La gestion de la continuité des opérations est un cadre complet visant à éviter que les événements perturbateurs n’affectent les opérations commerciales, à rétablir rapidement les activités et à réduire les dommages potentiels correspondants pour les systèmes énergétiques, tels que les centrales nucléaires. Cette thèse propose des discussions sur les aspects suivants: développement de méthodes appropriées d'évaluation des risques afin d'intégrer les données de surveillance de l'état et les données d'inspection pour une mise à jour et des pronostics robustes et en temps réel du profil de risque. Pour tenir compte de l'incertitude des données de surveillance de l'état, un modèle de mélange gaussien de Markov caché est développé pour modéliser les données de surveillance de l'état. Un réseau bayésien est appliqué pour intégrer les deux sources de données. Pour améliorer l'applicabilité de la continuité des opérations dans la pratique, les variables variant dans le temps considèrent l'indice de continuité des opérations, par ex. la dégradation des composants, les revenus en fonction du temps, etc. sont pris en compte dans le processus de modélisation de la continuité des activités. Sur la base de l'indice de continuité d'activité proposé, une méthode d'optimisation conjointe prenant en compte toutes les mesures de sécurité dans le processus d'évolution des événements, y compris les étapes de prévention, d'atténuation, d'urgence et de récupération, est développée pour améliorer la continuité des opérations du système avec des ressources limitées. Les méthodologies proposées sont appliquées aux centrales nucléaires contre les événements perturbateurs. / Business continuity management is a comprehensive framework to prevent the disruptive events from impacting the business operations, quickly recovering business and reducing the corresponding potential damages for energy system, such as nuclear power plants (NPPs). This dissertation provides discussions on the following aspects: developing appropriate risk assessment methods in order to integrate condition monitoring data and inspection data for a robust and real-time risk profile updating and prognostics. To account for the uncertainty of condition monitoring data, a hidden Markov gaussian mixture model is developed to model the condition monitoring data. A Bayesian network is applied to integrate the two data sources. For improving applicability of business continuity in practice, time-variant variables regard business continuity index, e.g. component degradation, time-dependent revenue, etc are taken into consideration in the business continuity modelling process. Based on the proposed business continuity index, a joint optimization method considering all the safety measures in event evolvement process including prevention stage, mitigation stage, emergency stage and recovery stage is developed to enhance system business continuity under limited resources. The proposed methodologies are applied to NPP against disruptive event.

Le travail aborde la modélisation et l’analyse de systèmes complexes, caractérisés, dans un cadre incertain et évolutif, par de nombreuses interactions entre composants. Dans un cadre de gestion des risques, le travail vise à créer un modèle causal spatio-temporel pour l’explication et la probabilisation de certains événements redoutés à des fins de diagnostic et de pronostic. Le travail de modélisation est basé sur l’approche bayésienne et, plus particulièrement, sur les Réseaux Bayésiens (RB). Dans l’optique de considérer des systèmes de grande taille et de représenter leur complexité spatio-temporelle, leur caractère multiéchelles et incertain dans un cadre dynamique, l’idée de ce travail est alors d’étendre le concept des Réseaux Bayesiens Dynamiques (RBD) et d’utiliser le paradigme Orienté Objet pour l’appliquer aux réseaux bayésiens. Dans leur forme actuelle, les réseaux bayésiens orientés objet permettent de créer des instances réutilisables mais non instanciables. En d’autres termes, cela implique que l’objet généré est susceptible d’être appelé plusieurs fois dans la construction d’un modèle mais sans pour autant que ces paramètres (tables de probabilités marginales ou conditionnelles) ne soient modifiés. Ce travail de thèse vise à combler cette lacune en proposant une approche structurée permettant de construire des grands systèmes à base d’objets (caractérisés par des réseaux bayésiens simples) dont les paramètres peuvent être actualisés en fonction de l’instant ou du contexte de leur appel et de leur utilisation. Ce concept est concrétisé sous la forme de Réseaux Bayésiens Multidimensionnels par leur propension à combiner plusieurs dimensions qu’elles soient spatiales ou temporelles.

Le travail aborde la modélisation et l’analyse de systèmes complexes, caractérisés, dans un cadre incertain et évolutif, par de nombreuses interactions entre composants. Dans un cadre de gestion des risques, le travail vise à créer un modèle causal spatio-temporel pour l’explication et la probabilisation de certains événements redoutés à des fins de diagnostic et de pronostic. Le travail de modélisation est basé sur l’approche bayésienne et, plus particulièrement, sur les Réseaux Bayésiens (RB). Dans l’optique de considérer des systèmes de grande taille et de représenter leur complexité spatio-temporelle, leur caractère multiéchelles et incertain dans un cadre dynamique, l’idée de ce travail est alors d’étendre le concept des Réseaux Bayesiens Dynamiques (RBD) et d’utiliser le paradigme Orienté Objet pour l’appliquer aux réseaux bayésiens. Dans leur forme actuelle, les réseaux bayésiens orientés objet permettent de créer des instances réutilisables mais non instanciables. En d’autres termes, cela implique que l’objet généré est susceptible d’être appelé plusieurs fois dans la construction d’un modèle mais sans pour autant que ces paramètres (tables de probabilités marginales ou conditionnelles) ne soient modifiés. Ce travail de thèse vise à combler cette lacune en proposant une approche structurée permettant de construire des grands systèmes à base d’objets (caractérisés par des réseaux bayésiens simples) dont les paramètres peuvent être actualisés en fonction de l’instant ou du contexte de leur appel et de leur utilisation. Ce concept est concrétisé sous la forme de Réseaux Bayésiens Multidimensionnels par leur propension à combiner plusieurs dimensions qu’elles soient spatiales ou temporelles. / The work addresses the modelling and analysis of complex systems, characterized, in an uncertain and evolving framework, by numerous interactions between components. Within a risk management framework, the work aims to create a spatio-temporal causal model for the explanation and probability of certain feared events for diagnostic and prognostic purposes. The modelling work is based on the Bayesian approach and, more specifically, on the Bayesian Networks (BN). In an attempt to consider large-scale systems and represent their spatio-temporal complexity, their multi-scale and uncertain character in a dynamic framework, the idea of this work is then to extend the concept of Dynamic Bayesian Networks (DBN) and use the Object Oriented paradigm to apply it to Bayesian networks. In their current form, object-oriented Bayesian networks can create reusable but not instantiable instances. In other words, this implies that the generated object is likely to be called several times in the construction of a model, but without these parameters (marginal or conditional probabilities tables) being modified. This thesis aims to fill this gap by proposing a structured approach to construct large object-based systems (characterized by simple Bayesian networks) whose parameters can be updated according to the moment or context of their call and use. This concept is embodied in the form of Bayesian Multidimensional Networks by their propensity to combine several dimensions, whether spatial or temporal.