03/09/2025
Deux prix de thèse du GDR MACS : Des systèmes de navigation coopératifs à la planification de chantiers complexes

Cette année, le Groupement de recherche Modélisation, analyse et conduite des systèmes dynamiques (GDR MACS) a attribué son prix des meilleures thèses à deux lauréats classés ex-æquo. Colin Cros, pour sa thèse intitulée "Positionnement coopératif par mesures de pseudo-distance : résolubilité et algorithmes conservatifs" et Moslem Sheikhkhoshkar pour sa thèse "Planification et contrôle multi-niveaux et collaboratifs des chantiers de construction à l’aide de la BIM et du Lean".

Après l’évaluation de dix-sept candidatures, le jury du Prix des meilleures thèses session 2025 du GDR MACS, de la section Automatique du Club EEA et de la SAGIP, présidé par Madame France-Anne Chrétien (directrice d’établissement à Hermès) ont attribué ce prix aux deux lauréats classés ex-æquo suivants.

Thèse de Moslem Sheikhkhoshkar

Moslem Sheikhkhoshkar, quant à lui a réalisé sa thèse au laboratoire CRAN (CNRS/Université de Lorraine), sous la direction de Hind Bril El Haouzi, professeure à l’Université de Lorraine et Alexis Aubry, maître de conférence à l’Université de Lorraine tous deux membres du CRAN, ainsi qu’avec le co-encadrement de Farook Hamzeh, professeur à University of Alberta. Elle s’intitule "Planification et contrôle multi-niveaux et collaboratifs des chantiers de construction à l’aide de la BIM et du Lean".

Dans le domaine de la construction, la planification et le contrôle sont des défis complexes, qui dépendent de très nombreux facteurs, comme un nombre important de tâches et des équipes aux compétences et cultures différentes évoluant dans des environnements incertains, sous contraintes. Pour planifier et contrôler un projet, il n’existe pas de méthode universelle. De nombreux outils de planification existent, mais les équipes peinent souvent à choisir les bons ou à les combiner efficacement.

Le but de la thèse de Moslem Sheikhkhoshkar vise à répondre à ce besoin. Pour cela il a développé un cadre de planification et de contrôle multi-niveaux et collaboratif qui relie les méthodes de planification et les indicateurs de contrôle aux niveaux stratégique, tactique et opérationnel. Ce cadre aide les équipes à mieux naviguer dans la complexité des projets en alignant les outils sur leurs besoins fonctionnels à chaque niveau.

Cette recherche va plus loin qu’un simple cadre en introduisant un système d’aide à la décision (DSS) qui transforme les données et les connaissances d’experts en recommandations concrètes, avec la proposition d’outils de planification et de contrôle les plus adaptés. Ce système combine des méthodes de recherche quantitatives et qualitatives, notamment le traitement automatique du langage naturel (NLP), la théorie des ensembles approximatifs (pour le raisonnement par règles), le clustering et l’analyse de réseaux sociaux. Moslem Sheikhkhoshkar a collecté des données issues d’études de cas réelles et d’experts du secteur, puis les ai traduites en un système fondé sur la connaissance, capable de générer et d’optimiser des stratégies de planification spécifiques à chaque projet.

Le système a été validé sur un projet de rénovation réel et a reçu des retours très positifs d’experts. En intégrant l’analyse des données, la formalisation des connaissances et une architecture orientée modèle, cette recherche montre comment les équipes de construction peuvent passer de l’intuition à la décision éclairée. Cette approche leur permet de planifier plus intelligemment, de travailler plus efficacement et de mieux gérer la complexité des projets.

Thèse de Colin Cros

Colin Cros a réalisé une thèse CIFRE au laboratoire Grenoble image, parole, signal, automatique(GIPSA-lab - CNRS/Université Grenoble Alpes) avec Telespazio France, sous la direction de Pierre-Olivier Amblard et Christophe Prieur, tous deux directeurs de recherche CNRS au GIPSA-lab. Elle est intitulée "Positionnement coopératif par mesures de pseudo-distance : résolubilité et algorithmes conservatifs".

Se localiser avec précision est essentiel, que ce soit pour un avion, une voiture autonome ou un smartphone. Les systèmes de positionnement par satellites (GNSS) comme GPS ou Galileo sont généralement utilisés, mais ils montrent leurs limites dans des environnements complexes (villes, zones brouillées). Une solution prometteuse consiste à faire coopérer plusieurs appareils en échangeant des informations et en réalisant de nouvelles mesures comme les inter-distances entre les appareils. C’est le principe du positionnement coopératif.

Mais cette approche soulève deux grandes questions : ces échanges permettent-ils vraiment de localiser tous les objets ? Et peut-on les intégrer dans les algorithmes existants sans fausser les résultats ? C’est à ces deux enjeux que cette thèse répond.

D’abord, elle identifie les conditions qui rendent le problème mathématiquement solvable, en s’appuyant sur la théorie des graphes. Une nouvelle notion de rigidité est introduite pour s'adapter aux mesures particulières des GNSS.

Ensuite, elle propose une méthode d’intégration des mesures coopératives dans des algorithmes de navigation tout en tenant compte des incertitudes, souvent corrélées mais mal connues. Ignorer ces corrélations fausse les résultats. Une méthode de fusion d’estimations intègre est introduite et étudiée. Ces travaux ouvrent la voie à des systèmes de navigation coopératifs plus précis et plus fiables.

Pour en savoir plus

Article source : CNRS Sciences informatiques