PC3: TWINOPS

Aperçu

Les jumeaux numériques (JN) actuels utilisent des technologies de pointe telles que l’IoT, la 5G, le Cloud, l’IA et la modélisation 3D. Cependant, le développement des JN entraîne des coûts élevés et des délais de mise en œuvre longs, soulignant le besoin d’une nouvelle méthodologie spécialisée.

L’ingénierie des jumeaux numériques (EDT) implique plusieurs disciplines et s’appuie sur diverses technologies et domaines de recherche. Cette multidisciplinarité nécessite la définition de langages spécifiques au domaine (DSL) et de points de vue spécifiques à intégrer dans un cadre d’architecture global cohérent tel que défini dans ISO42010.

Tout développement de système complexe doit commencer par une bonne spécification, et le développement des JN ne fait pas exception. Le projet étudie les spécificités du développement des JN pour soutenir leur spécification formelle (par exemple, comment spécifier le niveau de précision attendu d’un jumeau numérique ?).

L’évaluation de conformité des jumeaux numériques selon les normes et réglementations existantes est essentielle pour établir la confiance des utilisateurs dans le déploiement réel des JN. Ce projet explore l’intégration de l’IA et des pratiques d’ingénierie des systèmes basée sur les modèles (MBSE) pour automatiser les activités d’évaluation de conformité.

Les JN sont des systèmes complexes, et leur domaine d’ingénierie nécessite de nouveaux outils qui soutiennent le resserrement de l’ingénierie collaborative pour réduire les coûts et les délais et améliorer la qualité. L’ingénierie concurrente et agile et un meilleur partage des connaissances sont nécessaires. Le projet aborde également l’intégration de l’IA dans les méthodologies d’ingénierie pour les JN et leur environnement de développement intégré (IDE augmenté), en étudiant l’inclusion humain-bot et en garantissant que l’IDE augmenté s’adapte à tous les utilisateurs, quels que soient leurs niveaux cognitifs, économiques, sociaux ou culturels.

L’intégration d’outils et de techniques d’analyse tôt dans la phase de conception, en particulier lors de l’utilisation d’approches MBSE, est cruciale. Cette analyse précoce peut améliorer la prise de décision, et “l’analyse-en-boucle” peut aider à évaluer les impacts des choix de conception sur les indicateurs de performance clés.

L’importance croissante des modèles d’IA intégrés dans les JN nécessite des procédures de test intensives. Tester des machines utilisant ou “intégrant” des JN est une question critique. De nouvelles méthodes de vérification, validation et qualification des incertitudes (VVUQ) seront proposées et intégrées dans une méthodologie commune, soutenant l’intégration et le déploiement continus.

L’impact environnemental des systèmes numériques est une réalité. La conception et les opérations des JN doivent être optimisées pour minimiser leur empreinte écologique. Le projet développe des cadres pour évaluer l’empreinte environnementale basée sur le PCR de l’ADEME pour les services numériques, guidant les décisions d’éco-conception pendant la phase d’ingénierie.

Cas d’Usage Associés

Les cas d’usage dans PC3 se concentrent sur les applications industrielles où la technologie JN est cruciale, impliquant plusieurs parties prenantes et considérant la co-évolution des jumeaux physiques et numériques, en particulier lorsque la sécurité est une préoccupation. Les connexions avec les cas d’usage où la durabilité est clé sont également prioritaires.

Investigateur et Partenaires du Projet

Investigateur Principal :

Jean-Michel Bruel

Professeur des Universités

Jean-Michel Bruel est professeur à l’Université de Toulouse Jean Jaurès. Ses recherches portent sur le développement de systèmes cyber-physiques, ainsi que sur l’intégration de méthodes/modèles/langages, avec un focus sur les exigences et l’ingénierie des systèmes basée sur les modèles (MBSE). Il a été représentant du laboratoire pour l’Université Toulouse Jean Jaurès de 2016 à 2020. Il est membre de la Commission Stratégique de Recherche du laboratoire CNRS IRIT depuis 2021. Il est porteur de la Chaire MBSE entre AIRBUS et l’Université Toulouse Jean Jaurès depuis 2022, et a rejoint le Laboratoire International de Recherche en IA (IPAL) en 2023. Il co-dirige le GDR CNRS SciLog pour les cinq prochaines années.

Partenaires Participants :

Mise en Œuvre du Projet

Le projet est structuré en trois packages de travail interconnectés, abordant la méthodologie, l’ingénierie continue et la durabilité, et les outils collaboratifs.