Domaines de compétences
Les activités de R&D de l’IRT SystemX s’articulent autour de 8 domaines scientifiques et technologiques :
Science des données et IA
Le déploiement massif de systèmes de mesure communicants et précis, couplé à des solutions efficaces de stockage de données, rend réaliste l’approche d’observation externe des systèmes complexes. Les techniques d’apprentissage statistique sont particulièrement efficientes. Les fonctionnalités qu’elles proposent s’avèrent à la fois robustes, parcimonieuses et passant à l’échelle. Ces techniques permettent une modélisation efficace du fonctionnement des systèmes, que ce soit à des fins de classification, de détection, de prédiction ou de recherche de causalité. Enfin, elles s’appliquent sur une large typologie de données (signaux, images, vidéos, textes, paroles, données relationnelles, graphes, données log, données dynamiques, séquences, etc.).
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Interaction Homme Machine
Avec la digitalisation de plus en plus avancée des entreprises, l’interaction des humains avec les systèmes digitaux est devenue centrale dans les activités industrielles et dans les services. Ces interactions peuvent se déployer selon plusieurs modalités (haptique, gestuelle, écrite, vocale, visuelle, etc.), et doivent à la fois simplifier l’activité humaine et permettre d’en augmenter la puissance cognitive.
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Calcul scientifique
Appréhender le fonctionnement des systèmes par leur modélisation physique (comportement mécanique, thermique, fluidique, etc.) nécessite une description mathématique et analytique fine pour la conduite de simulations réalistes sur des domaines de validité larges.
Les méthodes de réduction de modèles et de calculs distribués viennent aider à la réalisation des compromis entre le niveau de représentativité des modèles (les marges, la robustesse) et le temps de calcul. Ces approches sont très utiles dans le cadre de « l’entreprise étendue », où la co-simulation implique plusieurs partenaires.
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Optimisation
La compréhension de notre monde par le prisme de la modélisation et de la simulation est un paradigme classique, renouvelé par le niveau de complexité des systèmes qui le composent aujourd’hui. Pour passer du descriptif au prescriptif, l’exploration des espaces de modélisation et l’identification des sous-espaces d’intérêt s’opèrent à l’aide de méthodes d’optimisation adaptées aux cas d’usage. Ces méthodes doivent être capables d’appréhender aujourd’hui de grandes masses de données, des incertitudes qui leurs sont attachées et des contraintes temporelles associées.
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Ingénierie système
L’ingénierie système est une démarche qui s’appuie sur des méthodes, des outils et des standards, permettant de formaliser et de maîtriser la chaîne de conception depuis la définition du besoin jusqu’à la réalisation, incluant la validation des systèmes.
Il s’agit de construire et de faire fonctionner un système selon les besoins et les exigences exprimés par les différentes parties prenantes (concepteurs, utilisateurs, auditeurs, mainteneurs, etc.), et cela durant tout son cycle de vie. Dans ce contexte, la complexité des systèmes ne relève pas uniquement des différentes dimensions technologiques de ceux-ci, mais elle doit également prendre en compte les aspects organisationnels des parties prenantes.
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Sûreté de fonctionnement
La complexification des systèmes actuels, liée à une combinaison massive de composants hétérogènes matériels, logiciels et humains, engendre des contraintes fortes sur les différentes dimensions de la sûreté de fonctionnement : la fiabilité et le diagnostic des systèmes, leur disponibilité, leur maintenabilité, leur sûreté et leur sécurité.
Même si ces contraintes sont correctement appréhendées et utilisées dans certains secteurs industriels, les approches actuelles en sûreté de fonctionnement présentent néanmoins des lacunes. D’une part, le couplage des approches de sûreté de fonctionnement et de sécurité est faible. D’autre part, et notamment pour la sûreté matérielle, elles peinent à considérer la dynamique, la structure, ou encore l’hétérogénéité des systèmes qu‘elles tentent d’appréhender.
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Sécurité numérique et blockchain
Les systèmes cyber-physiques doivent constamment évoluer afin de relever les défis de performance et d’agilité auxquels notre société moderne fait face.
Cette évolution se traduit par une digitalisation profonde et rapide, portée par de nouveaux composants matériels ou logiciels, connectés massivement et souvent distribués. Davantage exposés, ces composants sont désormais la cible privilégiée d’acteurs malveillants dont les connaissances, les techniques, les moyens et les motivations ne cessent de croître. Dans ce contexte, la maîtrise de la menace et sa prévention sont nécessaires mais largement insuffisantes.
Un changement de paradigme est indispensable, promouvant le déploiement de systèmes robustes, résilients et de confiance, et ce dès la conception (i.e., by design).
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IoT et réseaux
Les systèmes cyber-physiques doivent constamment évoluer afin de relever les défis de performance et d’agilité auxquels notre société moderne fait face.
Cette évolution se traduit par une digitalisation profonde et rapide, portée par de nouveaux composants matériels ou logiciels, connectés massivement et souvent distribués. Davantage exposés, ces composants sont désormais la cible privilégiée d’acteurs malveillants dont les connaissances, les techniques, les moyens et les motivations ne cessent de croître. Dans ce contexte, la maîtrise de la menace et sa prévention sont nécessaires mais largement insuffisantes.
Un changement de paradigme est indispensable, promouvant le déploiement de systèmes robustes, résilients et de confiance, et ce dès la conception (i.e., by design).
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