Modélisation et conduite des systèmes complexes

Thématique « Modélisation et conduite des systèmes complexes »

L’axe McLEOD (Modelling and Control of Complex systems in Large Environments requiring Optimized Decision) s’intéresse à la modélisation et au pilotage des systèmes complexes.

Ces systèmes ont, par nature, une dynamique complexe et évolutive qu’il est difficile de prédire dans le temps. Leur conduite requiert leur observation qui reste encore un challenge intéressant à relever, en particulier pour les systèmes en réseaux à large échelle. Pour modéliser de tels systèmes, l’axe McLEOD développe différentes approches :

• la modélisation dirigée par les données ; elle consiste à utiliser des techniques de fouilles de données et d’apprentissage sur des observations et informations sur le système afin d’en obtenir des modèles,
• la modélisation « boites grises » qui au-delà de la donnée disponible inclue des connaissances expertes sur le système,
• la modélisation à base d’agents qui adoptent une approche émergente en considérant que la dynamique globale du système à simuler est le résultat de comportements individuels et locaux. 

Les modèles conçus permettent de mieux comprendre le système étudié mais également de le piloter. Pour répondre à ce dernier objectif, l’axe McLEOD cherche les complémentarités entre les techniques de l’Automatique et de l’Intelligence Artificielle. Des architectures de conduite hybride sont conçues intégrant à haut niveau des mécanismes de décision (modèles markovien, coordination multi-agent, modèle d’optimisation combinatoire) pour l’élaboration de consignes optimales et adaptées à la dynamique du système en réponse aux objectifs visés et en respectant les contraintes inhérentes ; et à bas niveau des méthodes de contrôle (approches prédictives, approches basées sur les données) permettant le respect des consignes tout en garantissant leur stabilité, ainsi que des techniques de détection et de localisation de fautes (observateurs à entrées inconnues, approches basées sur les données, approches hybrides) pour pallier les défaillances.