Sujet de Thèse
Titre :
Intégration de l'humain dans le pilotage des systèmes manufacturiers intelligents : facteurs humain et interactions socio-inspirées
Dates :
2021/10/01 - 2024/09/30
Description :
Les besoins industriels deviennent de plus en plus stricts recherchant à court terme, une réactivité suffisante
face aux incertitudes et à long terme, une capacité de s'adapter aux besoins du marché. Pour répondre à ces
besoins, les efforts de recherche en pilotage de systèmes industriels s'intéressent aux architectures de pilotage
hybrides, où l'intelligence artificielle distribuée joue un rôle clé (Cardin et al., 2017) Dans ce but, l'industrie du
futur (ou industrie 4.0) amène une brique technologique, grâce aux nouvelles avancées technologiques en
termes de technologies d'information et de communication (ICT) et d'informatique distribuée. Ces nouvelles
avancées visent à faire face à l'évolution des besoins clients, en termes de réactivité et de performance.
Cependant, l'implémentation de ces architectures hybrides en industrie reste difficile, malgré ces avancées
technologiques. Cette difficulté est principalement due à la présence de l'humain qui d'une part, est exclu dans
la conception du pilotage et d'autre part, a des difficultés pour accepter la technologie qu'il ne comprend pas
(Bril El-Haouzi, 2017)..

L'objectif de cette thèse est donc de proposer une approche de conception du pilotage qui intègre la présence
de l'humain dans le système. Cette approche, dite « anthropocentrée », repose sur l'hypothèse, démontrée
par plusieurs recherches que l'humain a plus de chance d'accepter la technologie dans son environnement, si
cette celle-ci se comporte et communique d'une manière similaire à lui (Bril El-Haouzi, 2017). Les recherches
entreprises sur cette notion « anthropocentrée » ont déjà débuté sur deux sujets différents. Le premier s'est
intéressé à la mise en place d'algorithmes de prises de décisions basés sur les comportements humains
(négociation, consensus) (Mezgebe et al., 2019). Le second sujet s'est principalement intéressé aux relations
sociales, où un méta-modèle a été proposé, intégrant les relations sociales entre agents. Ce méta modèle lance
un nouveau paradigme, appelé « Internet des Agents Sociaux » (IoSA), ayant pour particularité que chaque
entité (i.e. agent) du réseau peut être un objet (IoT) ou un humain (Valette et al, 2020).

L'originalité de cette thèse est la conception d'un pilotage de la production qui repose sur l'intégration des
facteurs humain et sur ce paradigme d'Internet des agents sociaux. Cette conception passe par la modélisation
d'un agent (états, dynamiques, décisions), qui va intégrer les dimensions humaines (facteurs humains tels que
la condition physique ou la charge cognitive) et sociales (interactions avec les autres agents de
l'environnement). Pour l'applicabilité, nous nous intéressons surtout à la problématique d'ordonnancement,
très répandue dans la littérature et qui est un axe majeur du pilotage opérationnel de la production.
L'intégration des facteurs humains (ex : fatigue) dans l'ordonnancement a, jusqu'à présent, été rarement
étudiée, car ils amènent une grande difficulté liée la variabilité (caractéristiques individuelles, hétérogénéité)
et à l'imprédictibilité (erreurs humaines) (El Mouayni et al., 2019). De plus, le lien entre ordonnancement et
facteurs humains est en lui-même un problème, dans le sens où il peut être vu comme une boucle, où
l'ordonnancement est dépendant des facteurs humains, qui eux aussi dépendent de l'ordonnancement.

Pour intégrer ces notions de facteurs humains, le modèle d'agents, basé sur un modèle d'états à évènements
discrets, intégrera des états liés à ces facteurs, évoluant à court (fatigue physique), moyen (charge cognitive)
ou long terme (humeur). Ces états évolueront aussi selon l'ordonnancement choisi, c'est-à-dire par rapport à la
séquence d'actions calculée lors de la prise de décision. Cette prise de décision sera basée sur la commande
par retour d'états afin que les facteurs humains soient bien intégrés. Enfin, les facteurs humains sont des
éléments difficiles à observer/mesurer. L'idée est de mettre en place des méthodes prédictives, pouvant être
issues de l'intelligence artificielle, afin de déterminer rapidement les valeurs des états « facteurs humains » en
mesurant l'efficacité (ou la non efficacité) des actions réaliser par l'agent.

Pour montrer l'application industrielle des solutions proposées, la cellule flexible de production du plateau
technique TRACILOGIS sera utilisée.
Mots clés :
pilotage intelligent, facteur humain, internet des agents sociaux
Conditions :
36 mois,
Université de Lorraine
Master 2 recherche en génie informatique, automatique, ou génie industriel
Niveau soutenu de pratique de l'anglais écrit et oral
Département(s) : 
Ingénierie des Systèmes Eco-Techniques
Financement :
bourse doctorale