L'analyse prévisionnelle des risques d'un système complexe repose aujourd'hui sur une modélisation de la dynamique du système vis-à-vis des défaillances et réparations de ses composants. L'analyse qualitative d'un tel système consiste à rechercher et à analyser les scénarios conduisant à la panne. En raison de leur nombre, il est courant de ne s'intéresser qu'aux scénarios les plus caractéristiques, les Séquences de Coupe Minimales (SCM). L'absence de formalisation de ces SCM a généré soit des définitions spécifiques à certains outils de modélisation soit des définitions informelles. Les travaux présentés dans cette thèse proposent: i) un cadre et une définition formelle des séquences de coupe minimales, tout deux indépendants de l'outil de modélisation de fiabilité utilisé, ii) une méthode permettant leur calcul, méthode basée sur des propriétés déduites de leur définition, iii) l'extension des premières définitions aux composants multimodes. Ce cadre permet le calcul des SCM pour des installations décrites avec les Boolean logic Driven Markov Processes (BDMP). Sous l'hypothèse que l'ensemble des scénarios représentés implicitement via le modèle de sûreté établi peut être modélisé à l'aide d'un automate fini, ces travaux définissent la notion de cohérence des systèmes dynamiques et réparables, et le moyen d'obtenir une représentation minimale de l'ensemble des scénarios menant à la défaillance du système. / Preventive risk assessment of a complex system rely on a dynamic models which describe the link between the system failure and the scenarios of failure and repair events from its components. The qualitative analyses of a binary dynamic and repairable system is aiming at computing and analyse the scenarios that lead to the system failure. Since such systems describe a large set of those, only the most representative ones, called Minimal Cut Sequences (MCS), are of interest for the safety engineer. The lack of a formal definition for the MCS has generated multiple definitions either specific to a given model (and thus not generic) or informal. This work proposes i) a formal framework and definition for the MCS while staying independent of the reliability model used, ii) the methodology to compute them using property extracted from their formal definition, iii) an extension of the formal framework for multi-states components in order to perform the qualitative analyses of Boolean logic Driven Markov Processes (BDMP) models. Under the hypothesis that the scenarios implicitly described by any reliability model can always be represented by a finite automaton, this work is defining the coherency for dynamic and repairable systems as the way to give a minimal representation of all scenarios that are leading to the system failure.

L'analyse prévisionnelle des risques d'un système complexe repose aujourd'hui sur une modélisation de la dynamique du système vis-à-vis des défaillances et réparations de ses composants. L'analyse qualitative d'un tel système consiste à rechercher et à analyser les scénarios conduisant à la panne. En raison de leur nombre, il est courant de ne s'intéresser qu'aux scénarios les plus caractéristiques, les Séquences de Coupe Minimales (SCM). L'absence de formalisation de ces SCM a généré soit des définitions spécifiques à certains outils de modélisation soit des définitions informelles. Les travaux présentés dans cette thèse proposent: i) un cadre et une définition formelle des séquences de coupe minimales, tout deux indépendants de l'outil de modélisation de fiabilité utilisé, ii) une méthode permettant leur calcul, méthode basée sur des propriétés déduites de leur définition, iii) l'extension des premières définitions aux composants multimodes. Ce cadre permet le calcul des SCM pour des installations décrites avec les Boolean logic Driven Markov Processes (BDMP). Sous l'hypothèse que l'ensemble des scénarios représentés implicitement via le modèle de sûreté établi peut être modélisé à l'aide d'un automate fini, ces travaux définissent la notion de cohérence des systèmes dynamiques et réparables, et le moyen d'obtenir une représentation minimale de l'ensemble des scénarios menant à la défaillance du système.

Dans les travaux existants, les analyses basées sur les modèles de la Sûreté de Fonctionnement (SdF) d'un système automatisé sont généralement focalisées uniquement sur la partie procédé. Aussi, les stratégies de reconfiguration du procédé - réalisées par le contrôle-commande - ne sont souvent pas modélisées, sinon de manière imprécises et sans échec possible. Pourtant, ces stratégies ont un impact certain sur la SdF du système bouclé, qui doit être pris en compte dans les modèles afin d'améliorer la pertinence des analyses. Le travail dont rend compte cette thèse contribue à la modélisation et à l'analyse de la SdF des systèmes dynamiques, réparables et reconfigurables. Premièrement, un nouveau formalisme de modélisation est proposé pour prendre en compte avec précision les différentes stratégies de reconfiguration du système avec leurs possibles échecs. Ce formalisme développe et généralise le principe des BDMP (Boolean logic Driven Markov Processes en anglais), auxquels il associe des machines de Moore afin de spécifier formellement les stratégies de reconfiguration. Dans un second temps, deux techniques d'analyse basées sur un modèle GBDMP (BDMP Généralisé) sont décrites. Ces techniques permettent d'obtenir un résultat qualitatif : l'ensemble des plus courtes Séquences de Coupe Minimales (SCM), ainsi qu'un résultat quantitatif : indicateur probabiliste de la disponibilité du système. Finalement, la modélisation GBDMP et l'analyse de SdF basée sur un modèle GBDMP sont expérimentées sur un cas d'étude représentatif de plusieurs problématiques industrielles liées au secteur de la production d'énergie électrique. / Existing works on Model Based Safety Analysis of an automated system generally focus on the process part. Process reconfiguration strategies that are driven by the control are often modeled without failure and with a lack of accuracy. However these strategies have a real impact on the safety of the closed-loop system. In order to improve the relevance of analysis, this impact has to be captured in models. This thesis contributes to modeling and analysis of dynamic repairable reconfigurable systems. Firstly a new modeling formalism is proposed to relevantly take into account different reconfiguration strategies that can fail. This formalism develops and generalizes the principle of Boolean logic Driven Markov Processes (BDMP), and enriches it with Moore machine for formally specifying reconfiguration strategies. In a second stage, two analysis techniques based on a Generalized BDMP (GBDMP) model are described. These techniques allow to obtain a qualitative result: the set of shortest Minimal Cut Sequences (MCS), and a quantitative result: probabilistic indicator of system availability. Finally, a case study coming from the electric power production field is addressed. This case study shows how several industrial problems can be solved in GBDMP framework.