Thèse soutenue

Une démarche basée sur l'apprentissage automatique pour l'aide a l'évaluation et à la génération de scenarios d'accidents : application à l'analyse de sécurité des systèmes de transport automatisés

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Auteur / Autrice : Lassaâd Mejri
Direction : Bernard Houriez
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique des systèmes industriels et humains
Date : Soutenance en 1995
Etablissement(s) : Valenciennes

Résumé

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Pour valider un nouveau système de transport automatise (STA), les experts évaluent les scenarios d'accidents proposés par le constructeur du STA. Pour parfaire l'exhaustivité de l'analyse de sécurité, ces experts imaginent de nouveaux scenarios non pris en compte par le constructeur. Ils font appel à des méthodes d'analyse structurelle et fonctionnelle du STA. Notre approche consiste à exploiter les scenarios historiques qui se rapportent à des STA déjà validés. Pour cela, nous utilisons les techniques d'apprentissage pour organiser la connaissance en vrac (scenarios) et produire des connaissances structurées sous forme de règles. Ce mémoire propose une démarche fondée sur l'apprentissage multi-stratégie pour l'aide à l'évaluation et à la génération de nouveaux scenarios d'accidents. L’apprentissage multi-stratégie intègre diverses stratégies de raisonnement: l'induction, la déduction, l'analogie, etc. Pour résoudre le problème posé. Pour confronter la démarche retenue, une maquette a été développée. Elle a montré la faisabilité de la démarche proposée. Elle a aussi souligné la nécessité mais l'insuffisance de l'apprentissage pour caractériser la démarche des experts. Il est donc judicieux de conjuguer les mécanismes de l'apprentissage avec ceux de l'acquisition de connaissances pour parvenir à identifier le raisonnement des experts.