Les robots sont très largement utilisés dans l’industrie ; une de leurs limites actuelles est celle de la complexité́ des tâches que l'on souhaite les voir accomplir. Celles-là ne peuvent être réalisées sans un haut pouvoir d’adaptation, autrement dit aujourd’hui sans la performance et la plasticité́ de la cognition humaine. La cobotique est récemment apparue comme « le domaine » de la collaboration homme-robot. Elle s’affirme comme perspective pour aider l’homme, l’augmenter, dans la réalisation de tâches complexes pour l’Industrie du Futur.Pour délimiter notre objet d’étude, nous avons ainsi introduit le concept de « système cobotique ». Ce système comprend l’homme et le robot, qui interagissent et peuvent avoir différents rôles, pour réaliser une tâche commune. La conception des systèmes cobotiques doit évidemment prendre en compte les technologies émergentes, mais elle doit surtout intégrer l’homme, grâce à l’analyse de l’activité, à la formalisation des connaissances, et aux simulations participatives. Pour cela, à l’initiative de Safran Group, cette thèse d’ingénierie cognitique a été réalisée en binôme avec un roboticien également doctorant et membre du groupe industriel : David Bitonneau.Ensemble, nous avons proposé une approche interdisciplinaire de conception, appelée l’« ingénierie des systèmes cobotiques ». Cette approche méthodologique, validée à la fois par nos encadrants académiques et industriels, a été expérimentée afin de satisfaire un besoin industriel de la société Ariane Group : le nettoyage des cuves. Nous avons conduit ce projet, de l’analyse du besoin jusqu’à la réalisation d’un prototype qui a été évalué par les opérateurs. L’industrialisation du système est en cours de préparation au moment de la rédaction de cette thèse, avec des perspectives de déploiements sur plusieurs sites.Nous prévoyons que les systèmes cobotiques tels que nous les avons définis, conçus et étudiés, seront une des clés de la compétitivité de l’Industrie du Futur. Elle pourra s’appuyer sur leur flexibilité et leur connectivité à l’écosystème technologique des ateliers 4.0, tout en maintenant la place centrale de l’homme et en considérant celui-là comme acteur premier dans le système. / Nowadays, robots are increasingly used in industrial processes. However, there is an upper bound on the tasks' complexity that industrial robots can execute. Some of these hard tasks can only be completed with a high adaptation capacity: the plasticity of human cognition. Research in Human Robot Collaboration targets the Industry 4.0 where robots will help and augment humans to achieve increasingly complex tasks.In this research, we introduce the concept of “cobotic system”. Such a system considers humans and robots - with possibly different roles - as interacting elements sharing a common purpose of solving a task. Clearly, creation of cobotic systems has to take into account emerging technologies, but it also has to include humans through activity analysis, knowledge formalization, and participative simulations. To do so, under the leadership of Safran Group, this cognitive engineering thesis has been completed as a team with the roboticist David Bitonneau.Together, we proposed the “cobotic system engineering”: a cross-disciplinary approach of cobotic system design. This methodological approach was motivated by an industrial need from Airbus Group: the difficulty of tank cleaning. We tackled this project from needs analysis to the creation of a prototype evaluated by actual operators. Additionally, the industrialization of our work is in progress.We argue that thanks to their flexibility, their connectivity to modern workshops' technological ecosystem and their ability to take humans into account, cobotic systems will be one of the key parts composing the Industry 4.0.

Dans le contexte actuel, la transformation de l’outil industriel par l’intermédiaire de nouveaux paradigmes de performance tels qu’Usine du Futur (Factory of the Future FoF), Industry 4.0 (I4.0) ou encore Smart Factory (SF) est au cœur des préoccupations actuelles des industriels. Les travaux présentés dans cette thèse portent sur la problématique de passage d’une situation spécifique existante (AS-IS) vers une situation cible type Usine du Futur (TO-BE) en prenant en compte la situation souhaitée AS-WISHED et les contraintes de ressources. Dans ce cadre, la principale contribution porte sur une approche reposant sur un modèle de co-évolution permettant de guider ce projet de transition au sein de l’organisation. Sur la base des travaux de Tolio et al. (2010), nous avons proposé un modèle de co-évolution amélioré en intégrant le niveau stratégique, le rôle du système d’information (SI) et celui de la place l’homme. Sur le plan théorique, le nouveau modèle de co-evolution aborde 3 domaines Produit/Production/SI qui sont structurés en deux niveaux d’analyse : externe (stratégique) et interne (structurel). L’ensemble de 6 sous-domaines comportent chacun 3 composants couvrant les choix relatifs à chaque sous-domaine et niveau d’analyse. Sur le plan managérial, la gestion de la co-évolution réside dans la modélisation des ces composants. Ensuite, nous caractérisons des liens de co-évolution existants entre les différents sous-domaines du modèle de co-évolution proposé. La démarche d’exploitation du modèle de co-évolution comporte trois étapes et considère les contraintes opérationnelles et les contraintes dites de co-évolution liées à la gestion des liens ou impacts entrant en jeu dans la co-évolution. Il permet de passer progressivement des modèles AS-IS et AS-WISHED pour aboutir à un modèle TO-BE. / Within the current context, the transformation of industries through new paradigms of performance such as The Factory of the Future (FoF), Industry 4.0 (I 4.0) or even The Smart Factory (SF) is at the heart of the industrials’ current concerns. The present work address the problem of the transition from a specific situation (AS-IS) to a target situation alike FoF (TO-BE) considering the desired situation AS-WISHED and the resources constraints. In this line of action, the main contribution concerns an approach based on a co-evolution model enabling to guide manufacturing industries to perform such a transition. Based on the work of Tolio et al. (2010), we propose an enhanced co-evolution model that integrates the strategic level of decisions, the information system role (IS) and the role of the human workforce. From the theoretical perspective, this new model consists in 3 domains: Product design/ Manufacturing/ IS which are structured into two levels of analysis: external (strategic) and internal (operational). The resulting structure of 6 sub-domains is in turn composed of 3 components covering the decisions related to each sub-domain and level of analysis. From the management perspective, the management of co-evolution relies on the modelling of their components. Hence, we exploit the modelling language constructs of the ISO 19440 (2007) standard for the internal components. Then, we characterize the existing co-evolution links between the different sub-domains of the proposed co-evolution model. At last, a 3 phase approach enabling to exploit the enhanced co-evolution model is proposed. It considers the feasibility constraints and the co-evolution constraints linked to the management of the links or impacts that came into play in the co-evolution. As such, it enables to work out progressively a feasible TO-BE model.