Habilitation à Diriger des Recherches

Délivrée par : l'Institut National Polytechnique de Toulouse (INP Toulouse) le 11 juillet 2018

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Vers des systèmes plus autonomes : contributions autour de la tâche de diagnostic dans une architecture embarquée

Jury :

Ecole doctorale : EDSYS

Ce mémoire présente une synthèse de mes activités depuis la fin de mon doctorat. Après un rapide curriculum vitae, la première partie du manuscrit présente mon activité en terme d’animation scientifique et d’encadrement, puis expose mes responsabilités pédagogiques et mes enseignements.

La deuxième partie du manuscrit présente mes travaux de recherche. Tout d’abord une synthèse de mes activités jusqu’en 2006, date à laquelle j’ai obtenu mon poste de maître de conférences à l’INSA de Toulouse, et où j’ai commencé mes activités de recherches au sein du LAAS-CNRS, dans l’équipe Diagnostic, Supervision et Conduite (DISCO). Un chapitre positionne mes travaux récents, dont la motivation principale est d’augmenter l’autonomie des systèmes en travaillant sur le diagnostic de fautes. Le diagnostic de faute consiste à détecter et isoler des fautes qui peuvent survenir sur des systèmes. La présentation de mon travail s’articule ensuite en trois grands axes.

Le premier axe traite du lien entre le diagnostic et le pronostic. Dans ce cadre, l'enrichissement mutuel des deux modules a été étudié. Un travail préliminaire a été effectué dans le cadre d'un stage de M2R avec Saïd Zabi, en co-encadrement avec Pauline Ribot. Ce stage a permis de proposer une première version de notre architecture de gestion de santé, liant les modules de diagnostic et de pronostic pour permettre le maximum de communication et de collaboration, de manière à améliorer les résultats de chacun des modules. Nous nous sommes ensuite attelées à proposer un cadre commun de modélisation pour les problèmes de diagnostic et de pronostic dans le cadre de la thèse de Quentin Gaudel, co-encadré avec Pauline Ribot. Ce travail a permis de lever un verrou concernant l’uniformisation des formalismes de diagnostic et de pronostic. Nous avons ensuite proposé un algorithme de diagnostic dont les résultats sont interprétables par le module de pronostic. Enfin, nous avons proposé des pistes pour que le pronostic puisse enrichir les entrées du module de diagnostic. Ce travail algorithmique, suivi d'une application dans un cas réel de rover, a permis de proposer une contribution majeure sur le développement d’algorithmes de diagnostic et de pronostic intrinséquement liés.

Dans le deuxième axe scientifique présenté, j'ai eu pour objectif de mixer mes compétences en optimisation et mes compétences en diagnostic. Le diagnostic actif a ainsi pour objectif d'élaborer un plan d'actions dans le but non pas de réaliser une mission seule, mais aussi de collecter des observations supplémentaires pour raffiner des diagnostics ambigus. Le développement d'algorithmes efficaces de diagnostic actif, basés sur une formalisation mathématique du problème de diagnostic et de planification associé en est une première contribution. Ce travail, démarré dès 2006 se poursuit encore aujourd’hui. Le degré de maturité des recherches a beaucoup évolué, trouvant son application industrielle en réel en 2016 lors d'un projet R&T du CNES. Par ailleurs, nous avons travaillé avec Pauline Ribot lors de l'encadrement d'un stage de M2R avec Frédéric Chatrie sur le diagnostic d'un système à base de modèles adaptatifs, qui rentre également dans cette thématique. Enfin, un dernier travail lié à l’optimisation a été de contribuer à optimiser la sélection de tests pour le diagnostic. Les travaux dans le cadre de la thèse de Saurabh Indra, co-encadrée avec Louise Travé-Massuyès, puis la thèse de Gustavo Pérèz, en co-encadrement avec Louise Travé-Massuyès et Javier Sotomajor, ont permis de travailler sur la décentralisation de la sélection de tests. Des travaux récents avec l'équipe Recherche Opérationnelle, Optimisation Combinatoire et Contraintes (ROC), notamment avec Christian Artigues et Nicolas Jozevowiez, dans le cadre du co-encadrement de stage de master d'Asma Gasmi, permettent de lier les disciplines de l'optimisation et du diagnostic en travaillant sur la sélection de tests optimaux en résolvant un problème en nombres entiers.

Enfin le troisième axe traite du diagnostic décentralisé et distribué pour des systèmes à dynamique continue. Nous avons proposé dans un premier temps, lors de la thèse de Saurabh Indra, l’analyse structurelle comme solution pour la génération de tests dans le cadre de systèmes complexes suivant une architecture décentralisée. L'analyse structurelle est basée sur une abstraction du modèle qui ne conserve que les liens entre variables et équations. Malgré son apparente simplicité, l'analyse structurelle fournit un ensemble d'outils puissants, s'appuyant sur la théorie des graphes, pour analyser et inférer des informations sur le système. Par ailleurs, elle a l'avantage de s'appliquer indifféremment sur les systèmes linéaires ou non linéaires. La thèse de Gustavo Pérèz, co-encadrée avec Louise Travé-Massuyès et Javier Sotomajor de l'Université pontificale catholique du Pérou (PUCP) dans le cadre d'une thèse en co-tutelle, est allée jusqu'à formuler et résoudre le problème d'optimisation lié au choix d'un sous-ensemble de tests de diagnostic au niveau des sous-systèmes permettant une diagnosticabilité maximale pour le système global dans le cas décentralisé et dans le cas distribué, répondant ainsi à un verrou lié au développement de méthodes de choix de tests pertinents pour des systèmes complexes.