Étude et définition d'une approche outillée de modélisation dédiée à l'anticipation et au suivi des projets en situations de crise : visualisation des situations à risques en environnements immersifs.

Study and definition of a modeling approach dedicated to the anticipation and monitoring of projects in crisis situations: visualization of risk situations in immersive environments.

• Auteur / Autrice : Clara Le duff
• Direction : Frédérick Benaben, Benoit Montreuil
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique et Génie Industriel
• Date : Inscription en doctorat le 01/11/2021
• Etablissement(s) : Ecole nationale des Mines d'Albi-Carmaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Systèmes
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CGI - Centre de Génie Industriel

Mots clés

Mots clés libres

Management de projet

Crises

Risques

Données

Modélisation

Project Management

Crisis

Risks

Data

Modeling

Résumé

Le projet doctoral concerne l'étude et la définition d'une approche innovante de modélisation et de suivi des projets en contexte potentiellement multipartenaires. Le postulat initial est le suivant : « l'instabilité est désormais la norme ». Dans ce contexte, les enjeux principaux du sujet de thèse concernent l'identification, l'évaluation et la réduction des perturbations significatives que peuvent rencontrer les projets et leur pilotage. Chacun de ces trois niveaux s'intègre dans un environnement dit « socio-technique » (mixant à la fois des considérations sociales et psychologiques avec des aspects plus techniques et technologiques) qui constitue une source de complexité et de richesse pour les travaux envisagés. Même si les travaux de recherche s'orienteront en priorité vers le domaine de la science des données et de l'intelligence artificielle au service de l'aide à la décision, les dimensions issues largement des sciences sociales et comportementales doivent impérativement être intégrées afin d'assurer la légitimité des contributions. C'est ce contexte qui explique l'encadrement interdisciplinaire proposé. Pour ce qui concerne le premier niveau de l'identification, la vision initiale relève principalement de la mise en relation de flux de données et d'informations relatives aux projets considérées avec des éléments formels de modélisation des projets. Cette première vision ambitionne d'amener une vue dynamique des éléments endogènes et exogènes qui environnent les projets et peuvent impacter ses performances. En première approximation, les verrous principaux associés concernent l'appréhension conjointe de données sociales et techniques à combiner au sein de modèles formels représentatifs et exploitables. Pour ce qui concerne le deuxième niveau de l'évaluation, l'enjeu concernera principalement la capacité d'exploiter les modèles dynamiques des projets et de leurs environnements afin d'anticiper les impacts d'événements potentiels (risques et opportunités, endogènes ou exogènes, tels que recensés lors de la phase d'identification). Divers outils peuvent être mises en œuvre pour atteindre ces objectifs. En premier lieu desquels la simulation et la résolution formelle. Les verrous principaux concernent la sélection des méthodes de résolution mais surtout l'étude des conditions de combinaison et de sommabilité des impacts des événements identifiés. Enfin, le troisième niveau de la réduction, s'appuiera sur l'évaluation des impacts croisés ou conjoints des risques et opportunités potentiels afin de guider les utilisateurs vers les combinaisons de décisions les plus pertinentes et profitables pour la gestion des projets considérés. Les verrous entrevus à ce stade concernent d'une part les mécanismes d'optimisation applicables à de tels contextes et d'autres part les approches de visualisation les plus appropriées à ce type de situation multi-acteurs à la combinatoire très volatile. En outre, l'aspect multidimensionnel (que ce soit au niveau des caractéristiques du projet que de ces performances, incluant des dimensions techniques comme sociales) apporte un degré de complexité complémentaire. Il est à noter que ces travaux s'inscriront dans la continuité des activités de recherche menées depuis 2018 sur la thématique POD (Physics of Decision).

The doctoral project concerns the study and definition of an innovative approach to modeling and monitoring projects in a potentially multi-partner context. The initial postulate is the following: "instability is now the norm". In this context, the main issues of the thesis concern the identification, evaluation and reduction of significant disturbances that projects may encounter and their management. Each of these three levels is integrated into a so-called "socio-technical" environment (mixing both social and psychological considerations with more technical and technological aspects) which constitutes a source of complexity and richness for the envisaged work. Even if the research work will be primarily oriented towards the field of data science and artificial intelligence for decision support, the dimensions coming largely from the social and behavioral sciences must imperatively be integrated in order to ensure the legitimacy of the contributions. It is this context that explains the proposed interdisciplinary framework. As far as the first level of identification is concerned, the initial vision is mainly based on the linking of data and information flows related to the projects considered with formal elements of project modeling. This first vision aims at bringing a dynamic view of the endogenous and exogenous elements that surround the projects and can impact its performance. As a first approximation, the main associated obstacles concern the joint apprehension of social and technical data to be combined within representative and exploitable formal models. For the second level of evaluation, the challenge will mainly concern the ability to exploit dynamic models of projects and their environments in order to anticipate the impacts of potential events (risks and opportunities, endogenous or exogenous, as identified during the identification phase). Various tools can be implemented to achieve these objectives. First of all, simulation and formal resolution. The main obstacles concern the selection of resolution methods but especially the study of the conditions of combination and summability of the impacts of the identified events. Finally, the third level of reduction will be based on the evaluation of the cross or joint impacts of potential risks and opportunities in order to guide users towards the most relevant and profitable decision combinations for the management of the projects considered. The challenges at this stage concern on the one hand the optimization mechanisms applicable to such contexts and on the other hand the visualization approaches most appropriate to this type of multi-actor situation with highly volatile combinatorics. Moreover, the multidimensional aspect (both in terms of project characteristics and performance, including both technical and social dimensions) brings an additional degree of complexity. It should be noted that this work will be in line with the research activities conducted since 2018 on the POD (Physics of Decision) theme.