L'Industrie 5.0 envisage une transition majeure, passant d'une automatisation centrée sur les systèmes à une symbiose centrée sur l'humain entre les travailleurs et les systèmes cyber-physiques (CPS). Dans ce paradigme, une collaboration efficace exige que les machines aillent au-delà de la simple réaction aux mouvements physiques et développent une conscience des états cognitifs humains non observables, tels que les intentions, les niveaux de connaissance ou la fatigue mentale. Les jumeaux numériques humains (JNH) constituent une technologie clé pour cette vision, mais leur développement a été entravé par une ambiguïté conceptuelle et la difficulté inhérente à la modélisation de la cognition humaine complexe. Cette thèse pose les fondements conceptuels des JNH et explore leur potentiel pour permettre une collaboration adaptative et sensible à l'humain dans des contextes industriels. La recherche suit un parcours structuré articulé autour de quatre contributions principales. Elle propose une définition générale indépendante du domaine et un système de classification pour les JNH, clarifiant les exigences en matière d'intégration automatisée des données et la relation unique de type « un-à-un » entre un humain et son homologue numérique. En nous appuyant sur les éléments essentiels des HDT, nous développons un méta-modèle systémique ancré dans la théorie générale des systèmes, offrant un cadre unifié qui définit les limites et les interfaces entre les entités numériques, physiques et cyberphysiques. En mettant l'accent sur la collaboration entre l'humain et les (CPS), cette thèse propose une architecture décentralisée basée sur les jumeaux numériques (JN), conçue pour atteindre l'interopérabilité cognitive, c'est-à-dire l'alignement des perceptions et des intentions partagées entre les agents collaborant. Enfin, cette recherche formalise et évalue expérimentalement un modèle d'émulation de la cognition humaine utilisant l'architecture cognitive ACT-R. Deux expériences portant sur une tâche d'assemblage industriel démontrent la capacité d'ACT-R à reproduire les tendances d'apprentissage et confirment l'efficacité de la synchronisation en temps réel pour améliorer la précision de réponse à réponse. Cependant, les résultats identifient également des limites importantes causées par les différences individuelles, notamment la diversité des stratégies mentales, ainsi que la difficulté à déduire les états cognitifs à partir du comportement observable. Cela souligne la nécessité de disposer de signaux de synchronisation plus riches dans les futurs HDT haute fidélité.

Cette thèse de doctorat a été réalisée dans le cadre d'un partenariat de recherche entre Airbus et l'Université de Lorraine, et contribue aux efforts d'Airbus visant à déployer un cadre d'Ingénierie Système Basée sur les Modèles (Model-Based Systems Engineering, MBSE) pour l'ingénierie aéronautique. La thèse répond au besoin de vérification et validation (V&V) précoce de grands ensembles d'exigences dans un cadre MBSE, avec pour objectif d'améliorer les qualités des exigences (par exemple la cohérence, la complétude) avant que des décisions de conception aval ne soient prises. Ce travail se concentre sur une approche appelée Ingénierie des Exigences Basée sur les Modèles Exécutables (executable Model-Based Requirements Engineering, eMBRE), dans laquelle les exigences sont représentées sous forme de modèles exécutables et évaluées à l'aide d'outils fondés sur la simulation. La question de recherche est la suivante : comment permettre la V&V des qualités d'un ensemble d'exigences à l'aide de modèles exécutables ? Pour y répondre, la thèse propose des contributions selon trois axes complémentaires. Premièrement, elle étudie comment la modélisation d'exigences exécutables et la V&V peuvent être intégrées dans les standards existants d'ingénierie système et d'ingénierie des exigences. La thèse met en évidence l'absence d'activités explicites dédiées aux modèles exécutables d'exigences dans les processus normatifs actuels, et propose un processus d'ingénierie centré sur les exigences introduisant une nouvelle activité, Verify eMBRE Qualities for XX, applicable à plusieurs niveaux du développement système. Deuxièmement, la thèse traite de la transformation des exigences exprimées en langage naturel vers des représentations formelles. Étant donné que cette transition nécessite une interprétation et peut introduire un écart par rapport à l'intention des parties prenantes, le travail propose un Modèle Conceptuel des Exigences (Requirement Conceptual Model, RCM) ainsi que des patrons de rédaction d'exigences. Troisièmement, la thèse propose des définitions affinées de la complétude et de la cohérence, et introduit une architecture générique de modèle de vérification composée de modèles d'environnement, de modèles système, de modèles d'exigences, de modèles de qualités et de modèles de vérification. Une approche de modélisation et de vérification, basée sur des machines à états, est proposée pour les exigences exécutables. Ces contributions sont évaluées au travers d'une étude de cas aéronautique portant sur un système simplifié de train d'atterrissage. L'approche est mise en oeuvre à l'aide de l'outil Stimulus, dans lequel des erreurs d'exigences sont introduites volontairement. La simulation du modèle de vérification permet un diagnostic systématique des problèmes de complétude et de cohérence, démontrant la faisabilité et la pertinence du cadre proposé. Mots-clés : Ingénierie système, MBSE, ingénierie des exigences, modèle exécutable, vérification et validation. La soutenance de thèse sera suivie d'un pot de l'amitié auquel l'ensemble des participants sera convié. Lien Teams public : Thèse Cyril Bacquet - Public | Réunion-Joindre | Microsoft Teams

Le processus traditionnel de conception des avions et de leur système de production de manière séquentielle atteint ses limites avec une industrie de plus en plus complexe. ì mesure que les disciplines d'ingénierie s'approfondissent et s'élargissent, une transformation radicale est devenue une nécessité industrielle pour répondre aux impératifs de compétitivité. Si la transformation digitale offre de nouvelles capacités de développement collaboratif et concourant, la partie amont de la phase de conception reste le levier principal pour réduire les cycles de développement, maîtriser les coûts et améliorer la qualité tout au long du cycle de vie des systèmes. En utilisant des approches d'Ingénierie des Systèmes Basée sur les Modèles (MBSE) et d'Ingénierie Basée sur les Ontologies (OBE), cette thèse répond au défi de la conception de produits complexes et de leur systèmes de production dans le cadre de la transformation digitale de l'industrie aérospatiale. D'une part, les processus d'ingénierie standardisés, les vues multidisciplinaires et la traçabilité de l'information du MBSE permettent aux ingénieurs de collaborer avec des degrés de granularité ajustables. D'autre part, les capacités de représentation des connaissances et de raisonnement des méthodologies OBE assurent l'interopérabilité syntaxique, sémantique et organisationnelle, tout en enrichissant les ingénieurs de perspectives supplémentaires permettant d'effectuer des compromis globaux dès les premières phases de conception. Le coeur de cette recherche présente une architecture centrée autour d'un "fil digital" à base d'ontologies, intégrant les artefacts MBSE des domaines du produit et de la production. Au coeur de ce fil digital, des modèles ontologiques définissent différent type de connaissance tels que des processus d'ingénierie collaborative, une taxonomie agnostique à quelconque outil, langage ou domaine, des interactions inter-domaines et, enfin, des correspondances spécialisées avec le MBSE. Ces modèles servent de moyen de communication avec une compréhension partagée, tout en permettant aux différentes équipes d'ingénieurs de se coordonner. Concernant le développement de l'ontologie, cette thèse enrichit l'acquisition traditionnelle de connaissances centrée sur l'expert avec une méthode hybride combinant l'expertise humaine et des techniques d'apprentissage automatique interprétables. En extrayant des règles d'ingénierie explicites à partir de vastes bases de données industrielles, cette méthode profite de la scalabilité et de la robustesse d'approches statistiques pour transformer l'intuition des experts en règles vérifiables de type "si-alors". Ces connaissances, intégrées dans l'ontologie, aident à la conception de systèmes complexes, facilitent l'analyse d'impact interdomaine et raccourcissent les boucles d'itération entre les ingénieurs des domaines du produit et de la production. Enfin, cette recherche fait le pont entre le MBSE et l'environnement plus large de l'ingénierie digitale. Elle fournit une base de connaissances agnostique, flexible et facile à maintenir qui répond aux préoccupations des diverses parties prenantes, sert de base pour les processus d'ingénierie collaborative et facilite les compromis globaux pour une conception unique et intégrée dès la phase amont de conception d'un nouvel avion.