• M1 : approches à événements discrets
• M2 : approches basée sur la connaissance
• M3 : approches continues

Ces travaux sont centrés sur le formalisme DEVS (Discrete EVent Specification, initialement proposé par B. Zeigler). Le formalisme DEVS a été choisi car selon nous :

• il constitue le formalisme de spécification à événements discrets le plus général
• il est le seul à expliciter formellement, avec une sémantique claire, le concept d'évolutions autonomes
• la sémantique opératoire est formellement définie pour les différentes classes de modèles par l'intermédiaire de simulateurs conceptuels
• l'interprétation, dans le monde réel, des concepts d'abstraction et de modélisation est également claire et précise

M1.1 - Formalismes pour la Spécification de Modèles de Simulation : Généralisation du concept de modèles à événements discrets.
Les extensions du formalisme DEVS proposées ont pour principal objet de fournir des concepts de modélisation et de simulation permettant le développement d'approches génériques, intégrées et homogènes pour la résolution de problèmes de conception, d'analyse et de diagnostic de systèmes réels.
Entre autres, nous avons proposé une méthode originale pour la construction d'abstractions à événements discrets de systèmes dynamiques. Cette méthode d'abstraction n'impose pas la contrainte classique de trajectoires d'entrée-sortie constantes par morceaux. En fait, nous montrons, qu'en généralisant la notion d'événement, il est possible de construire une abstraction à événements discrets d'un système dynamique dont les trajectoires d'entrée-sortie sont décrites par des polynômes d'ordre quelconque (les modèles classiques à événements discrets sont alors des modèles d'ordre 0). Cette nouvelle approche ouvre la voie à de nombreuses activités de recherche, allant de la simulation à événements discrets de systèmes continus aux méthodes de conversion analogique-numérique. Il est important de noter que, contrairement aux approches classiques proposées par ailleurs, la construction d'une abstraction à événements discrets généralisée ne passe pas par une discrétisation (implicite ou explicite) de l'espace d'état. Dans une abstraction généralisée, telle que nous la proposons, un changement d'état se produit, non pas quand une variable d'état franchit un seuil donné (approches classiques), mais quand le polynôme décrivant sa trajectoire est remplacé par un autre. Sur le plan de la simulation, une première retombée concrète de cette généralisation se situe dans la possibilité de développer des simulateurs dirigés par les événements pour des modèles continus et donc, d'améliorer notablement les temps de calculs. Sur un plan conceptuel, la simulation d'un modèle hybride s'effectue avec une seule et unique représentation du temps. Ce dernier point permet, entre autres, le développement d'environnements de simulation distribuée reposant uniquement sur des algorithmes asynchrones (type Time warp), environnements qui n'auront plus la 'lourdeur' des outils actuels qui doivent gérer des horloges discrètes et des horloges continues.
De plus, nous avons introduit le formalisme min-max DEVS (généralisation de concepts du domaine des circuits), pour permettre la définition d’état dont la durée de vie ne peut être définie avec précision. Finalement, nous définissons une méthodologie de conception de systèmes de commandes à événements discrets dont l’originalité repose sur l’utilisation de deux formalismes :

• Les automates temporels,
• Le formalisme DEVS.

M1.2 - Organisation et la gestion décentralisées de SED
Sur cet axe, nous développons des méthodes et des modèles pour l’aide à la conduite de systèmes dynamiques manufacturiers. Plus précisément, ces travaux concernent :

• la spécification, la conception et la validation d’architectures auto organisées de pilotage pour systèmes de production,
• la spécification de systèmes proactifs de pilotage,
• l’intégration de connaissances de métier‚ dans les mécanismes de prise de décision

Bien que relevant principalement du domaine de l'ingénierie de la connaissance, ces travaux adressent des problématiques concernant l'aide à la conduite de systèmes dynamiques. En effet, ils portent sur le développement de méthodes et d’outils pour assister les experts dans un processus de création de connaissances. Il s’agit de définir des méthodes et des techniques permettant de construire un modèle opérationnel d'un système d'aide à la conduite à partir de connaissances expertes. Dans ce cadre, nous avons proposé des méthodes originales pour l'acquisition de connaissances (méthode basée sur des graphes d'événements temporisés, extensions de la méthodologie KADS) et pour l'opérationnalisation de ces connaissances (transformation du modèle conceptuel d'expertise en modèle de simulation DEVS, min-max-DEVS).
Cette activité est développée à travers plusieurs projets, en partenariat avec des entreprises (IMRA TOYOTA, STMicroelectronics, Services technique des Bases aériennes, TRANSSIM), des institutions, et laboratoires ainsi que des universités étrangères (Université de Turin, Université de Rosario).

Les approches développées dans ce cadre sont fondées sur des modèles continus de systèmes linéaires ou non linéaires. Les applications privilégiées sont orientées vers les véhicules et plus particulièrement la motorisation thermique et la dynamique de véhicules.
Dans cet axe, nous nous intéressons, plus précisément, au contrôle des systèmes multi-variables non linéaires, en utilisant soit l’approche de Lyapunov soit la commande neuronale. Des lois de commande basées sur les réseaux de neurones ont été développées et appliquées au moteur diesel (une commande neuronale optimale et une commande par linéarisation du modèle neuronal). Cette méthode présente l’avantage de ne pas nécessiter la description analytique de la non linéarité sous forme directe ou de façon approchée sous forme polynomiale. Des résultats significatifs sur les choix pratiques à effectuer pour la construction de modèles neuronaux ont été obtenus concernant les paramètres de structure du réseau de neurones. Une technique de contrôle complètement décentralisée des systèmes multivariables interconnectés en utilisant l’approche Lyapunov a été mise en œuvre et appliquée à la dynamique du véhicule et à la sécurité routière.
Dans le domaine du Diagnostic, nous avons étudié les méthodes de reconstruction complète et partielle d'état des systèmes réguliers linéaires mono et multi-sorties perturbés et non perturbés. Nous avons montré que les observateurs d'ordre complet et d'ordre réduit, comprenant les observateurs prédicteurs, correcteurs et intégraux, sont tous issus d'une structure générale que nous avons appelée "observateur généralisé". Nous avons utilisé cette technique d’observation d’état du système pour la détection de défauts de capteurs et d’actionneurs. Egalement, pour les systèmes non linéaires, nous avons développé une méthode qui met en œuvre les réseaux de neurones pour estimer la partie non-linéaire, provenant des incertitudes sur le modèle, et permet ainsi l'estimation de l'état en tenant compte de ces non-linéarités.
Le thème fédérateur du contrôle et du diagnostic est « la tolérance aux fautes » qui est d'une importance capitale pour la sécurité des opérateurs et la fiabilité des systèmes. Dans certains systèmes, le diagnostic d'un défaut est sans doute nécessaire mais risque de ne pas être suffisant pour garantir la sûreté de fonctionnement de l'installation et la sécurité des opérateurs. Dans le cas où l'arrêt immédiat de l’installation est impossible, il est indispensable de modifier la loi de commande afin de maintenir la stabilité du système et de garantir un fonctionnement acceptable en mode dégradé. Il s'agit alors de la tolérance aux fautes. Dans ce cadre, des techniques de compensation de l’effet des défauts de capteurs et d’actionneurs et des méthodes fondées sur des techniques multi-modèles ont été mises en œuvre.
Ces projets s’inscrivent dans le cadre de collaborations internationales avec l’Université chinoise SIT (Shanghai Institute of Technology), l’Université de Western Ontario - Canada, l’Université Libanaise, L’Université de Fès au Maroc, l’Université de Rosario – Argentine.
Les activités de recherche en diagnostic sont également développée dans le cadre de projets industriels avec les sociétés suivantes : EUROCOPTER, IMRA TOYOTA, Renault Automation, STMicroelectronics, COMAU, ONERA.