Sujet de Thèse

Dans une entreprise sous-traitante de l'industrie aéronautique comment faciliter le déploiement et l'adoption de l'ingénierie systèmes basée sur des modèles en utilisant la modélisation pour formaliser et capitaliser le savoir-faire de l'entreprise ? Ce sujet se déroule sur 3 axes : modélisation, environnement numérique et adoption.

Modélisation Il s'agit notamment de mettre en application des principes de standardisation et de modularité pour concevoir des architectures modulaires de modèles, favorisant la réutilisation et permettant une conception de produits plus rapide, par composition de différents modèles. A noter que les modèles peuvent être des modèles de produits. Les modèles considérés sont soit descriptifs et spécifient les architectures en termes de structure et de comportement, soit analytiques et supportent des simulations pour vérifier tout ou partie des systèmes. Il est également important de mettre en oeuvre ces modèles afin de pouvoir mener des analyses d'impacts liés à des modifications d'exigences des donneurs d'ordre. On peut s'appuyer pour cela sur des propriétés recherchées de ces modèles dans le contexte spécifique de l'entreprise : adapté à l'échelle des problèmes (scalable), exploitables et supportant les décisions (actionnable), en adéquation avec le cycle de vie du système à faire, réutilisables, agiles, dignes de confiance, reconfigurables, modulaires... Ces propriétés doivent être définies formellement afin de faciliter leur vérification. Pour la réutilisation des modèles, de la conception vers la fabrication de produits, il convient de définir des patrons de conception de modèles et de produits intégrant le savoir-faire de l'entreprise, associant des modèles produits à des modèles du système industriel. Pour favoriser la réutilisation, le second volet de la recherche concerne l'identification des modèles (carte d'identité des modèles, modèles d'intention) à capitaliser ou sous-modèles pour leur archivage et leur recherche. Plusieurs travaux ont abordé le sujet dans des contextes différents, et méritent d'être approfondis en les couplant avec la définition de la maturité d'un modèle pour sa réutilisation et les processus associés (vérification / validation de modèles descriptifs ou de simulation). La pertinence de l'utilisation des outils de l'IA et du Machine Learning pour l'extraction de patrons de modélisation et leur capitalisation doit être analysée parmi les solutions possibles.

Environnement numérique - Continuité digitale - ASOT L'environnement numérique, support à la mise en oeuvre du MBSE, est classiquement réduit au choix d'un outil logiciel de modélisation, il doit être étendu à la méthode de modélisation et à l'environnement numérique de modélisation et de partage. La méthode est à choisir selon les objectifs de l'entreprise et les objectifs de modélisation. Il sera donc pertinent d'analyser la littérature pour déterminer des critères de décision pour le choix d'une méthode en accord avec les exigences de modularité et de réutilisation. L'environnement numérique doit être adapté aux enjeux auxquels l'entreprise sera confrontée. Il est essentiel de construire une Authoritative Source of Truth pour valider, qualifier et partager les modèles et données entre les différentes parties prenantes, afin de référencer les modèles sûrs à exploiter par les équipes [9]. Cette source doit permettre de développer le système industriel, de réaliser des simulations et des optimisations, ou encore de produire des rapports avec des modèles et données de référence partagés. Pour l'échange de modèles (de simulation) avec les partenaires extérieurs d'un projet, une attention particulière doit être portée sur la propriété intellectuelle et la non-diffusion du savoir-faire de l'entreprise au travers des modèles. Associée à la source de vérité, la continuité digitale soulève des problématiques d'intégration et d'interopérabilité des modèles et des applications, largement documentés dans la littérature mais toujours source de difficultés de mise en oeuvre. Ainsi les standards actuels peuvent être envisagés (Open Services for Lifecycle Collaboration - OSLC ou Open Model Based Engineering Environment openMBEE ) et utilisent les technologies web pour relier les différentes vues des artefacts d'ingénierie tout au long du cycle de vie ou pour connecter les différents outils d'ingénierie.

Adoption Enfin le dernier point scientifique d'intérêt concerne l'adoption du MBSE au sein des équipes d'ingénierie. La littérature récente fait état de la criticité du processus d'adoption du MBSE et des transformations, organisationnelles et opérationnelles induites. Il est pertinent d'utiliser des frameworks d'architecture d'entreprise tels que TOGAF (The Open Group Architecture Framework) ou UAF (Unified Architecture Framework), car ils offrent des méthodologies éprouvées pour structurer et gérer la transformation des systèmes d'information et des processus organisationnels. En s'appuyant sur ces cadres, on peut identifier de manière systématique les obstacles potentiels à l'adoption de nouvelles solutions (freins), ainsi que les facteurs qui faciliteront cette adoption (leviers). Ces frameworks permettent également de modéliser la situation actuelle ("As-Is") et la situation cible ("To-Be"), tout en définissant une feuille de route détaillée pour guider la transition de l'état actuel vers l'état désiré, en prenant en compte les priorités stratégiques, les ressources disponibles, et les étapes clés à franchir. La roadmap d'adoption doit se développer selon les axes organisationnels et techniques avec des problématiques d'alignement entre ces deux axes, incluant des formations et ateliers, des bacs à sable⬦ Dans un second temps, il est important de mesurer le niveau d'adoption du MBSE et d'analyser l'impact de cette adoption sur les performances de l'entreprise. Cela passe par la définition et la mise en place d'indicateurs de la maturité d'adoption du MBSE (nombre de personnels formés, personnel impliqués dans des projets, ⬦), puis par la définition et mise en place d'indicateurs mesurant l'impact de la maturité sur les performances de l'entreprise en interne et en externe (conception, industrialisation, livraison, ⬦).