JNI5 – Jumeaux numériques pour évaluer, gérer et améliorer la fiabilité, la robustesse et la résilience (R3) des systèmes critiques

Lancé en 2024 pour une durée de 4 ans, le projet JNI5 vise à développer des jumeaux numériques (JN) (JNI – Jumeaux Numériques Industriels) afin d’évaluer, de gérer et d’améliorer la fiabilité, la robustesse et la résilience (R3) des systèmes industriels critiques. Il se concentre sur les jumeaux numériques capables de collecter des données en temps réel et de les exploiter pour améliorer les propriétés R3 des systèmes industriels. La prise en compte de la fiabilité des systèmes critiques et sa préservation dans le temps grâce à la robustesse et à la résilience sont essentielles à la gestion des systèmes critiques. Elles permettent de faire face à des menaces connues et crédibles, afin de garantir aux utilisateurs finaux un service de haute qualité, quasi continu, avec peu d’interruptions sur une longue période.

Les jumeaux numériques développés seront en mesure de prendre en charge des services visant à améliorer les propriétés R3 des systèmes techniques/organisationnels complexes, afin de garantir la qualité de service du système en fonctionnement. Ces services comprennent des actions prédictives (capacité à anticiper les événements), des actions préventives (capacité à absorber les événements et à adapter le système) et des actions curatives (capacité à détecter et à restaurer le service). L’une des principales préoccupations du projet concerne l’architecture et la mise en œuvre du JN permettant la fédération des données entre les domaines, en tenant compte de la sécurité et de la protection des données, ainsi que l’intégration avec les processus de l’entreprise, afin d’améliorer sa robustesse.

Le projet JNI5 s’inscrit dans le cadre du programme « Jumeau numérique des systèmes industriels complexes », dirigé par l’IRT SystemX. Il bénéficie ainsi de la méthodologie commune et de la plateforme open source, ainsi que des cas d’utilisation industrielle développés dans les autres projets du même programme.

Résultats attendus

• Définir des indicateurs/mesures R3 pertinents pour les cas d’utilisation du projet, permettant de contrôler la gestion R3 sur les actifs industriels, et proposer une méthodologie pour définir ces indicateurs.
• Contribuer à la modélisation du risque de défaillance et aux propriétés du système R3, en tenant compte des incertitudes dans le JN.
• Étudier l’analyse de la propagation des événements, des défaillances, l’identification de la cause de la déviation/dégradation (défaillances, dysfonctionnements, attaques, cyberfraude, voire dérive conceptuelle).
• Développer les capacités JN pour simuler des agents hostiles et analyser leur impact sur les indicateurs de résilience, et constituer des bibliothèques d’événements « perturbateurs » / « hostiles ».
• Développer des JN pour des cas d’utilisation spécifiques et gérer l’interopérabilité entre des modèles hétérogènes.

Compétences mises en œuvre

• Data science et IA
• Ingénierie système
• Sécurité
• Sécurité numérique et blockchain

Marchés ciblés

• Aéronautique
• Énergie
• Industrie manufacturière
• Automobile

Thèse supervisée

• Gestion dynamique de l’incertitude dans l’ingénierie des jumeaux numériques pour améliorer la robustesse et la résilience des systèmes industriels