vues et niveaux de détail de modélisation.<br />- ensuite, il s'agit de vérifier les modèles dans un but d'analyse des risques.

Cette Habilitation à Diriger des Recherches est le fruit des résultats, tant en recherche qu'en enseignement ou en transfert, de mon activité d'enseignant chercheur. Initiée au sein du Laboratoire d'Informatique, de Microélectronique et de Robotique de Montpellier (LIRMM, UMR CNRS/UM2) de 1991 à 1994, cette activité s'est ensuite concrétisée au sein du Laboratoire de Génie Informatique et d'Ingénierie de Production (LGI2P) de l'Ecole des Mines d'Alès où j'exerce depuis 1994.<br />Le travail de recherche entrepris depuis le début du Doctorat en 1991 relève de la thématique de la modélisation de systèmes complexes puis de la vérification et de la validation de ces modèles. Ceci a pour objectif d'assurer, ou à défaut de rassurer, le modeleur sur la qualité des modèles, sur leur pertinence vis-à-vis du système considéré et sur le respect d'exigences qui ont présidé à leur construction. La recherche a donc consisté au développement d'approches de modélisation, de spécification formelle de propriétés, de vérification par preuve de propriétés au moyen de Graphes Conceptuels et de simulation comportementale. Les domaines d'application privilégiés ont été les systèmes de contrôle commande répartis, puis plus largement la modélisation d'entreprise et tentent aujourd'hui d'intégrer une dimension risque dans la modélisation d'entreprise et de s'ouvrir plus largement à l'ingénierie des systèmes complexes. Les résultats sont des langages et un cadre de modélisation intégré, un langage de spécification baptisé LUSP, une suite de mécanismes de preuve formelle et de simulation qui ont donné lieu à divers encadrements de thèses, de travaux et à des transferts vers l'industrie. <br />Enfin, l'activité d'enseignement a tenté de rester cohérente avec le profil de compétence à la fois de producticien et d'ingénierie système acquis ou inspiré par la thématique de recherche. Elle s'est déroulée dans le cadre de diverses Universités, Ecoles d'Ingénieurs ou de cursus spécialisés. Les résultats sont des propositions et l'accompagnement de thématiques nouvelles, une activité d'ingénierie pédagogique et une implication dans diverses responsabilités administratives.

L'avancée technologique que les systèmes embarqués ont connue lors de ces dernières années les rend de plus en plus complexes. Ils sont non seulement responsables de la commande des différents composants mais aussi de leur surveillance. A l'occurrence d'événement pouvant mettre en danger la vie des utilisateurs, une certaine configuration du système est exécutée afin de maintenir le système dans un état dégradé mais sûr. Il est possible que la configuration échoue conduisant le système dans un état appelé " état redouté " avec des conséquences dramatiques pour le système et l'utilisateur. La description des scénarios qui mènent le système vers l'état redouté à partir d'un état de fonctionnement 'normal' permet de comprendre les raisons de la dérive afin de prévoir les configurations nécessaires qui permettent de les éviter Dans notre approche d'analyse de sûreté de fonctionnement des systèmes dynamiques, les scénarios sont générés à partir d'un modèle réseau de Petri. En s'appuyant sur la logique linéaire comme nouvelle représentation (basée sur les causalités) du modèle réseau de Petri, une analyse qualitative permet de déterminer un ordre partiel de franchissement des transitions et ainsi extraire les scénarios redoutés. La démarche est focalisée sur les parties du modèle intéressantes pour l'analyse de fiabilité évitant ainsi l'exploration de toutes les parties du système et le problème de l'explosion combinatoire. L'objectif final consiste en la détermination de scénarios minimaux. En effet, un scénario peut bien mener vers l'état redouté sans qu'il soit minimal. Il contient des événements qui ne sont pas strictement nécessaires à l'obtention finale de l'état critique redouté. De même que la notion de coupe minimale a été définie dans le cadre des arbres de défaillance, nous proposons une définition de ce qu'est un scénario minimal dans le cas des réseaux de Petri. Pour prendre en compte La nature hybride des systèmes, nous avons développé un simulateur hybride basé sur le couplage de l'algorithme de génération de scénarios redoutés avec un solveur d'équations différentielles. L'algorithme se charge de la partie discrète modélisée par le réseau de Petri et le solveur d'équations de la partie continue modélisée par un ensemble d'équations différentielles. Afin d'avoir une approche système pour l'analyse de la sûreté de fonctionnement, nous proposons une approche qui permet de prendre en compte les exigences de sûreté dans le processus d'ingénierie des exigences qui permet d'établir un modèle de traçabilité afin de s'assurer de la prise en compte de ces exigences tout au long du cycle de vie du système. L'approche est basée sur une norme de l'ingénierie système, en l'occurrence l'EIA-632.

La conception d'un système complexe est une étape cruciale. Ce constat est particulièrement vrai dans le cadre de la conception de systèmes mécatroniques, multi technologies et nécessitant une approche pluridisciplinaire et collaborative. Nous nous plaçons ici dans le cadre de l'Ingénierie Système (IS) qui se focalise sur la définition des besoins et des exigences, la recherche de concepts, puis la définition d'architectures fonctionnelles et organiques d'un système. L'IS promeut pour cela un certain nombre de concepts, de processus et une démarche maintenant éprouvés en industrie, souvent normalisés tout en faisant l'objet de nombreux travaux de recherche. En particulier, nous nous intéressons ici à un processus dit support de l'IS, le processus d'évaluation. Nous nous focalisons particulièrement sur l'évaluation de l'efficacité puis la comparaison des différentes solutions d'architectures fonctionnelles et organiques d'un système mécatronique qui émergent invariablement de la conception. Le but de ce processus est de guider et d'aider au choix, parmi ces architectures candidates mais souvent incomplètes ou à tout le moins immatures en début de conception, d'une solution permettant de maximiser la satisfaction des besoins de toutes les parties prenantes du système. La mise en œuvre de cette évaluation se heurte à plusieurs difficultés. Tout d'abord, la vision consensuelle et unifiée de données, informations et connaissances mais aussi des activités proprement dites d'évaluation, 'au-dessus' des métiers impliqués dans la conception, reste limitée. C'est un premier verrou traité dans ces travaux car son absence est ainsi un frein à l'évaluation objective et partagée d'une solution. Pour contribuer à cette vision consensuelle, il est proposé un modèle conceptuel des données de l'évaluation en ingénierie système. Ensuite, l'estimation des conséquences des choix tout au long d'une conception résolument itérative et qui procède donc à petits pas, le traitement d'objectifs multiples voire contradictoires et la prise en compte de l'incertitude propre à la conception sont autant de problèmes classiques en conception. C'est le verrou central sur lequel ce travail a porté. L'estimation des choix de conception est traitée d'abord par une formalisation des liens de traçabilité entre les exigences, fonctions et composants de la conception. Cette formalisation est un préalable à la détection et correction des incohérences des liens de traçabilité en vue de l'identification automatisée des impacts potentiels des choix d'élément d'architecture sur les différents critères de satisfaction du système à faire. Une articulation entre les modèles de comportement du système à faire et les modèles de décision est ensuite proposée pour agréger le degré de satisfaction des objectifs de la conception, et ainsi assurer la gestion des objectifs multiples voire opposés des parties prenantes. Des techniques d'évaluation qualitative sont enfin proposées afin de trier les alternatives de solution de conception selon leur degré de satisfaction en tenant compte du niveau de maturité croissant mais incertain de la solution. Enfin, on peut regretter le manque d'un environnement de travail permettant de modéliser le système et de procéder aux analyses et évaluations de la solution. Les deux contributions synthétisées ci-dessus ont donc fait l'objet d'une intégration dans un atelier d'IS existant, offrant ainsi un continuum entre activités de conception et activités d'évaluation. Le résultat est ainsi un guide méthodologie outillé pour l'évaluation de systèmes mécatroniques en conception.

À l'heure actuelle et depuis plusieurs années, les nouveaux systèmes développés par les industriels ne cessent de se complexifier, de faire intervenir toujours plus de technologies différentes et cela, pour maximiser la rentabilité, améliorer les fonctionnalités, voire proposer de nouveaux services. L'approche d'ingénierie système à base de modèles (ISBM) adresse particulièrement ces problématiques et est de plus en plus plébiscitée par les industriels. Pour autant, l'ISBM ne permet pas d'assurer la sûreté de fonctionnement (SdF) de nos systèmes modernes. C'est pourquoi ces travaux visent à assurer la cohésion de l'ISBM avec les études de SdF ainsi que sa valorisation pour ces études. Le langage de modélisation SysML est choisi pour réifier l'ensemble des résultats des activités d'ingénierie système sous la forme d'un modèle système. Ce modèle système est ensuite manipulé par les processus de la méthodologie MéDISIS, définie dans la thèse, afin de faciliter les études de SdF. La thèse aborde notamment la génération d'AMDEC fonctionnelle et l'application de la méthodologie FIDES pour l'évaluation de fiabilité, avec l'aide de bases de données pérénisant les informations dysfonctionnelles. Les principes précédents sont aussi appliqués à un projet industriel conséquent : le projet LEA qui consiste à la réalisation d'un prototype de véhicule hypersonique. La thèse met l'accent sur l'étude de SdF des composants de type COTS qui sont courant au sein du projet LEA.

Systems engineering has emerged as an approach that enables the successful realization of individual complex systems. In the automotive industry, product variety introduces a complexity that renders systems engineering models difficult to manage. Models Based Systems Engineering increases the level of abstraction and of detail to which systems are documented, thus providing the perfect context for reuse. Our purpose was to adopt "Product Line Engineering" techniques and enable efficient reuse of systems engineering assets, while satisfying process needs in an automotive industry context. The challenge is twofold: (i) to understand the needs of a mass production industry for which the reuse is usually focused towards physical parts and (ii) to satisfy the needs for capturing variability in complement to systems engineering models, by drawing on software product lines techniques. The main proposal of the thesis is a metamodel that extends OVM models in order to adopt and adapt variability modeling to MBSE needs. Furthermore, several subjects were developed around this theme of variability modeling in order to improve and complete the systems engineering framework: a derivation approach based on viewpoints and a set of recommendation-based heuristics for the configuration process. In collaboration with the CEA-LIST, a tool prototype was developed, which enabled us to refine, test and validate the contributions, in the industrial context at Renault.

Les systèmes actuels tendent à être intégrés les uns avec les autres. Mais cette intégration n'est pas forcément prévue à l'origine du système. Cette tendance créée des systèmes de systèmes. Un système de système de systèmes est un système constitué de systèmes qui sont gérés par des équipes indépendantes, qui sont fonctionnellement indépendants, qui collaborent, qui évoluent et qui sont géographiquement distribués. La communication entre les différentes équipes facilite la conception d'un système de systèmes. Cette communication peut être réalisée par l'utilisation de modèles et de simulation. Cependant, la modélisation du système de systèmes et la modélisation des simulations ne reposent pas sur les mêmes langages. Pour assurer la cohérence des modèles, il faut pouvoir créer les modèles de simulation à partir des modèles système. Cependant, il faut tenir compte des contraintes liées aux propriétés des systèmes de systèmes. Il faut être capable de manipuler des modèles systèmes réalisés dans des langages différents, de réaliser des simulations de natures différentes et suivre les évolutions des langages de modélisation et des outils de simulation. Pour répondre à ces problématiques, nous avons défini l'environnement Role4AII pour la manipulation de modèles systèmes réalisés dans des langages hétérogènes. Role4AII est basé sur la notion de rôles. Les rôles permettent de créer des simulations en accédant aux informations contenues dans des éléments de modèles indépendamment de leur type. Role4AII est capable de prendre en entrée des modèles sérialisés par différents outils grâce à l'utilisation de parsers combinateurs. Ces derniers apportent modularité et extensibilité aux fonctionnalités d'import. L'environnement Role4AII a été utilisé sur un exemple de système de systèmes : l'observatoire sous-marin MeDON. / Current Systems tend to become integrated with each others. However, this intégration may not be designed for the System. This trend raises the concept of System of Systems. A System of Systems is a System made of Systems which are managed independently, functionaly independent, collaborating, evolving and geographically distributed. The communication among the different teams eases the design of the System of Systems. This communication may be made through the use of models and simulation.However, System of Systems models and simulation models do not rely on the same modeling languages. In order to ensure coherency between the two types of models, simulation models should be obtained from System models. But this approach should take into account the constraints coming from the properties of System of Systems. System models made in different modeling languages should be handled, simulation of different kinds should be generated and the evolution of both modeling languages and simulation tools should be managed.In order to tackle these issues, we defined the Role4AII environment to manipulate System models made in heterogeneous modeling languages. Role4AII is based on the concept of rôles. Rôles enable to create simulations by accessing to information stored in model éléments despite their types differences. Role4AII is able to take as input serialized models from different modeling tools by using parser combinators. Parser combinators bring modularity and extensibility to the import features. Role4AII has been used on a System of System example: the MeDON seafloor observatory.

À l’heure actuelle et depuis plusieurs années, les nouveaux systèmes développés par les industriels ne cessent de se complexifier, de faire intervenir toujours plus de technologies différentes et cela, pour maximiser la rentabilité, améliorer les fonctionnalités, voire proposer de nouveaux services. L’approche d’ingénierie système à base de modèles (ISBM) adresse particulièrement ces problématiques et est de plus en plus plébiscitée par les industriels. Pour autant, l’ISBM ne permet pas d’assurer la sûreté de fonctionnement (SdF) de nos systèmes modernes. C’est pourquoi ces travaux visent à assurer la cohésion de l’ISBM avec les études de SdF ainsi que sa valorisation pour ces études. Le langage de modélisation SysML est choisi pour réifier l’ensemble des résultats des activités d’ingénierie système sous la forme d’un modèle système. Ce modèle système est ensuite manipulé par les processus de la méthodologie MéDISIS, définie dans la thèse, afin de faciliter les études de SdF. La thèse aborde notamment la génération d’AMDEC fonctionnelle et l’application de la méthodologie FIDES pour l’évaluation de fiabilité, avec l’aide de bases de données pérénisant les informations dysfonctionnelles. Les principes précédents sont aussi appliqués à un projet industriel conséquent : le projet LEA qui consiste à la réalisation d’un prototype de véhicule hypersonique. La thèse met l’accent sur l’étude de SdF des composants de type COTS qui sont courant au sein du projet LEA. / Nowadays, industrial systems are getting more and more complicated, integrating various technologies. Their designs involve many different engineering fields to maximize rentability and to offer the most up to date functionalities and services. The Model-Based System Engineering (MBSE) approach address specifically these issues by allowing a more global way of designing a complex system from many points of view. However, MBSE does not ensure dependability. That is the reason why, in this thesis, our work aims to connect the MBSE approach with dependability analysis. The SysML modeling language is used to reify the results of system engineering activities, to obtain a model of the system. This model is then computed to extract data that will help dependability analysis. These automatic processes of extraction and redaction are part of the MéDISIS methodology which is defined in this thesis. Two aspect of the MéDISIS methodology are discussed: the generation of functional FMEA and the use of the FIDES methodology in association with SysML to evaluate the failure rate of COTS. This work and the whole MéDISIS methodology are applied in the industrial context of the LEA project. This project, financed by MBDA, consists in designing an hypersonic vehicle.

Nous développons des modèles de processus pour décrire et gérer efficacement la conception innovante, en suivant la méthodologie DRM. D'abord, nous présentons un modèle descriptif de la conception innovante. Ce modèle reflète les processus fondamentaux qui sont utiles pour comprendre les différentes dimensions et étapes impliqués dans la conception innovante. Il permette aussi de localise les possibilités d'innovation dans ce processus, et se focalise sur les facteurs internes et externes qui influencent le succès. Deuxièmement, nous effectuons une étude empirique pour étudier la façon dont le contrôle et la flexibilité peuvent être équilibrés pour gérer l'incertitude dans la conception innovante. Après avoir identifié les pratiques de projets qui traitent de ces incertitudes en termes de contrôle et de flexibilité, des études de cas sont analysés. Cet exemple montre que le contrôle et la flexibilité peuvent coexister. En se basant sûr les résultats managériaux issu de cette étude empirique, nous développons un modèle procédurale de processus et un modèle adaptatif à base d’activité. Le premier propose le cadre conceptuel pour équilibrer l'innovation et le contrôle par la structuration des processus au niveau du projet et par l'intégration des pratiques flexibles au niveau opérationnel. Le second modèle considère la conception innovante comme un système adaptatif complexe. Il propose ainsi une méthode de conception qui construit progressivement l'architecture du processus de la conception innovante. Enfin, les deux modèles sont vérifiées en analysant un certain nombre de processus et en faisant des simulations au sein de trois projets de conception innovante. / We develop a series of process models to comprehensively describe and effectively manage innovative design in order to achieve adequate balance between innovation and control, following the design research methodology (DRM). Firstly, we introduce a descriptive model of innovative design. This model reflects the actual process and pattern of innovative design, locates innovation opportunities in the process and supports a systematic perspective whose focus is the external and internal factors affecting the success of innovative design. Secondly, we perform an empirical study to investigate how control and flexibility can be balanced to manage uncertainty in innovative design. After identifying project practices that cope with these uncertainties in terms of control and flexibility, a case-study sample based on five innovative design projects from an automotive company is analyzed and shows that control and flexibility can coexist. Based on the managerial insights of the empirical study, we develop the procedural process model and the activity-based adaptive model of innovative design. The former one provides the conceptual framework to balance innovation and control by the process structuration at the project-level and the integration of flexible practices at the operation-level. The latter model considers innovative design as a complex adaptive system, and thereby proposes the method of process design that dynamically constructs the process architecture of innovative design. Finally, the two models are verified by supporting a number of process analysis and simulation within a series of innovative design projects.