DÉPARTEMENT SCIENTIFIQUE SYSTÈMES

Les activités du département sont en lien avec les systèmes complexes et dynamiques. Un système est un ensemble de composants en interaction dont la somme des comportements individuels est différente du comportement du système complet. Les développements visent l’établissement de modèles pour comprendre, prévoir et agir sur le comportement de ces systèmes. Le département s’appuie sur cinq groupes de recherche orientés autour des sciences de l’automatique, de la robotique, de la mécatronique, de l’électronique et des systèmes de conversion électrique, de l’intelligence artificielle et du génie industriel :

e-ACE² - Efficacité des Systèmes de Conversion de l’Énergie Électrique

Obtenir et modéliser une chaîne de conversion de l’énergie électrique, de sa conception à son pilotage, son diagnostic, sa réalisation, avec un objectif d’efficacité énergétique maximal. Trois activités de recherche interdépendantes :

• Procédés et matériaux :

• Des objets de l’électronique de puissance, compacts, efficaces, innovants et capables de travailler en environnement fortement contraints.

• Modélisation multi-physique et large bande de fréquence :

• Des modèles multi-physiques, large bande de fréquence, unifiés pour la simulation, la mise en œuvre de commande et l’estimation en vue de la prédiction de l’état d’endommagement des dispositifs.

• Des modèles des chaines de conversion d’énergie électrique, des chaines de conversion électromécanique, ou des objets de l’électronique de puissance.

• Automatique appliquée :

• Observation, commande et pilotage pour un gain d’efficacité ou la surveillance d’indicateurs de vieillissement ou la reconstruction de variables pour la commande.
• Application aux chaines de conversion d’énergie électrique, des chaines de conversion électromécanique et des objets de l’électronique de puissance.

Challenges scientifiques -  Modélisation pilotage et mise en œuvre de dispositifs optimisés : efficacité ; compacité ; fonctionnement sous fortes contraintes.

Défis sociétaux visés -  l’efficacité énergétique,  la transition énergétique ; la mobilité plus électrique.

Membres : BAFFREAU Stéphane, KOUKI Mohamed, TRAJIN Baptiste, VIDAL Paul-Etienne, VINÉ Guillaume

ICE - Ingénierie des Connaissances et des Expériences pour l’amélioration des processus, des systèmes et des organisations

Le groupe de recherche ICE (Ingénierie des Connaissances et des Expériences) développe des outils, des modèles et des méthodes qui permettent de modéliser, capitaliser et exploiter des expériences et des connaissances pour concevoir, configurer, réutiliser, faire collaborer, gérer, analyser, optimiser des systèmes, des processus et des organisations. Dans une démarche d’ingénierie des connaissances, des systèmes à base de connaissances et les mécanismes d’apprentissage associés sont étudiés dans le but d’aider l’ingénierie des processus et des organisations, l’ingénierie des systèmes ou l’ingénierie de la décision. Ces outils combinent des connaissances expertes, des expériences et des données/informations, issues de sources variées telles que des organisations, des jumeaux numériques ou encore des experts.

Membres :  BELER Cedrick,  COUDERT Thierry,  GENESTE Laurent, KAMSU-FOGUEM Bernard

MAVRICS - Mécatronique, Automatique, réalité Virtuelle et Robotique pour l’InteraCtion entre les Systèmes

L’objectif général du Groupe de Recherche MAVRICS est le développement d’outils méthodologiques et technologiques innovants pour l’interaction de systèmes robotiques avec leur environnement (humains, objets manipulés, outils et pièces, éléments périrobotiques). Comme outils méthodologiques, MAVRICS propose et adapte des méthodes de l’automatique (en termes de commande et d’estimation) pour les robots en interaction ainsi que des techniques de planification collaborative, interactive et immersive de tâches et de trajectoires ou de co-design d’architectures matérielles et logicielles de modules de perception embarquée pour la robotique. Comme outils technologiques, le groupe développe des systèmes mécatroniques innovants à base de matériaux intelligents et actifs (piézoélectriques,...) pour accroître les capacités d’interaction des robots.

Membres : BENOUSSAAD Mourad, FILLATREAU Philippe, FOURQUET Jean-Yves, MAUZÉ Benjamin, NOUREDDINE Farid, RAKOTONDRABE Manitrarivo Micky

PICS - Planification, Interopérabilité et Coordination pour la dynamique des Systèmes

PICS agit sur le monde - par la mobilisation des connaissances pour pro-agir (planifier), ré-agir, et opérer l'exécution d'un ou plusieurs agents (coopérer, inter-opérer) = organiser et réviser des activités dans le temps en fonction de la dynamique du système.

On s’intéresse aux écosystèmes dynamiques digitalisés (numérisés). On considère qu'un écosystème digitalisé peut être défini comme un système socio-cyber physique distribué, adaptatif et ouvert, doté de propriétés dynamiques d'auto-organisation, d'évolutivité et de durabilité, inspiré des écosystèmes naturels par l'utilisation d'un ensemble de ressources informatiques interconnectées qui peuvent fonctionner comme une unité.

Membres : ARCHIMEDE Bernard, KARRAY Mohamed-Hedi,  LOUGE Thierry, VIDAL Thierry, NAMAKIARAGHI Sina

PRiSM - Pronostic & Management du Risque pour la Résilience des Systèmes

Dans le cadre plus général de la maîtrise du cycle de vie des systèmes, le Groupe de Recherche PRiSM (Pronostic & Risk Management) considère plus particulièrement des problématiques visant la caractérisation et la maîtrise de leur comportement dysfonctionnel ; ce qui suggère le besoin de surveiller, de collecter des données, de détecter précocement des anomalies, de diagnostiquer les défaillances, de prédire la durée de vie utile d’un matériel ou l’évolution du comportement d’un système. Le principal enjeu des travaux menés est l’analyse de vulnérabilité et la recherche de résilience. Les solutions proposées visent à offrir aux décideurs des outils d’aide de décision permettant une meilleure prise en compte des aléas susceptibles d’entraver le fonctionnement normal ou naturel d’un système dans son environnement. Pour y parvenir, une large palette de compétences du Génie Industriel sont mobilisées : modèles et algorithmes de l’Intelligence Artificielle (Machine/Deep Learning), modèles probabilistes et stochastiques de modélisation des incertitudes, méthodes de décision multicritère, techniques de l'analyse des comportements dynamiques des systèmes, etc.

Membres : CHIRON Pascale, DESFORGES Xavier, HOUE Raymond, LETOUZEY Agnès, MARTIN Carmen, MEDJAHER Kamal,  NGUYEN Thi Phuong Khanh,  PERES François,  TCHANGANI Ayeley