De nombreux problèmes de prise de décision et d'ingénierie peuvent être formulés comme des problèmes de contrôle optimal, où l'objectif est de déterminer une politique de commande optimisant un critère de performance prédéfini. Parmi les différentes formulations du contrôle optimal, les problèmes à horizon infini avec coûts décomptés ont suscité un regain d'intérêt ces dernières années. En réduisant progressivement la contribution des coûts par étapes futurs au critère d'optimisation, le facteur de décompte privilégie naturellement les performances à court terme par rapport aux résultats lointains. Au-delà de la modélisation des préférences temporelles dans des applications telles que l'économie, la finance et la gestion des ressources renouvelables, les formulations décomptées sont devenues un pilier de l'apprentissage par renforcement et de la programmation dynamique approximative, où elles jouent un rôle central dans la conception et l'analyse de convergence des algorithmes d'apprentissage. Ce cadre a soulevé des questions fondamentales en théorie du contrôle, en particulier concernant les garanties de stabilité des contrôleurs optimaux décomptés. Des études récentes ont montré que ces contrôleurs optimaux peuvent échouer à stabiliser le système en raison de la valeur du facteur de décompte, ce qui soulève des questions ouvertes telles que : comment concevoir des contrôleurs stabilisants sous-optimaux lorsque (i) le contrôleur optimal n'est pas stabilisant, ou (ii) lorsque le contrôleur optimal est stabilisant mais difficile à concevoir? Cette thèse comble ces lacunes de la littérature pour des classes de systèmes et d'algorithmes de commande. Nous nous concentrons d'abord sur le Régulateur Quadratique Linéaire (LQR) décompté pour les systèmes linéaires invariants dans le temps à temps discret connus. Inspiré par la théorie de l'apprentissage, nous introduisons pour la première fois une condition nécessaire et suffisante basée sur la fonction valeur optimale pour évaluer la stabilité du système en boucle fermée optimale. Lorsque le contrôleur optimal échoue à stabiliser le système, nous proposons des méthodes basées sur des Inégalités Linéaires Matricielles (LMIs) pour concevoir des contrôleurs stabilisants et sous-optimaux sans modifier la valeur du facteur de décompte. De plus, un nouvel algorithme d'Itération sur les Politiques (PI) est développé pour améliorer itérativement les performances du contrôleur tout en préservant la stabilité. Nous étendons ensuite ces résultats au cas où le modèle du système est inconnu et où seules des données d'entrée et d'état collectées hors ligne sont disponibles. Ces résultats ont été illustrés sur un montage expérimental en implémentant les contrôleurs stabilisants sous-optimaux conçus sur un système servo-rotatif (Quanser QUBE-Servo 2). Les résultats mentionnés jusqu'à présent concernent les systèmes linéaires. Nous considérons également des systèmes non linéaires à temps discret avec des coûts décomptés et des coûts par étapes génériques. Dans ce cadre, la construction de contrôleurs optimaux peut être difficile, voire impossible. Nous nous concentrons donc aux scénarios où ces contrôleurs sont obtenus par PI. En exploitant les propriétés de stabilité supposées du système optimal en boucle fermée, nous dérivons de nouvelles bornes de sous-optimalité pour PI, qui s'avèrent plus fines que celles disponibles dans la littérature. Nous fournissons également des garanties de stabilité pour les systèmes contrôlés par PI après un nombre suffisant d'itérations, qui peut être estimé. Une caractéristique de ce travail est qu'il ne nécessite pas que la politique initiale soit stabilisante, comme il est généralement supposé dans la littérature pour les coûts sans décompte. Une validation expérimentale des résultats sur un système servo-rotatif est également fournie.

La transition du paradigme centré sur la machine de l’Industrie 4.0 vers la vision résiliente, durable et centrée sur l’humain de l’Industrie 5.0 souligne la nécessité d’intégrer davantage les facteurs humains dans les systèmes d’ordonnancement de la production. Pourtant, la littérature sur le problème d’ordonnancement flexible de type job shop considère encore majoritairement les opérateurs comme de simples contraintes de ressources ou comme des critères d’évaluation en fin d’horizon, tandis que les travaux consacrés à l’ordonnancement dynamique demeurent principalement focalisés sur les perturbations liées aux machines. Les interactions entre l’évolution de l’état des opérateurs et les décisions d’ordonnancement restent ainsi insuffisamment prises en compte. Cette thèse répond à cette gap en formulant et en résolvant le problème d’ordonnancement dynamique double flexible de type job shop avec fatigue des opérateurs (DyDFJSP-WF). Dans ce problème, machines et opérateurs sont modélisés conjointement comme des ressources flexibles, tandis que la fatigue est représentée comme une variable d’état dynamique évoluant au cours de l’exécution de l’ordonnancement et influençant les décisions futures. L’étude débute par l’analyse du DFJSP-WF statique avant d’être étendue au contexte dynamique. Le problème statique est d’abord formulé puis résolu à l’aide d’un algorithme d’optimisation évolutionnaire multi-objectif basé sur la décomposition (IMOEA/D), permettant de concilier efficacité de production et dégradation de la qualité induite par la fatigue. Sur cette base, une revue systématique de la littérature consacrée à NSGA-III et à l’apprentissage par renforcement appliqués à l’ordonnancement met en évidence la complémentarité de ces approches pour la résolution de problèmes dynamiques comportant un grand nombre d’objectifs. Ces constats conduisent au développement d’un cadre hybride RL–NSGA-III associant un plan de référence prédictif généré par NSGA-III à une couche réactive fondée sur deux agents Proximal Policy Optimization (PPO). Le cadre proposé intègre des modèles de fatigue calibrés à partir de données issues de capteurs portables afin de permettre l’allocation personnalisée des pauses et l’adaptation en temps réel aux perturbations de production. La validation expérimentale est menée à deux échelles. Sur des instances de référence, les approches proposées produisent des fronts de Pareto de meilleure qualité que plusieurs méthodes multi-objectifs de l’état de l’art. Sur des instances industrielles construites à partir de données réelles collectées auprès d’opérateurs équipés de capteurs portables, le cadre hybride permet de concilier gestion personnalisée de la fatigue et réordonnancement en temps réel face aux perturbations.

Exercice universitaire immersif de référence en cybersécurité, Cyber Humanum Est revient en février 2027 pour une nouvelle édition. Pendant trois jours, plus d’une centaine d’étudiantes et étudiants seront plongés au cœur d’une crise cyber grandeur nature, dans un environnement où se mêlent attaques informatiques, enjeux géopolitiques, influence informationnelle et prise de décision sous pression. Porté par l’Université de Lorraine avec ses partenaires, le dispositif fait de la coopération entre formations et du facteur humain des dimensions essentielles de l’apprentissage.   Trois questions à Jean-Philippe Auzelle, directeur exécutif Cyber Humanum Est à l’Université de Lorraine. Le Cyber Humanum Est est devenu un rendez-vous incontournable. Quelle est l’ambition centrale de cet exercice ? Jean-Philippe Auzelle : l’ambition du Cyber Humanum Est est avant tout pédagogique : préparer les futurs professionnels de la cybersécurité à faire face à des crises complexes en les plaçant dans des conditions aussi proches que possible de celles qu’ils pourront rencontrer demain. Pendant trois jours, plus d’une centaine d’étudiantes et étudiants issus de différentes formations de l’Université de Lorraine, auxquels s’ajoutent des étudiants d’une université invitée (l’Université de technologie de Troyes (UTT) cette année), vont devoir coopérer autour d’une même situation de crise. L’un des intérêts majeurs de l’exercice réside précisément dans ce croisement des compétences et des cultures. Les participantes et participants ne viennent pas tous de l’informatique : certains maîtrisent les réseaux et les systèmes, d’autres ont une approche davantage tournée vers les sciences humaines et sociales, l’analyse des organisations, la communication ou encore les enjeux géopolitiques. Cyber Humanum Est n’est donc pas uniquement un exercice technique destiné à tester la capacité à attaquer ou à défendre un système informatique. Nous cherchons à placer les étudiantes et étudiants dans une situation où ils doivent comprendre une crise dans sa globalité, partager l’information, coordonner leurs actions et prendre collectivement des décisions dans un environnement incertain. C’est aussi ce qui fait la singularité du dispositif développé à l’Université de Lorraine : faire travailler ensemble des formations et des profils différents, en lien étroit avec les acteurs de la cyberdéfense et le monde socio-économique. Nous préparons ainsi les étudiantes et étudiants non seulement à maîtriser des technologies, mais à devenir capables de décider et d’agir collectivement lorsque la situation se dégrade. Chaque édition plonge les étudiant·es dans une gestion de crise réaliste. Sans dévoiler tous les secrets, sur quels types de menaces ou d’enjeux avez-vous choisi de mettre l’accent pour le prochain Cyber Humanum Est ? Jean-Philippe Auzelle : depuis plusieurs éditions, nous construisons un univers géopolitique qui évolue d’une année à l’autre. Cela nous permet de créer une véritable continuité et de confronter toutes celles et ceux qui participent à des situations qui font écho, sans les reproduire directement, aux grandes tensions internationales contemporaines. Pour cette nouvelle édition, le scénario se déroulera dans un contexte de fortes tensions autour d’un détroit situé dans un archipel. Cet espace fictif concentre des enjeux stratégiques liés notamment aux échanges énergétiques et numériques et, plus largement, à la stabilité internationale. Sans en dévoiler davantage, les participantes et participants seront confrontés à une crise hybride. Une attaque informatique n’a aujourd’hui que rarement des conséquences limitées au monde numérique : elle peut perturber une infrastructure, fragiliser une activité économique, désorganiser un service ou encore s’accompagner d’actions destinées à manipuler l’information et les perceptions. Nous allons donc travailler sur cette imbrication entre dimensions technologiques, humaines et géopolitiques. Il faudra assurer la continuité d’activité, protéger des systèmes critiques, qualifier des informations parfois contradictoires, identifier des tentatives de désinformation ou d’ingérence informationnelle, coordonner différents acteurs et prendre des décisions sous pression. L’objectif est de faire comprendre qu’une crise cyber ne se traite jamais dans le seul espace numérique. Il faut en mesurer les conséquences sur les organisations et sur les personnes, comprendre le contexte dans lequel elle intervient et être capable d’adapter sa réponse en permanence. C’est cette complexité que nous cherchons à reproduire dans l’exercice. Au-delà de la technique, le facteur humain est au cœur du projet. Qu’apporte concrètement cette expérience aux futur.es expert.es cyber ? Jean-Philippe Auzelle : c’est probablement l’un des enseignements les plus importants du Cyber Humanum Est : dans une crise réelle, la technologie ne suffit pas ! Les étudiantes et étudiants apprennent d’abord à travailler avec des personnes qui n’ont pas nécessairement la même formation, les mêmes compétences ni la même manière d’analyser une situation. Ils doivent apprendre à se faire confiance, à partager rapidement une information fiable, à hiérarchiser les risques et à expliquer une situation complexe à des interlocuteurs aussi bien techniques que non techniques. L’immersion ajoute une dimension essentielle. La pression temporelle, la fatigue, l’incertitude ou encore l’accumulation d’informations font partie de l’exercice. Il faut continuer à analyser et à décider dans ce contexte. Les participants découvrent ainsi très concrètement l’importance du leadership, de la communication, de la coopération, de la gestion du stress et même du sommeil. Autrement dit, tout ce qui peut devenir déterminant lorsqu’une crise dure et que les équipes doivent rester opérationnelles. Cette expérience leur permet aussi de développer leur capacité d’adaptation et leur sens des responsabilités. Une bonne décision technique n’est pas nécessairement une bonne décision si l’on ne prend pas en compte ses conséquences humaines, organisationnelles ou stratégiques. Enfin, il y a une dimension que je trouve particulièrement importante : celle de la rencontre. Pendant quelques jours, des étudiantes et étudiants qui auraient parfois eu peu d’occasions de travailler ensemble partagent une expérience extrêmement intense. Ils rencontrent également des professionnels, des entreprises, des acteurs institutionnels et des spécialistes de la cyberdéfense. Cyber Humanum Est constitue ainsi un premier espace de construction de leur réseau professionnel. C’est finalement tout le sens de l’exercice : former des professionnels capables de conjuguer expertise technique, intelligence collective et compréhension du contexte. Parce que les crises cyber de demain seront autant des crises humaines et organisationnelles que des crises technologiques. Site web du Cyber Humanum Est. _____________________________________________ Dates à retenir : 8 octobre 2026 – KickOFF – Lancement officiel de la 7ème édition et constitution des équipes – IUT Nancy-Brabois Du 1er au 3 février 2027 – Exercice cyberguerre – Polytech Nancy 4 février 2027 – Retour d’Expérience (RETEX) – Mines de Nancy 5 février 2027 – Cérémonie de clôture, remise des prix & forum recrutement partenaires  – Mines de Nancy Article source : Factuel