15/06/2026 - 14H30 - AIP Primeca

"Knowledge-driven collaborative and concurrent model-based systems engineering within the aerospace industry "

(Thèse Eliott DUVERGER)

Résumé :
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.

Jury :
- Rapporteurs :	Claude BARON , Professeure à l'INSA Toulouse
	Julien LE DUIGOU, Professeur à l'UTC Compiègne
- Autres membres :	Christophe MERLO, Professeur à l'Université de Bordeaux, examinateur Fernando MAS, Docteur à l'université de Séville, examinateur Éric BONJOUR, Professeur à l'université de Lorraine, examinateur Éric LEVRAT, Professeur à l'Université de Lorraine, directeur de thèse Alexis AUBRY, Maître de conférence à l'Université de Lorraine, co-directeur de thèse Rebeca ARISTA, Docteure à l'Université de Séville, co-directrice de thèse