Apprentissage renforcé appliqué à l'évaluation de la résilience d'un Système Homme-Machine face à des situations critiques (Document en Français)
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Modalités de diffusion de la thèse :
Modalités de diffusion de la thèse :
Auteur : Ouedraogo Kiswendsida Abel
Date de soutenance : 14-02-2013
Directeur(s) de thèse : Vanderhaegen Frédéric
- Enjalbert Simon
Président du jury : Coppin Gilles
Membres du jury : Enjalbert Simon
- Carsten Oliver
- Grabot Bernard
- Vanderhaegen Frédéric
- Wieringa Peter
Rapporteurs : Grabot Bernard
- Wieringa Peter
Laboratoire : Laboratoire d'Automatique, de Mécanique et d'Informatique Industrielles et Humaines - LAMIH
Ecole doctorale : Sciences pour l'ingénieur (SPI)
Ouedraogo, Kiswendsida Abel
Nom
Ouedraogo
Prénom
Kiswendsida Abel
Nationalité
BF
Date de soutenance : 14-02-2013
Directeur(s) de thèse : Vanderhaegen Frédéric
Vanderhaegen, Frédéric
Nom
Vanderhaegen
Prénom
Frédéric
Enjalbert, Simon
Nom
Enjalbert
Prénom
Simon
Président du jury : Coppin Gilles
Coppin, Gilles
Nom
Coppin
Prénom
Gilles
Membres du jury : Enjalbert Simon
Enjalbert, Simon
Nom
Enjalbert
Prénom
Simon
Carsten, Oliver
Nom
Carsten
Prénom
Oliver
Grabot, Bernard
Nom
Grabot
Prénom
Bernard
Vanderhaegen, Frédéric
Nom
Vanderhaegen
Prénom
Frédéric
Wieringa, Peter
Nom
Wieringa
Prénom
Peter
Rapporteurs : Grabot Bernard
Grabot, Bernard
Nom
Grabot
Prénom
Bernard
Wieringa, Peter
Nom
Wieringa
Prénom
Peter
Laboratoire : Laboratoire d'Automatique, de Mécanique et d'Informatique Industrielles et Humaines - LAMIH
Ecole doctorale : Sciences pour l'ingénieur (SPI)
Discipline : Automatique. Automatique, Génie informatique
Classification : Sciences de l'ingénieur
Mots-clés : RésilienceSystème Homme-Machineapprentissage itératifréseau de neurones
Systèmes homme-machine -- Thèses et écrits académiquesEssais de résilience -- Thèses et écrits académiquesÉvaluation du risque -- Thèses et écrits académiquesLogiciels -- Développement -- Thèses et écrits académiquesSimulation par ordinateur? - Logiciels -- Thèses et écrits académiques
Résumé : 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 de résilience non mesurables ‘‘en ligne’’. Pour fiabiliser l’estimation, nous proposons un apprentissage 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 ».
Classification : Sciences de l'ingénieur
Mots-clés : RésilienceSystème Homme-Machineapprentissage itératifréseau de neurones
Systèmes homme-machine -- Thèses et écrits académiquesEssais de résilience -- Thèses et écrits académiquesÉvaluation du risque -- Thèses et écrits académiquesLogiciels -- Développement -- Thèses et écrits académiquesSimulation par ordinateur? - Logiciels -- Thèses et écrits académiques
Résumé : 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 de résilience non mesurables ‘‘en ligne’’. Pour fiabiliser l’estimation, nous proposons un apprentissage 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 ».
Type de contenu : Texte
Format : PDF
Format : PDF
Identifiant : uvhc-ori-oai-wf-1-935
Type de ressource : Thèse
Type de ressource : Thèse