Nous définissons la résilience comme la capacité d’un Système Homme-Machine (SHM) à s’adapter positivement face à des situations critiques engendrées par des évènements sans précédent dont la fréquence d’occurrence est invraisemblable et dont les conséquences sur le système sont critiques voire catastrophiques.Nous présentons d’abord un état de l’art reposant sur le concept de résilience que nous positionnons par rapport aux approches classiques de la sureté de fonctionnement pour l’évaluation et la gestion des risques dans les SHM. Nous présentons ensuite des méthodes et des outils d’aide à la réaction et à la récupération des systèmes face à l’imprévu. Nous nous intéresserons également à l’apport des techniques d’apprentissage itératif pour le management de la résilience des SHM. Nous proposons alors une méthode d’évaluation de la résilience basée sur un couple d’indicateurs multicritères. Un estimateur reposant sur un réseau de neurones à apprentissage renforcé est proposé pour évaluer les indicateurs derésilience non mesurables ‘‘en ligne’’. Pour fiabiliser l’estimation, nous proposons unapprentissage itératif associé soit à un renforcement des paramètres d’estimation, soit à un renforcement de la base de connaissances, soit les deux simultanément.Nous appliquons nos propositions lors d’une simulation de vol d’un Groupe de Ravitaillement en Vol, composé d’un équipage tournant de 4 personnes. L’analyse des résultats expérimentaux montre la pertinence de nos contributions. Certaines perspectives de recherche sont ensuite abordées notamment l’extension de l’étude aux événements de criticité moindre et dont on disposerait d’une base de connaissances « experte ». / We define resilience as the ability of a Human-Machine System (HMS) to adapt itself positively facing critical situations resulting from the unprecedented events whose frequency of occurrence is unlikely and the consequences on the system are critical even catastrophic. We first present a state of the art based on the concept of resilience that we position compared to classic dependability approaches for HMS risk evaluation and management. We then present methods and support tools for the reaction and the recovery of systems facing the unexpected. We also detail the contribution of iterative learning techniques for the management of the SHM resilience. We propose then a method for resilience assessment based on a couple of multi-criteria indicators. An estimator based on a neural network with reinforced learning process is proposed to evaluate the ''online'' not measurable resilience indicators. For reliable estimation, we propose an iterative learning associated with a estimation parameters reinforcement process, or knowledge base reinforcement process, or both simultaneously. We apply our proposals during a flight simulation of a ‘‘Groupe de Ravitaillement en Vol’’, consisting of a rotating crew of 4 persons. The analysis of experimental results shows the effectiveness of our contributions. Some research perspectives are then discussed in particular the extension of the study to less critical events which would provide an "expert" knowledge base.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2013VALE0004 |
| Date | 14 February 2013 |
| Creators | Ouedraogo, Kiswendsida Abel |
| Contributors | Valenciennes, Vanderhaegen, Frédéric, Enjalbert, Simon |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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