Cette thèse s’intéresse à la conception de systèmes complexes d’automatisation sûrs de fonctionnement dont l’évaluation est basée sur des scénarios. Pour déterminer un système optimal, il est important de disposer d’outils de modélisation et d’évaluation rapides ainsi que des algorithmes d’optimisation adaptés au sein d’une méthodologie globale de conception. Cette méthodologie doit également permettre d’étudier l’impact des défaillances sur le comportement final du système contrôlé. Dans ce cadre, la détermination d’un architecture matérielle, son optimisation vis-à-vis de critères comme la longueur minimale des scénarios et le nombre de combinaisons de scénarios sont considérés.Nous proposons une modélisation fonctionnelle et dysfonctionnelle utilisant les scénarios de modes de défaillances. Le niveau de détail considéré est suffisamment fin pour décrire différentes possibilités d’agencements des composants utilisables ainsi que plusieurs types de composants. Si la modélisation fonctionnelle est facile à appréhender, la modélisation dysfonctionnelle tenant compte des scénarios est plus difficile. Afin de répondre à ce problème, nous proposons un modèle graphique baptisé ”Arbre de défaillances multiples améelioré” permettant de modéliser, à l’aide d’opérateurs temporels et de relations entre modes de défaillances, ce comportement dysfonctionnel. L’applicationde cette méthodologie à un système de ferroutage est présentée. Les résultats obtenus pour les fonctionnalités liées au problème de l’incendie et du désarrimage sont comparés avec une méthode classique d’évaluation afin de montrer l’efficacité de l’approche proposée. L’intégration de ces travaux dans un logiciel dédié à la conception de systèmes d’automatisation (plate forme ALoCSyS : Atelier Logiciel de Conception de Systèmes Sûrs) est décrite. / This thesis deals with a design problem of dependable automated systems using scenarios. In order to determine an optimal system, having fast tools for modelling and evaluating dependability is important. These tools allow the set of possible architectures to be evaluated, and the impact of failures to be studied. The main considered questions include the determination of an equipment architecture, its optimization according to such criteria as the minimal length of scenarios, and its number of combinations. A new graphical model, called improved multi fault tree, which is enough accurate to model component organizations and scenarios, is proposed for this problem. This model uses temporal operators and failure relationships to model system’s behaviour in presence of multiple failures. Application of this method to the railroad piggybacking transportation system is also presented. Results obtained for a fire detection and a stowing protection system are presented. A comparison between the proposed approach and the classical dependability approach shows the benefits of this new methodology. The integration of this research in a software for designing dependable automated systems (ALoCSyS) is described.

L'incorporation des instruments intelligents dans les boucles de sécurité nous mène vers une sécurité intelligente et les systèmes deviennent des « systèmes instrumentés de sécurité à intelligence distribuée (SISID) ». La justification de l'usage de ces instruments dans les applications de sécurité n'est pas complètement avérée. L'évaluation de la sûreté de fonctionnement de ce type de systèmes n'est pas triviale. Dans ce travail, la modélisation et l'évaluation des performances relatives à la sûreté de fonctionnement des systèmes instrumentés de sécurité (SIS) sont traitées pour des structures intégrant de l'intelligence dans les instruments de terrain. La méthodologie que nous utilisons consiste en la modélisation de l'aspect fonctionnel et dysfonctionnel de ces systèmes en adoptant le formalisme basé sur les réseaux de Petri stochastiques qui assurent la représentation du comportement dynamique de ce type de systèmes. La modélisation est traitée sous la forme d'une approche stochastique utilisant les réseaux d'activité stochastiques SAN (Stochastic Activity Network). L'introduction d'indicateurs de performances permet de mettre en évidence l'effet de l'intégration des niveaux d'intelligence dans les applications de sécurité. La méthode de Monte Carlo est utilisée pour évaluer les paramètres de sûreté de fonctionnement des SIS en conformité avec les normes de sécurité relatives aux systèmes instrumentés de sécurité (CEI 61508 et CEI 6151). 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 instrumentés de sécurité (SIS) intégrant quelques fonctionnalités des instruments intelligents.

L’incorporation des instruments intelligents dans les boucles de sécurité nous mène vers une sécurité intelligente et les systèmes deviennent des « systèmes instrumentés de sécurité à intelligence distribuée (SISID) ». La justification de l’usage de ces instruments dans les applications de sécurité n’est pas complètement avérée. L’évaluation de la sûreté de fonctionnement de ce type de systèmes n’est pas triviale. Dans ce travail, la modélisation et l'évaluation des performances relatives à la sûreté de fonctionnement des systèmes instrumentés de sécurité (SIS) sont traitées pour des structures intégrant de l’intelligence dans les instruments de terrain. La méthodologie que nous utilisons consiste en la modélisation de l’aspect fonctionnel et dysfonctionnel de ces systèmes en adoptant le formalisme basé sur les réseaux de Petri stochastiques qui assurent la représentation du comportement dynamique de ce type de systèmes. La modélisation est traitée sous la forme d’une approche stochastique utilisant les réseaux d’activité stochastiques SAN (Stochastic Activity Network). L’introduction d’indicateurs de performances permet de mettre en évidence l’effet de l’intégration des niveaux d’intelligence dans les applications de sécurité. La méthode de Monte Carlo est utilisée pour évaluer les paramètres de sûreté de fonctionnement des SIS en conformité avec les normes de sécurité relatives aux systèmes instrumentés de sécurité (CEI 61508 et CEI 61511). 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 instrumentés de sécurité (SIS) intégrant quelques fonctionnalités des instruments intelligents / The incorporation of intelligent instruments in safety loops leads towards the concept of intelligent safety and the systems become “Intelligent Distributed Safety Instrumented Systems (IDSIS)”. The justification for using these instruments in safety applications is not fully proven and the dependability evaluation of such systems is a difficult task. Achieved work in this thesis deals with modelling and thus the performance evaluation relating to the dependability for structures which have intelligence in the instruments constituting the Safety Instrumented Systems (SIS). In the modelling of the system, the functional and dysfunctional aspects coexist and the dynamic approach using the Stochastic Activity Network (SAN) is proposed to overcome the difficulties mentioned above. The introduction of performance indicators highlight the effect of the integration of intelligence levels in safety applications. Monte-Carlo method is used to assess the dependability parameters in compliance with safety standards related to SIS (IEC 61508 & IEC 61511). We have proposed a method and associated tools to approach this evaluation by simulation and thus provide assistance in designing Safety Instrumented Systems (SIS) integrating some features of intelligent tools