Contribution à la modélisation et au traitement de l'incertain dans les analyses de risques multidisciplinaires de systèmes industriels - Application à la Source Froide d'une unité de production d'énergie

Due to the increasing complexity of industrial systems, it is necessary to demonstrate that all the risks are under control. In relation to this context, some approaches were developed to provide more integrated risk analysis covering globally technical, human, organizational and environmental risks. One of these approaches, developed from several years ago by EDF and called "Integrated Risks Analysis" (IRA) seems to be a relevantsolution by proposing multidisciplinary, generic and unified model. However, these approaches should be improved with regards to modeling and processing of knowledge (mainly provided by statistical experience feedback and expert judgments). Indeed, this knowledge contains different types of uncertainty that influence the relevance of the results provided by these studies. If the probabilistic framework is well adapted to deal with the uncertainties due to the natural variability of a physical phenomenon, it will be better to choose another framework to deal with the uncertainties due to the lack or imperfection of knowledge. One of the main issues is to develop an approach adapted to the modeling and to the treatment of the different types of uncertainty to provide the most relevant results to the decision-makers. To satisfy this objective, the evidence theory is an interesting framework to provide more coherent and more flexible modeling and treatment of knowledge and their uncertainties. Based on this theory, our works propose three main contributions for the modeling and the treatment of the uncertainty in risks analysis. The first one concerns the formalization of the risks quantification by expert judgments by proposing various tools for a more complete and flexible assessment (risks quantification). The second contribution provides an evidential risks model allowing to represent the different knowledge expressions a more coherent way and to estimate all the risks (risks analysis). Finally, in the last contribution, some tools are proposed for decision-making in uncertain environment (risk assessment). The implementation of these contributions on a real industrial application highlights their feasibility as well as their contributions with regard to more conventional approaches. It also allows us to identify new prospects development for the IRA approach.Face à la complexité croissante des systèmes industriels, il est aujourd'hui primordial de démontrer que l'ensemble des risques est maitrisé. En ce sens, différentes approches ont été développées ces dernières années afin de proposer une vision globale des risques techniques, humains, organisationnels et environnementaux. Parmi elles, celle développée depuis plusieurs années par EDF et intitulée AidR (Analyse intégrée Des Risques) apparait comme une solution intéressante en proposant un modèle unifié à la fois multidisciplinaire, générique et outillé. Cependant, ces approches disposent aujourd'hui d'un potentiel d'amélioration en termes de modélisation et de traitement des connaissances (issues principalement du retour d'expérience statistique et des avis d'expert). En effet, ces connaissances sont bien souvent entachées d'incertain qui influe sur l'ensemble du processus d'appréciation des risques et donc sur la pertinence des résultats issus de ces études. Si l'incertain dû au caractère aléatoire des phénomènes physiques est généralement bien appréhendé grâce à la théorie des probabilités, l'incertain dû à l'imperfection des connaissances l'est beaucoup moins. L'un des enjeux majeurs actuels est donc de disposer d'une approche adaptée à la modélisation et au traitement conjoints des différents incertains afin de fournir des résultats les plus pertinents possibles aux décideurs. Pour satisfaire à cet objectif, la théorie de l'évidence constitue une alternative intéressante pour modéliser et traiter de façon à la fois plus cohérente et plus flexible des connaissances et leur incertain. En s'appuyant sur cette théorie, nos travaux proposent trois contributions majeures pour la modélisation et le traitement de l'incertain. La première concerne la formalisation de l'élicitation des risques par avis d'experts en proposant différents outils pour une collecte flexible et plus complète de ces derniers (identification des risques). La seconde contribution aboutit à un modèle de risques évidentiel permettant de représenter de façon cohérente les différentes expressions des connaissances et d'apprécier les différents risques (analyse des risques). Enfin, la dernière contribution porte sur la proposition de supports à la prise de décision en univers incertain (évaluation des risques). Ces supports concernent à la fois la représentation des résultats et des éléments pour l'identification des contributeurs à l'incertain et à sa réduction. L'application de ces contributions sur un cas réel de l'industriel EDF permet ensuite de mettre en évidence leur faisabilité ainsi que leurs apports au regard d'approches plus conventionnelles. Elle nous permet également de dégager de nouvelles perspectives de recherche pour le développement de cette méthodologie

Contribution to uncertainties modeling and processing within multidisciplinary risks analyses of industrial systems : Application to the Heat Sink system of an energy power plant

La complexité croissante des systèmes industriels nécessite de démontrer que l?ensemble des risques est maitrisé. Parmi les approches développées en ce sens, l'AiDR, développée par EDF R&D et le CRAN, apparait comme une solution intéressante grâce à un modèle unifié multidisciplinaire, générique et outillé. Elle dispose cependant d'un potentiel d'amélioration pour la modélisation et le traitement des connaissances (issues du REX statistique et d'avis d'experts). Celles-ci sont souvent entachées d'incertain influant sur la pertinence des résultats fournis aux décideurs. Si l'incertain dû au caractère aléatoire des phénomènes physiques est bien appréhendé par la théorie des probabilités, l'incertain dû à l'imperfection des connaissances (incertain épistémique) l'est beaucoup moins. L'un des enjeux est donc de disposer d'une approche adaptée à la modélisation et au traitement conjoint des deux incertains. En ce sens, la théorie de l'évidence constitue une alternative intéressante pour modéliser et traiter de façon plus cohérente et plus flexible les deux incertains. Nos travaux proposent trois contributions majeures. Tout d'abord, la formalisation de l'élicitation des risques par avis d'experts par des outils de collecte plus flexibles et plus complets. Ensuite, nous proposons un modèle de risques évidentiel pour représenter de façon cohérente les différentes expressions des connaissances et apprécier les risques. Enfin, nous proposons des supports pour la prise de décision en univers incertain pour la représentation des résultats et l'identification des contributeurs à l'incertain et à sa réduction. L'application de ces contributions sur un cas industriel réel met en évidence leur faisabilité et leurs apports au regard d'approches plus conventionnelles. Elle permet également de dégager des perspectives pour le développement de l'AiDRThe increasing complexity of industrial systems involves to demonstrate that all the risks are under control. Among the approaches developed, the IRA (developed from several years ago by EDF and CRAN) seems to be a relevant solution by proposing multidisciplinary, generic and unified model. However, these approaches should be improved with regards to modeling and processing of knowledge (provided by statistical experience feedback and expert judgments). This knowledge contains different types of uncertainty that influence the relevance of the results provided to the decision-makers. If the probabilistic framework is well adapted to deal with the uncertainties due to the natural variability of a physical phenomenon, it will be better to choose another framework to deal with the uncertainties due to the lack or imperfection of knowledge (epistemic uncertainties). One issue is to develop an approach adapted to the modeling and to the treatment of the two types of uncertainties. In that way, the evidence theory is an interesting framework to provide more coherent and more flexible modeling and processing of knowledge and uncertainties. Our works propose three main contributions. The first one concerns the formalization of the risks quantification by expert judgments by proposing more complete and flexible assessment tools. The second contribution provides an evidential risks model allowing to represent the different knowledge expressions a more coherent way and to estimate all the risks. Finally, in the last contribution, some tools are proposed for decision-making in uncertain environment. The implementation of these contributions on a real industrial application highlights their feasibility as well as their contributions with regard to more conventional approaches. It also allows us to identify new prospects development for the IRA approac