Conception sûre et optimale de systèmes dynamiques critiques auto-adaptatifs soumis à des événements redoutés probabilistes

Safe and optimal design of dynamical, critical self-adaptive systems subject to probabilistic undesirable events

• Auteur / Autrice : Jonathan Sprauel
• Direction : Christel Seguin, Gérard Verfaillie
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et Systèmes embarqués
• Date : Soutenance le 19/02/2016
• Etablissement(s) : Toulouse, ISAE
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Systèmes (Toulouse ; 1999-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Equipe d'accueil doctoral Commande des systèmes et dynamique du vol (Toulouse, Haute-Garonne)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Office national d'études et recherches aérospatiales (Toulouse, Haute-Garonne). Département Commande des Systèmes et Dynamique du vol (DCSD)
• Jury : Président / Présidente : Christophe Bérenguer
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Olivier Pietquin, Christian Sannino, Florent Teichteil
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Antoine Rauzy, Sylvie Thiébaux

Mots clés

Mots clés contrôlés

Intelligence artificielle

Markov, Processus de

Systèmes embarqués (informatique)

Mots clés libres

Systèmes critiques auto-Adaptatifs

Processus décisionnel markovien

Calcul depolitique optimale valide

Logique Temporelle probabiliste

Critical self-Adaptive systems

Markov decision process

Computation of optimaland valid policy

Probabilistic temporal logic

Résumé

Cette étude s’inscrit dans le domaine de l’intelligence artificielle, plus précisément au croisement des deux domaines que sont la planification autonome en environnement probabiliste et la vérification formelle probabiliste. Dans ce contexte, elle pose la question de la maîtrise de la complexité face à l’intégration de nouvelles technologies dans les systèmes critiques : comment garantir que l’ajout d’une intelligence à un système, sous la forme d’une autonomie, ne se fasse pas au détriment de la sécurité ? Pour répondre à cette problématique, cette étude a pour enjeu de développer un processus outillé, permettant de concevoir des systèmes auto-adaptatifs critiques, ce qui met en œuvre à la fois des méthodes de modélisation formelle des connaissances d’ingénierie, ainsi que des algorithmes de planification sûre et optimale des décisions du système.

This study takes place in the broad field of Artificial Intelligence, specifically at the intersection of two domains : Automated Planning and Formal Verification in probabilistic environment. In this context, it raises the question of the integration of new technologies in critical systems, and the complexity it entails : How to ensure that adding intelligence to a system, in the form of autonomy, is not done at the expense of safety ? To address this issue, this study aims to develop a tool-supported process for designing critical, self-adaptive systems. Throughout this document, innovations are therefore proposed in methods of formal modeling and in algorithms for safe and optimal planning.