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INCREMENT : une approche hybride pour modéliser et analyser dans le large les exigences réglementaires de sûreté / INCREMENT : an hybrid approach for modeling and analyzing regulatory safety requirements in the large

Les systèmes de contrôle-commande importants pour la sûreté de fonctionnement doivent répondre à un certain nombre d’exigences, au premier rang desquelles se trouvent les exigences réglementaires, édictées par les autorités nationales et complétées par un ensemble de recommandations pratiques et de textes normatifs. Les exigences de ce domaine sont peu formalisées, les relations de traçabilité, et par conséquent l'organisation des exigences de ce vaste domaine est souvent implicite. Enfin, les passerelles entre contextes nationaux différents sont très peu développées. Les travaux de cette thèse se situent dans ce contexte industriel en partenariat avec EDF R&D et au sein du projet CONNEXION regroupant les acteurs majeurs du contrôle-commande nucléaire français. Les contributions de la thèse s'articulent autour de l'approche INCREMENT (Intrumentation aNd Control regulatory REquirement Modeling Environment) qui adresse les deux premiers challenges présentés, et en particulier : (1) la formalisation du domaine où nous proposons à la fois une description du domaine et un métamodèle permettant une capitalisation et une vue globale d'un référentiel d'exigences, (2) une base outillée pour l'acquisition automatique de documents, un environnement graphique pour la manipulation de modèles et l'apport de techniques de recherche d'information pour la traçabilité des exigences, (3) une approche originale avec une hybridation entre modélisation et recherche d'information pour une amélioration de la traçabilité des exigences. Le métamodèle proposé et ses outils sont utilisés dans l'industrie dans le projet CONNEXION. Notre approche hybride a permis dans nos expérimentations de réduire, en moyenne, la taille de ces espaces de 65% comparé aux approches standard de recherche d'information, sans en dégrader le contenu. / Instrumentation and Control (I&C) Systems important to safety must conform to their requirements, where regulatory requirements are first class entities, written by national safety authorities and completed using a set of national recommendation guides or standards. The global domain knowledge is scattered, not formalized and traceability links and the organization within the domain are implicit. Bridges between different national practices are not developed, whereas the understanding of requirements and practices variability concerns becomes a significant industrial issue. The thesis sets up in an industrial context with EDF R&D and the CONNEXION project that gathered the French nuclear I&C industry. Its contributions are defined around the INCREMENT approach (Instrumentation aNd Control Regulatory Requirement Modeling Environment) that addresses the two first challenges previously introduced. In particular, they consist in: (1) the domain formalization itself by the proposal of a metamodel that allows a high level capitalization of a requirements corpus as well as its organization, (2) a tool-support basis to gather partial knowledge from the textual documents, manipulate such models that conform to the proposed metamodel, and Information retrieval techniques to support better requirements traceability, (3) the proposal of an original hybrid approach, mixing both metamodeling and information retrieval, and combine them in a mutual beneficial joint use. The metamodel and its tool support are used in the industrial context of the CONNEXION project. Where information retrieval techniques for requirements traceability suffer from large sets of false positives limitations, our hybrid approach allowed us to reduce this noise and the size of the candidate links research space by a mean of 65% without decreasing their global quality.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2013REN1S077
Date12 December 2013
CreatorsSannier, Nicolas
ContributorsRennes 1, Baudry, Benoit
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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