Méthodes et algorithmes pour le diagnostic

Le raisonnement diagnostic est un type de raisonnement générique utilisé dans tous les domaines de la société mais n'est pas lui-même  une fin en soi. Il est toujours associé à une décision (planification d'actions) dont il en fournit une justification (traitement thérapeutique, maintenance de systèmes, reconfigurations,  réparations). En ce sens, le diagnostic est un ingrédient indispensable à l'amélioration de l'autonomie décisionnelle (que cela soit un agent humain ou une intelligence artificielle). Le coeur même des activités de DISCO est ce raisonnement. DISCO étudie et contribue, entre autres, aux thématiques suivantes. 

  • Estimation d'états, gestion de l'incertitude et tolérance aux fautes 

Dans la problématique d'estimation d'états, DISCO s'intéresse au problème inverse pour les EDP (identifiabilité des paramètres du modèle) qui a conduit à concevoir et prouver la convergence d'un algorithme original d'estimation effective des paramètres. DISCO étudie également différents cadres de représentation des connaissances incomplètes  ou imprécises: fonctions de répartition, théorie des possibilités, théorie des fonctions de croyance, analyse par intervalles et les exploite pour la définition de nouveaux algorithmes s'appuyant sur des filtres de Kalman intervalle pour la détection et l'isolation de défauts. DISCO développe également des algorithmes pour optimiser les conditions  d’expériences afin d’estimer au mieux les paramètres incertains du modèle (en contexte erreurs bornées).  DISCO développe également des systèmes d'estimations des dynamiques des véhicules autonomes et d'assistance à la conduite pour la mise en oeuvre d'une meilleure interaction homme-machine dans le véhicule intelligent du futur (observateurs)  ainsi que de la commande tolérante aux fautes et la reconfiguration de procédés intensifiés. 

  • Diagnostic dans les systèmes à événements discrets

Les systèmes à événements discrets sont une large classe de systèmes dynamiques dans laquelle le changement d'état est représenté par l'occurrence d'événements instantanés (protocoles informatiques, réseaux de communications, chaines automatisées de production, ...). Parmi ces systèmes, on distingue les systèmes atemporels (le temps avance par l'occurrence d'événements) et les systèmes temporisés (le temps est quantifié). Dans le cadre atemporel, DISCO développe depuis de nombreuses années des algorithmes pour cette classe de système. Plus récemment, DISCO développe des algorithmes pour le diagnostic de comportements complexes jugés critiques (motifs représentés par des réseaux de Petri) en exploitant des techniques de vérification de modèles. C'est également à partir de ces mêmes techniques que DISCO propose des méthodes   de diagnostic retournant toujours une estimation non-ambiguë de l'état du système à l'aide d'un système de préférences. En temporel, DISCO étudie des extensions de ses algorithmes pour le diagnostic de motifs et propose un algorithme spécifique pour la détection et la localisation de décalages événementiels et temporels pour les systèmes d'événements temporisés (type chaîne automatisée de production) exploitant la théorie des systèmes (max,+)-linéaires (dioïdes).

 

  • Gestion de la distribution/décentralisation des systèmes en diagnostic

Les systèmes distribués sont des ensembles de composants communiquant entre eux. Pour diagnostiquer leur état de santé, on peut les équiper d'agents autonomes qui perçoivent et communiquent avec leurs voisins de sorte que le comportement global du système apparaît comme unique et cohérent. DISCO exploite ce type d'architecture dans les algorithmes proposés. Récemment, l'équipe a notamment développé une approche structurelle pour optimiser la génération et/ou  la sélection décentralisée/distribuée de tests de diagnostic dans de tels systèmes.

 

  • Diagnostic actif

    Le diagnostic actif considère que l'on peut agir sur le système pour faire émerger des symptômes additionnels permettant de lever les ambiguïtés existantes. DISCO développe des méthodes s'appuyant sur les hypothèses du diagnostic actif et qui sont abordées comme  un problème de planification conditionnelle (recherche heuristique dans un graphe d'état de type et/ou). Plus spécifiquement, un plan conditionnel peut-être une séquence de tests conditionés par la mesure de ces tests pour localiser le défaut au plus vite et à moindre coût. Ce type de problème a notamment été étudié dans le cadre des industries automobiles et spatiales. Une méthode pour le diagnostic actif sur des systèmes continus est également en cours d'étude, dans ce cas le problème est vu comme une synthèse de commande.