SALLAK Mohamed

Dans cette thèse, nous nous sommes posé la question suivante : "quelle est la probabilité d'occurrence d'un évènement indésirable si les probabilités d'occurrence de ses évènements de base sont imprécises ?". Autrement dit, si ces probabilités sont données sous forme d'intervalles. En tentant de répondre à cette question nous nous sommes rendu compte que la difficulté provient de la non cohérence de la structure de l'arbre de défaillance, sauf que prendre en compte les arbres de défaillance non-cohérents crée un réel défi calculatoire et répondre à ce défi fût la principale motivation de cette thèse. D'un autre côté, les arbres de défaillance non-cohérents créent aussi un défi dans le calcul des facteurs d'importance. Concernant ce point, un travail de recherche est nécessaire, que les probabilités d'occurrence des évènements de base soient imprécises mais aussi quand elles sont précises. Nous proposons deux méthodes qui permettent de calculer la probabilité d'occurrence d'un évènement indésirable. La première est développée dans le cadre de la théorie des fonctions de croyance et elle est basée sur les diagrammes de décision binaire. Quant à la seconde, elle est donnée dans le cadre de la théorie des probabilités imprécises et elle permet de donner des résultats satisfaisants dans un temps relativement court (le même temps qu'aurait pris le calcul si les probabilités étaient précises). Nous proposons aussi une réinterprétation du facteur d'importance de Birnbaum qui n'est défini que pour les évènements de base d'un arbre de défaillance cohérent. Cette réinterprétation permet d'étendre ce facteur d'une manière triviale aux arbres de défaillance non-cohérents.

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Le récent besoin de connectivité dans le ferroviaire introduit de nouvelles menaces de l'ordre de la Security gérés séparément des risques Safety traditionnels. Nous établissons un état de l'art autour de la combinaison Safety/Security leurs interactions et les méthodes pour gérer ces risques de façon conjointe.

Le récent besoin de connectivité dans le ferroviaire introduit de nouvelles menaces de l'ordre de la Security gérés séparément des risques Safety traditionnels. Nous établissons un état de l'art autour de la combinaison Safety/Security leurs interactions et les méthodes pour gérer ces risques de façon conjointe.

La sûreté de fonctionnement (SdF) est devenue une nécessité dans le monde industriel au cours du XXe siècle. La SdF est un domaine d’activité qui propose des moyens d’augmenter les attributs du système dans un délai raisonnable et à moindre coût. Dans l’ingénierie des systèmes, la SdF est définie comme la propriété qui permet aux utilisateurs du système de placer une confiance justifiée dans le service qu’il leur fournit et c’est une mesure de la disponibilité, de la fiabilité et de la maintenabilité d’un système, et de la performance du support de maintenance, et, dans certains cas, d’autres caractéristiques telles que la durabilité, la sûreté et la sécurité. Le concept sur lequel notre travail est basé est la textbf disponibilité. La disponibilité A(t) est la capacité d’un système à être opérationnel à un moment précis. Le coût d’un système à haute disponibilité est très cher. Le concepteur doit faire un compromis entre la disponibilité et les coûts économiques. Les utilisateurs peuvent rejeter des systèmes dangereux, peu fiables ou non sécurisés. Par conséquent, tout utilisateur (ou industrie) posera cette question avant avoir un produit : "Quel est le produit optimal sur le marché ?" Pour répondre à cette question, nous devons combiner les deux points suivants : - La meilleure disponibilité du système : l’utilisateur souhaite un produit qui dure longtemps le plus possible. - Le meilleur coût du système : l’utilisateur veut un produit sans lui coûter une fortune. Le calcul de la disponibilité est basé principalement sur la connaissance des taux de défaillance et des réparations des composants du système. L’analyse de disponibilité permet de calculer la capacité d’un système à fournir un niveau de performance requis en fonction du niveau de dégradation. Plusieurs méthodes ont été utilisées pour calculer la disponibilité d’un système, parmi lesquelles on trouve la Fonction de Génératrice Universelle (UGF), la technique d’inclusion-exclusion, les modèles de Markov, etc. Ces méthodes utilisent différentes techniques probabilistes pour évaluer ce critère, mais ces approches proposées ne restent efficaces que pour des cas très spécifiques, par exemple les cas de systèmes binaires. Un système binaire est un système où deux cas sont possibles : fonctionnement parfait et défaillance totale. Alors que les systèmes multi-états (SME) restreint considérablement l’application de la plupart de ces méthodes. Dans la vie réelle, les systèmes correspondent à des SME. Dans de tels scénarios, les systèmes et leurs composants peuvent fonctionner à différents niveaux de performances entre l’état de fonctionnement parfait et l’état de défaillance totale. Cependant, l’évaluation de la disponibilité des SME est plus difficile que dans le cas binaire, car il faut tenir compte des différentes combinaisons des modes de défaillance des composants. Tout au long de cette thèse, nous recherchons une méthode qui nous aide à calculer et à optimiser la disponibilité de SME tenant compte le facteur coût.

Plusieurs acteurs européens des chemins de fer et du GNSS (Global Navigation Satellite System) se sont engagés à développer un système de positionnement sûr à bord des trains, comprenant des technologies de localisation par satellite, afin de permettre à l'ETCS (European Train Control System) de gérer plus efficacement le trafic ferroviaire. Des situations à risque connues peuvent survenir lors de l'exploitation de ce système, notamment lorsque les signaux GNSS sont perturbés. Aucun modèle d'erreur prédictif robuste n'existe aujourd'hui pour caractériser les dégradations dues aux phénomènes de propagation locale autour de l'antenne de réception du train. Différents mécanismes de détection des défaillances sont disponibles pour atténuer les risques. Néanmoins, ces procédés disponibles souffrent encore de défauts de sécurité principalement dus à des hypothèses de modèle fortes sur les distributions d'erreurs associées aux mesures du système. Les récents projets européens sur le GNSS ont adopté les principes de répartition existants pour attribuer des objectifs de sécurité, en termes de taux de danger tolérable (THR), aux fonctions gérant les événements redoutés dus au GNSS. Cependant, l'analyse descendante du processus d'allocation impose des exigences fortes pour les mécanismes dédiés développés (ou en cours de développement). L'article propose une méthode originale pour traiter les THRs non plus comme des valeurs nettes mais comme des intervalles pour prendre en compte les incertitudes aléatoires et épistémiques des modèles utilisés pour la détection des défaillances et l'effet environnemental. La méthode d'allocation proposée, basée sur les méthodes communes d'analyse par arbre de défaillance et de propagation par intervalles, prend en compte les incertitudes liées aux modèles et aux données, ajoutant ainsi de la polyvalence à la méthode d'allocation recommandée par la norme EN50126.

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Afin de rester hautement compétitives, les entreprises industrielles fondent leurs stratégies commerciales sur la qualité et le coût du produit/service qu'elles fournissent à leurs clients. Il est donc crucial pour elles de garantir la disponibilité et la fiabilité de leurs équipements industriels par le biais de la maintenance. Cependant, lors de l'application de la maintenance, les industriels sont confrontés à un problème majeur : quelle est la stratégie de maintenance optimale à adopter afin de minimiser le coût total de la maintenance tout en maintenant un niveau acceptable de disponibilité du système ? Dans cet article, nous répondons à cette question en proposant une approche d'optimisation qui prend en considération les différents coûts liés à la maintenance et les intègre dans une fonction de coût global à minimiser. Un seuil critique de la durée de vie utile restante en dessous duquel le système doit être remplacé est identifié, ainsi qu'une étape d'inspection donnant la régularité avec laquelle le système doit être inspecté. Nous illustrons ensuite l'approche par un exemple : un système de roulement mécanique d'un moteur de train soumis à une dégradation et à une surveillance. Cet exemple nous a permis de déterminer le seuil de durée de vie utile restante ainsi que le nombre d'inspections qui minimisent le coût total de maintenance. Index Terms-remaining useful life, weibull distribution, cost optimization, predictive maintenance, rolling bearing system.

Les défis de l'automatisation des systèmes socio-techniques sont fortement liés aux forces et aux limites des ressources techniques et humaines, telles que les caractéristiques perceptives, les capacités de coopération, les accords de partage des tâches, la modélisation du comportement humain et la contribution des approches de conception innovantes. Automation Challenges of Socio-technical Systems expose les difficultés à mettre en œuvre et à maintenir la symbiose entre les humains et les machines à court et à long terme. En outre, il présente des solutions innovantes pour réaliser cette symbiose, en s'appuyant sur les compétences des sciences cognitives, des sciences de l'ingénieur et des sciences sociales. Il s'adresse aux chercheurs, universitaires et ingénieurs de ces domaines.

L'une des étapes indéniables de la conception sûre des systèmes est le problème du choix de la meilleure configuration du système de la manière la plus efficace afin de maximiser la disponibilité globale du système et de minimiser le coût global du système. L'objectif principal de notre article est de proposer une méthodologie d'optimisation de la disponibilité des systèmes multi-états avec des composants multi-états en présence d'aléatoires et d'incertitudes. Le problème est formulé comme suit : considérons plusieurs configurations d'un système, chaque configuration consistant en des composants avec plusieurs états de fonctionnement et des taux de défaillance et de réparation imprécis fournis sous forme d'intervalles. L'objectif est de trouver la meilleure configuration en ce qui concerne les disponibilités et les coûts du système. Nous calculons d'abord la disponibilité permanente imprécise de chaque configuration en utilisant une méthode originale basée sur des approches markoviennes combinées à des techniques de contraction d'intervalles. Nous calculons également le coût global de chaque configuration. Lorsque l'on dispose de la disponibilité et du coût de toutes les configurations, l'idée est de définir une fonction objective en termes de coût, de bornes inférieures et supérieures de disponibilité, et d'imprécision (longueur de l'intervalle de disponibilité). Ensuite, cette fonction est calculée de manière à obtenir la meilleure configuration selon notre critère. Pour illustrer la méthodologie proposée, nous allons proposer un cas d'utilisation décrivant un système formé de n composants, et chaque composant a différents états dégradés allant du fonctionnement parfait à la panne totale. Chaque configuration du système aura une structure différente (parallèle, série, série-parallèle, complexe,...), avec différents choix de caractéristiques des composants (taux de défaillance et de réparation imprécis). Ensuite, en fonction de différents critères comme la haute disponibilité, le faible coût, ou la faible imprécision de la disponibilité, nous proposerons la meilleure configuration du système.

La représentation graphique du système expert sous la forme d'un système basé sur l'évaluation permet une utilisation facile des variables et de leurs relations, et simplifie par conséquent leur utilisation pour les analystes et les non-experts. Ce chapitre commence par une présentation de la méthodologie PRELUDE (Performance shaping factor based human Reliability assEssment using vaLUation-baseD systEms). PRELUDE est une méthodologie d'analyse de la fiabilité humaine. Ce chapitre présente une étude de cas dans laquelle la méthodologie proposée est utilisée pour l'analyse rétrospective d'un scénario réel d'accident ferroviaire. La méthodologie complète est composée d'une section qualitative qui considère les facteurs humains spécifiquement liés à un type de domaine ou d'application, ainsi que d'une section quantitative qui construit un système expert, formalisant les connaissances des experts et fournissant un cadre pour la prise de décision formelle. L'analyse de la fiabilité humaine fournit des compétences en matière de prise de décision en présentant les résultats quantitatifs sous forme d'intervalles de probabilité - l'estimation de la probabilité d'une erreur humaine.

La mise en place d’une politique de maintenance prévisionnelle est un défi majeur dans l’industrie qui tente de réduire le plus possible les frais relatifs à la maintenance. En effet, les systèmes sont de plus en plus complexes et demandent un suivi de plus en plus poussé afin de rester opérationnels et sécurisés. Une maintenance prévisionnelle nécessite d’une part d’évaluer l’état de dégradation des composants du système, et d’autre part de pronostiquer l’apparition future d’une panne. Plus précisément, il s’agit d’estimer le temps restant avant l’arrivée d’une défaillance, aussi appelé Remaining Useful Life ou RUL en anglais. L’estimation d’une RUL constitue un réel enjeu car la pertinence et l’efficacité des actions de maintenance dépendent de la justesse et de la précision des résultats obtenus. Il existe de nombreuses méthodes permettant de réaliser un pronostic de durée de vie résiduelle, chacune avec ses spécificités, ses avantages et ses inconvénients. Les travaux présentés dans ce manuscrit s’intéressent à une méthodologie générale pour estimer la RUL d’un composant. L’objectif est de proposer une méthode applicable à un grand nombre de cas et de situations différentes sans nécessiter de modification majeure. De plus, nous cherchons aussi à traiter plusieurs types d’incertitudes afin d’améliorer la justesse des résultats de pronostic. Au final, la méthodologie développée constitue une aide à la décision pour la planification des opérations de maintenance. La RUL estimée permet de décider de l’instant optimal des interventions nécessaires, et le traitement des incertitudes apporte un niveau de confiance supplémentaire dans les valeurs obtenues.

L'une des étapes indéniables de la conception sûre des systèmes est le problème du choix de la meilleure configuration du système de la manière la plus efficace afin de maximiser la disponibilité globale du système et de minimiser le coût global du système. L'objectif principal de notre article est de proposer une méthodologie d'optimisation de la disponibilité des systèmes multi-états avec des composants multi-états en présence d'aléatoires et d'incertitudes. Le problème est formulé comme suit : considérons plusieurs configurations d'un système, chaque configuration consistant en des composants avec plusieurs états de fonctionnement et des taux de défaillance et de réparation imprécis fournis sous forme d'intervalles. L'objectif est de trouver la meilleure configuration en ce qui concerne les disponibilités et les coûts du système. Nous calculons d'abord la disponibilité stable imprécise de chaque configuration en utilisant une méthode originale basée sur des approches markoviennes combinées à des techniques de contraction d'intervalles. Nous calculons également le coût global de chaque configuration. Lorsque l'on dispose de la disponibilité et du coût de toutes les configurations, l'idée est de définir une fonction objective en termes de coût, de bornes inférieures et supérieures de disponibilité, et d'imprécision (longueur de l'intervalle de disponibilité). Ensuite, cette fonction est calculée de manière à obtenir la meilleure configuration selon notre critère. Pour illustrer la méthodologie proposée, nous allons proposer un cas d'utilisation décrivant un système formé de n composants, et chaque composant a différents états dégradés allant du fonctionnement parfait à la panne totale. Chaque configuration du système aura une structure différente (parallèle, série, série-parallèle, complexe,...), avec différents choix de caractéristiques des composants (taux de défaillance et de réparation imprécis). Ensuite, en fonction de différents critères comme la haute disponibilité, le faible coût, ou la faible imprécision de la disponibilité, nous proposerons la meilleure configuration du système.

Nos travaux s’inscrivent dans le cadre de la formation à la gestion de crise en environnements virtuels. La scénarisation joue un rôle essentiel pour l’apprentissage humain en environnement virtuel. Cela permet à la fois de proposer et d’orchestrer des situations d’apprentissage personnalisées et également d’amener l’apprenant vers des scénarios pertinents et formateurs. Les travaux présentés dans cette thèse s’intéressent à la génération dynamique de scénarios et à leur exécution en environnements virtuels. Pour cette scénarisation, nous visons un ensemble d’objectifs qui sont souvent contradictoires : la liberté d’action de l’utilisateur, la génération de scénarios variés et fidèles à l’intention de l’auteur, le contrôle scénaristique et la résilience du système de scénarisation. Les différentes approches de la narration interactive favorisent plus ou moins certains de ces objectifs mais il est difficile de tous les concilier, et c’est là l’enjeu de nos travaux. En plus de ces objectifs, nous cherchons également à faciliter la modélisation du contenu scénaristique qui est encore de nos jours un réel enjeu lorsqu’il s’agit de scénariser des environnements complexes comme celui de la gestion de crise. Nous proposons une approche émergente dont le scénario vécu par l’apprenant va émerger des interactions entre l’apprenant, les personnages virtuels et notre système de scénarisation MENTA. MENTA est chargé du contrôle scénaristique en proposant un ensemble d’ajustements (sur la simulation) répondant à des objectifs scénaristiques choisis par le formateur (p. ex., faire travailler certaines compétences en particulier). Ces ajustements prennent la forme d’un scénario prescrit qui est généré par MENTA via un moteur de planification que nous avons couplé avec des cartes cognitives floues au travers d’un macro-opérateur FRAG. Un FRAG permet de modéliser des fragments de scénarios sous la forme de séquence d’actions/événements scriptés. L’originalité de notre approche repose sur un couplage fort entre planification et modèles graphiques qui permet de conserver les propriétés d’exploration et de puissance générative d’un moteur de planification (ce qui favorise la variabilité et la résilience du système), tout en facilitant la modélisation du contenu scénaristique ainsi que l’intention de l’auteur au travers de morceaux de scénario qui vont être scriptés par l’auteur et réutilisés dans la planification. Nous avons travaillé sur un exemple applicatif concret de scénarios portant sur la gestion d’un afflux massif de blessés, puis nous avons implémenté MENTA et généré des scénarios relatifs à cet exemple. Enfin, nous avons testé et analysé les performances de notre système.

Résumé-La complexité croissante des systèmes industriels pousse les décideurs publics et privés à optimiser le cycle de vie d'un système, notamment en ce qui concerne les opérations de maintenance. Dans cet article, nous proposons une approche pour optimiser et planifier la stratégie de maintenance en tenant compte à la fois des coûts des opérations et des risques associés à la défaillance du système. La nouveauté de l'approche proposée réside dans une intégration, dans la fonction objectif que nous minimisons, de l'ensemble des coûts de maintenance ainsi que des risques financiers, environnementaux et humains qui pourraient être causés par une éventuelle défaillance du système. Pour ce faire, on se base sur la durée de vie utile restante du système (RUL) comme indicateur de l'état de santé du système. Les variables de décision sont alors : un seuil critique de RUL en dessous duquel le composant est remplacé et une étape d'inspection donnant la régularité avec laquelle le système est inspecté.

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Cet article présente un protocole expérimental original, qui vise à étudier la fiabilité humaine dans les systèmes ferroviaires en calculant la probabilité d'erreur humaine (HEP) des opérateurs humains. L'expérience est menée sur un système de gestion du trafic ferroviaire qui place les opérateurs dans des situations simulées de défaillances ferroviaires. Le résultat expérimental obtenu est d'abord analysé par deux méthodes classiques d'analyse de la fiabilité humaine afin d'estimer la PHE de chaque sujet. Ensuite, un modèle d'opérateurs humains utilisant un système basé sur l'évaluation est proposé. Enfin, une méthodologie alimente automatiquement le modèle proposé en permettant la vérification des propriétés temporelles sur la trace de la simulation.

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Ce livre se concentre sur la modélisation de plusieurs formes d'incertitude (épistémique et aléatoire) et sur le traitement de l'incertitude des paramètres dans l'analyse de la fiabilité. Dans ce but, nous modélisons ces formes d'incertitude par des théories additives et non-additives. Plusieurs théories ou langages de modélisation sont utilisés. Après avoir présenté le contexte des sources d'incertitude et plusieurs cadres théoriques pour la modélisation des différentes formes d'incertitude, ils sont appliqués à l'évaluation de la performance de la fiabilité ou de la sûreté de fonctionnement des systèmes avec les modèles de sûreté de fonctionnement habituels. Des systèmes industriels ou des systèmes de jouets sont utilisés à titre d'illustration. Au-delà des modèles habituels de sûreté de fonctionnement, le concept de réseaux probants est introduit. Similaire aux réseaux bayésiens mais considérant des théories non additives, le principe de modélisation est expliqué et appliqué à plusieurs formes d'incertitude et sur plusieurs systèmes. Cet outil de modélisation est également utilisé pour calculer les mesures d'importance qui sont nécessaires pour améliorer les systèmes ou tester la robustesse de l'évaluation même dans le contexte de plusieurs incertitudes sur les paramètres.

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Ces dernières années, le transport autonome a connu des avancées technologiques significatives. Le transport ferroviaire urbain présente un avantage significatif dans l'exploitation d'un transport commercial entièrement automatisé. Le transport ferroviaire de grandes lignes vise également à bénéficier des avantages de l'automatisation. Ce travail est réalisé dans le cadre du projet TAS à l'IRT SystemX, avec les partenaires SNCF, Alstom Systra et l'Université de Technologie de Compiègne. Ce papier présente le contexte de l'automatisation du transport ferroviaire pour les grandes lignes. Les défis de la démonstration de la sécurité principalement pour les logiciels applicatifs sont discutés. En complément, une analyse de risque de certaines fonctions d’une automatisation complète (GoA 3/4) est effectuée. L’objectif de cette analyse est d’identifier les défis de la détermination des objectifs de sécurité d’un tel système autonome les développements ultérieurs et l es démonstrations de la conformité.

L'homme reste l'un des éléments essentiels des opérations de transport modernes. Les méthodes d'analyse de la fiabilité humaine (HRA) fournissent une approche multidisciplinaire pour évaluer l'interaction entre les humains et le système.

L'évaluation de la fiabilité humaine (EFRH) est un aspect de l'analyse des risques qui vise à identifier, analyser et quantifier les causes, les contributions et l'occurrence des défaillances humaines. Les applications des méthodes d'évaluation de la fiabilité humaine existantes sont souvent spécifiques à un domaine et difficiles à mettre en œuvre, même pour les experts. En outre, en raison du manque de données empiriques, la gestion de l'incertitude est importante, voire essentielle. Compte tenu de ces limitations, nous proposons une nouvelle méthodologie d'ERS complète, appelée "PRELUDE" (Performance shaping factor-based human REliability assessment using vaLUation-baseD systEms). Il s'agit d'une méthodologie d'ERS quantitative et qualitative, appliquée aux opérations ferroviaires. La partie qualitative caractérise une situation critique pour la sécurité en utilisant des facteurs de façonnage de la performance (PSF). Les PSF sont identifiés à partir de facteurs humains spécifiques au domaine et d'études basées sur les PSF. La proposition quantitative est un cadre d'un modèle graphique (système basé sur l'évaluation) et la théorie des fonctions de croyance. La représentation et le traitement appropriés de tous les types d'incertitudes et la combinaison d'avis d'experts contradictoires sont pris en compte dans ce cadre. Pour aider au choix de la méthode de combinaison appropriée, les données combinées des experts sont discutées et comparées en utilisant des mesures quantitatives. PRELUDE permet de quantifier un événement de défaillance humaine dans un contexte opérationnel. L'analyse de sensibilité est utilisée pour établir un classement des priorités parmi les FPS. Enfin, une application sur un scénario d'accident ferroviaire décrit l'utilisation et l'applicabilité de notre proposition.

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Le transport ferroviaire de matières dangereuses (hazmat) peut exposer les personnes vivant et travaillant dans le voisinage de la voie ferrée à des risques mortels. Malgré les similitudes avec le transport routier, le transport ferroviaire de matières dangereuses est soumis à des contraintes de calendrier plus strictes, impliquant un trajet bien défini et un horaire correspondant. Bien qu'un itinéraire ferroviaire alternatif ne soit pas toujours disponible, il serait possible de définir des horaires afin de réduire les risques. Cette approche nécessite des informations sur la dynamique de la population dans le voisinage de la voie ferrée. Dans cet article, une approche est proposée pour montrer comment les variations de l'horaire peuvent raisonnablement diminuer l'exposition moyenne et maximale. La méthodologie est proposée sur un tronçon ferroviaire italien soumis à différentes activités anthropiques.

Dans l'analyse de fiabilité, la comparaison de la fiabilité des systèmes est une tâche essentielle lors de la conception de systèmes sûrs. Lorsque les probabilités de défaillance des composants du système (supposés indépendants) sont connues avec précision, cette tâche est relativement simple à réaliser, car les fiabilités des systèmes sont des nombres précis. Lorsque les probabilités de défaillance sont mal connues (connues pour se situer dans un intervalle) et que nous voulons avoir des comparaisons garanties (c'est-à-dire déclarer un système plus fiable qu'un autre lorsqu'il l'est pour toute valeur de probabilité possible), il existe différentes façons de comparer les fiabilités des systèmes. Nous explorons les problèmes de calcul posés par ces extensions, en donnant un premier aperçu de leurs avantages et inconvénients.

Ces dernières années, les diagrammes de décision binaires (BDD) ont attiré l'attention des chercheurs pour l'évaluation de la fiabilité des systèmes complexes et à grande échelle, car ils réduisent considérablement le temps et les ressources nécessaires aux calculs de fiabilité. Dans cet article, nous présentons une extension originale des BDD pour l'évaluation de la fiabilité des systèmes en présence d'incertitude épistémique. La méthode proposée calcule la fiabilité imprécise du système à partir des fiabilités imprécises des composants présentés comme des intervalles. Cette méthode calcule la fiabilité imprécise du système beaucoup plus rapidement que la méthode classique d'inclusion-exclusion. L'efficacité de la méthode proposée sera démontrée à l'aide d'exemples numériques de calcul de fiabilité imprécise de plusieurs configurations de système en termes de temps consommé pour le calcul de fiabilité du système.

Une question importante dans l'évaluation des risques liés au transport de matières dangereuses (hazmat) est d'évaluer les limites de probabilité de l'occurrence des accidents, dont les valeurs sont difficiles à estimer en raison de leur faible fréquence et du manque connexe de données statistiques. Cet article présente une approche originale pour intégrer l'incertitude dans l'analyse quantitative des accidents de transport de matières dangereuses. L'approche proposée est basée sur l'utilisation des systèmes basés sur l'évaluation (VBS) et la théorie des fonctions de croyance. De plus, nous proposons d'identifier les facteurs pour lesquels la réduction de l'incertitude épistémique (imprécision) donne le plus grand impact sur l'incertitude des résultats finaux en utilisant certaines mesures proposées. L'applicabilité et la généralité de l'approche proposée sont démontrées sur une étude de cas.

L'être humain est et restera l'un des éléments essentiels d'un système technologique. L'étude des facteurs humains est un vaste domaine dont les applications sont tout aussi variées. En outre, avec l'arrivée de nouvelles technologies dans les systèmes critiques pour la sécurité, il est toujours nécessaire de garantir la sécurité et la fiabilité des systèmes conformément à des normes de certification de plus en plus exigeantes. La fiabilité humaine est une source d'inquiétude, car le matériel devient de plus en plus fiable et la part de l'erreur humaine dans la cause d'un accident augmente. L'analyse de la fiabilité humaine (HRA) fournit un moyen de quantifier le risque associé à un humain. Cet article présente une discussion sur le développement d'un modèle d'ARH pour le domaine des transports, le transport ferroviaire en particulier. Des études sur les facteurs humains spécifiques aux chemins de fer sont analysées pour identifier les facteurs pertinents en matière de sécurité afin de créer une liste de facteurs de façonnage des performances pertinente et relativement applicable. Cette liste de facteurs est comparée à des études spécifiques aux chemins de fer afin d'aborder les préoccupations spécifiques au domaine, en l'enrichissant de niveaux de quantification pour chacun d'entre eux. Une discussion sur notre proposition d'intégration de l'ERS pour obtenir le risque au niveau du système induit par l'homme en tenant compte de l'incertitude des données et du positionnement du travail actuel dans la méthodologie proposée est également incluse.

L'installation d'un portail ferroviaire multifonctionnel (ou TCCS - Train Conformity Check system) peut contribuer à améliorer la sécurité d'une infrastructure ferroviaire. Le TCCS peut détecter la conformité des trains qui circulent le long des voies, et peut transférer les informations sur le statut à un centre principal de contrôle du trafic. Cet article propose une approche méthodologique basée sur le processus de hiérarchie analytique (AHP) pour évaluer les emplacements optimaux pour l'installation d'un TCCS sur une section ferroviaire. L'éligibilité et le classement des sites potentiels ont été définis en fonction des contraintes liées au tracé et à la géométrie de la voie ferrée, aux caractéristiques technologiques du TCCS et à la distance de sécurité requise pour l'arrêt du train. L'approche proposée a été appliquée à une étude de cas réelle sur le chemin de fer italien.

L'être humain est et restera l'un des éléments essentiels d'un système technologique. L'étude des facteurs humains est un vaste domaine dont les applications sont tout aussi variées. Leur quantification, à l'aide d'une analyse de fiabilité humaine (ARH), présente des défis et des avantages considérables. Dans les systèmes modernes de plus en plus complexes où des ressources importantes sont allouées pour assurer la sécurité opérationnelle du système, il devient nécessaire d'analyser les actions de l'opérateur humain qui influence directement ou indirectement la fiabilité du système. Cet article envisage d'établir une base pour un modèle d'ARH, afin de répondre aux problèmes existants. Les systèmes ferroviaires et les systèmes avancés d'assistance au conducteur pour les automobiles sont nos domaines d'application. Nous visons à identifier le besoin et la facilité d'utilisation dans les deux cas. L'homme, considéré comme un composant du système de systèmes pour l'évaluation des risques, nous permet d'étudier son impact sur la fiabilité du système et de fournir un retour d'information pour améliorer la sécurité du système.

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Ce document a trois objectifs principaux. Le premier objectif est de résumer les exigences relatives aux paramètres RAM (Reliability, Availability, and Maintainability) du système européen de gestion du trafic ferroviaire (ERTMS) définies dans les normes ferroviaires. Le deuxième objectif est de souligner que les exigences RAM doivent être prises en compte au niveau du SoS ERTMS. Le troisième objectif est de mettre en évidence les problèmes majeurs, lors du traitement du SoS ERTMS, qui ne sont pas traités ou clairement définis dans les normes ferroviaires. En effet, les définitions des paramètres RAM ne prennent pas en compte tous les types d'incertitude dans les données de défaillance et les défaillances humaines, et ne proposent pas de méthodes spécifiques pour obtenir des données de défaillance à partir de l'avis d'experts. Dans ce travail, un certain nombre de méthodes ont été proposées pour traiter ces questions.

Cet article présente un protocole expérimental qui vise à étudier la fiabilité humaine dans les systèmes ferroviaires. L'expérience est menée sur un système de gestion du trafic ferroviaire qui place les opérateurs (sujets expérimentaux) dans des situations simulées impliquant des défaillances. Certains modèles classiques d'ARH (analyse de fiabilité humaine) sont utilisés pour interpréter les résultats expérimentaux et évaluer la probabilité d'une erreur humaine.

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La compréhension du comportement du conducteur est un besoin important pour les systèmes avancés d'aide à la conduite. En particulier, les systèmes de détection des piétons deviennent extrêmement distrayants et gênants lorsqu'ils informent le conducteur avec des messages d'avertissement inutiles. Dans cet article, nous proposons d'étudier le comportement du conducteur lorsqu'un piéton apparaît devant le véhicule. Une méthode basée sur les actions de conduite et l'algorithme du modèle de Markov caché (HMM) est développée pour classifier la conscience du conducteur du piéton et l'inconscience du conducteur du piéton. La méthode est validée avec succès à l'aide des données recueillies lors d'expériences menées sur un simulateur de conduite. En outre, deux méthodes simples basées sur des paramètres statiques tels que le temps de collision et le paramètre de décélération nécessaire sont également appliquées à notre problème et sont comparées à la méthode proposée. Le résultat montre une amélioration significative de la méthode basée sur les HMM par rapport aux méthodes simples.

La technologie de contrôle de la distance entre deux trains est en train de passer des traditionnels signaux fixes rouge, jaune et vert sur les circuits de voie de l'infrastructure à des systèmes de plus en plus dynamiques, basés sur des blocs mobiles, où la distance est calculée en fonction du positionnement en temps réel, et le contrôle de la distance est calculé en ligne. C'est le cas, par exemple, du système européen de gestion du trafic ferroviaire (ERTMS), qui propose trois niveaux différents, de 1 à 3. Cet article aborde le problème classique de la programmation des trains sur une seule voie, à la lumière des résultats récents de la théorie de la décision en équipe robuste. Le modèle de contrôle peut être utilisé de deux manières : comme outil d'aide à la décision pour les répartiteurs de trains afin d'évaluer la distance entre les trains dans l'horaire en cours, et comme outil de planification pour évaluer les effets des changements d'horaire. La principale contribution de l'article est l'application d'un résultat récent de la théorie de la décision en équipe robuste pour contrôler les distances non critiques entre les trains dans les blocs mobiles, comme dans l'ERTMS niveau 3. L'étude de cas est liée à des données réelles provenant d'un outil logiciel de simulation et de contrôle ERTMS.

Nous présentons une méthode efficace basée sur le principe d'inclusion-exclusion pour calculer la fiabilité des systèmes en présence d'incertitude épistémique. Un inconvénient connu des fonctions de croyance et d'autres théories probabilistes imprécises est que leur manipulation est exigeante sur le plan informatique. Par conséquent, nous étudions certaines conditions sous lesquelles les mesures de la théorie des fonctions de croyance sont additives. Si cette propriété est satisfaite, l'application des fonctions de croyance est plus efficace sur le plan informatique. Nous montrons que ces conditions sont valables pour les coupes et les chemins minimaux dans la théorie de la fiabilité. Une implication directe de ce résultat est que l'état crédal (état des croyances) concernant le comportement défaillant (fonctionnel) des composants n'affecte pas l'état crédal concernant le comportement fonctionnel (défaillant) du système. Ce résultat est prouvé en utilisant une approche d'analyse de fiabilité basée sur la théorie de la fonction de croyance. Ce résultat implique que l'intervalle limite de la fiabilité du système peut être obtenu par deux calculs simples utilisant des méthodes similaires à celles des approches probabilistes classiques. Une discussion sur l'applicabilité des théorèmes discutés pour les systèmes non-cohérents est également proposée.

Cet article présente et compare deux approches basées sur des modèles pour assurer la fiabilité d'un système ferroviaire dans le contexte de l'ERTMS (European Rail Traffic Management System). Les activités de V&V par rapport aux propriétés de sécurité sont effectuées en simulant les opérations des trains sur des modèles de machines à états des infrastructures ferroviaires. Cet article présente cette approche au moyen d'une étude comparative entre deux outils qui analysent les modèles avec différentes stratégies de vérification. Les outils utilisés sont l'environnement Matlab Simulink et l'outil d'exécution symbolique DIVERSITY du CEA LIST.

Les Systèmes de Systèmes (SdSs) sont des grands systèmes dont les composants sont eux-mêmes des systèmes qui interagissent en vue de la réalisation de certaines fonctions, et pour lesquels le dysfonctionnement d'un seul système peut avoir des conséquences graves sur le fonctionnement du SdS entier. Il est donc important que la conception de ces SdSs tienne compte des exigences de Sûreté de Fonctionnement (SdF) et notamment de leur fiabilité et leur disponibilité quand ils sont sollicités. Par ailleurs, il est nécessaire qu'elle s'assure, par le biais d'analyses quantitatives, du respect de ces exigences. L'incertitude est également une partie importante de la thèse, parce qu'il y a toujours des différences entre un système et sa représentation par un modèle. L’objectif de cette thèse est de proposer une méthodologie de conception sûre des SdSs. Il s'agit dans un premier temps de proposer un modèle dysfonctionnel du SdS global intégrant les aspects matériels, les aspects réseaux ainsi que le facteur humain. Dans un second temps, il s'agit d'évaluer des exigences de SdF. Dans un troisième temps, il s'agit de prendre en compte de différents types d'incertitudes dans les modèles. Concernant la partie applicative, le sujet s'articulerait autour de la conception sûre d'un système ferroviaire. La contribution principale de cette thèse réside dans trois aspects. Premièrement, on propose une méthodologie générale pour modéliser des SdSs. Deuxièmement, on considère l'ERTMS Niveau 2 comme un SdS et évalue ses exigences de SdF en tenant compte de l'indisponibilité du SdS comme une propriété émergente. Troisièmement, on modélise quantitativement différents types d'incertitudes dans les modèles proposés en utilisant les théories probabilistes et non probabilistes.

Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche pour reconnaître la conscience ou l'inconscience qu'a un conducteur d'un piéton apparaissant sur la route devant le véhicule. Sur la base de la théorie de la conscience de la situation et des données de conduite collectées à partir des capteurs embarqués, un modèle de Markov caché (HMM) approprié est utilisé pour modéliser la "conscience du piéton par le conducteur" et la "non-conscience du piéton par le conducteur". Ces comportements sont ensuite reconnus en utilisant une méthode de décision par maximum de vraisemblance. Une validation en temps réel effectuée sur un simulateur de conduite montre que le modèle et les décisions de sortie sont précis et efficaces.

Le travail présenté dans cet article vise à modéliser une infrastructure ferroviaire composée de voies, d'aiguillages et de feux de signalisation afin de vérifier certaines propriétés de sécurité liées à l'exploitation de cette infrastructure. La modélisation sera réalisée à l'aide du formalisme statecharts. L'approche de vérification des propriétés de sécurité sera réalisée en simulant l'exploitation de l'infrastructure. Cette approche est basée sur une analyse d'atteignabilité des états dangereux liés à l'exploitation de l'infrastructure. L'analyse d'atteignabilité des états dangereux permet de détecter un quasi-accident. Enfin, le modèle Statechart est utilisé pour simuler un scénario de quasi-accident entre deux trains.

Cet article propose une approche basée sur UML pour la modélisation et la vérification des spécifications des systèmes de signalisation ferroviaire. En particulier, nous considérons les spécifications du système européen de gestion du trafic ferroviaire (ERTMS) et du système européen de contrôle des trains (ETCS). Tout d'abord, l'architecture de l'ERTMS/ETCS est décrite. La procédure de validation et de vérification est également introduite. Ensuite, les diagrammes de classes, de séquences et de cas d'utilisation liés aux spécifications techniques de l'ERTMS/ETCS sont présentés. Enfin, une étude de cas issue de la spécification technique de l'ERTMS/ETCS qui représente l'opération "Établir une session de communication" entre l'équipement embarqué de l'ERTMS/ETCS et le RBC (Radio Block Center) pour initier une session de communication est proposée.

Cet article décrit un système dynamique basé sur l'évaluation (VBS) pour l'évaluation de la fiabilité des systèmes sous incertitude. Les données de fiabilité et les dépendances entre les composants sont représentées à l'aide de variables, d'espaces échantillons de variables, d'un ensemble d'évaluations représentées par des probabilités et d'affectations de probabilités de base (bpas) qui mettent en correspondance les espaces échantillons des ensembles de variables avec l'ensemble des évaluations. Les incertitudes considérées ici sont liées aux états des composants et à leurs dépendances. La fiabilité imprécise des systèmes sous incertitude est estimée par un intervalle composé de bornes supérieures et inférieures. L'approche VBS dynamique proposée est finalement appliquée sur un système de vannes et comparée à l'approche classique du réseau bayésien.

Dans cet article, nous proposons une approche originale de simulation pour évaluer la disponibilité des systèmes en présence d'une incertitude d'état qui provient de l'incomplétude ou de l'imprécision des connaissances et des données. Cette approche est basée sur une méthode de simulation combinant la théorie des fonctions de croyance et les Statecharts. Nous proposons ensuite un modèle Statechart d'un système de signalisation ferroviaire, European Rail Traffic Management System (ERTMS) Level 2 en considérant l'incertitude d'état, et évaluons sa disponibilité selon les exigences RAMS définies dans les normes ferroviaires. Enfin, nous proposons une analyse de sensibilité pour estimer l'incertitude d'état du système constitutif qui a l'influence la plus significative sur l'incertitude d'état de l'ERTMS Level 2 entier.

Le travail présenté dans cet article a pour objectif la modélisation d'une infrastructure ferroviaire composée de voies, des aiguillages et des feux de signalisation afin de vérifier certaines propriétés de sécurité relatives à l'exploitation de cette infrastructure. La modélisation sera faite à l'aide du formalisme des Statecharts et de l'outil Stateflow. L'approche de vérification des propriétés de sécurité sera réalisée en simulant le fonctionnement de l'infrastructure. Cette approche est fondée sur une recherche d'atteignabilité des états dangereux liés au fonctionnement de l'infrastructure. L'analyse d'atteignabilité des états dangereux permet de détecter un presque-accident. Enfin, le modèle Statechart sera utilisé pour la simulation d'un scénario d'un presque accident entre deux trains.

Dans cet article, nous proposons une méthodologie pour évaluer le manque de fiabilité des systèmes de passages à niveau et pour identifier leurs composants critiques. Tout d'abord, une analyse par arbre de défaillance est proposée pour évaluer la probabilité d'occurrence de l'événement redouté (collision entre un train et un véhicule) dans le temps. Les facteurs humains et les défaillances des dispositifs sont également pris en compte. Ensuite, une étude des mesures d'importance est proposée pour identifier les composants critiques des systèmes de passage à niveau.

Dans la littérature, différentes méthodes de classi- fication des incertitudes et de leurs sources sont proposées. La distinction la plus courante étant de diviser les incertitudes en deux types : incertitude aléatoire et incertitude épistémique. Le premier étant irréductible et dû à la variabilité naturelle des phénomènes aléatoires. Le deuxième est dû à un manque de connaissances qui peut être réduit en faisant davantage d'efforts (recueil de données, consultation d'experts, essais accélérés, etc.). Dans ce papier, nous proposerons une discussion sur la validité de cette distinction et nous montrerons que cela a des répercussions sur le choix de la théorie à utiliser pour représenter les différents types d'incertitudes.

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De nombreuses méthodes pratiques et différentes approches ont été proposées pour évaluer les mesures de fiabilité des systèmes multi-états (MSS). La méthode de la fonction génératrice universelle (UGF), introduite en 1986, est connue pour être un moyen très efficace d'évaluer la disponibilité de différents types de MSS. Dans cet article, nous proposons une extension de la méthode UGF prenant en compte les incertitudes épistémiques. Cette méthode étendue permet de modéliser des probabilités et des taux de transition mal connus, ou de modéliser à la fois l'incertitude aléatoire et épistémique dans un seul modèle. Elle est basée sur l'utilisation de fonctions de croyance qui sont des modèles généraux d'incertitude. Nous comparons également cette extension avec les méthodes UGF basées sur des opérations arithmétiques d'intervalle effectuées sur des bornes probabilistes.

Dans ce papier, on propose dans un premier temps la modélisation d'un système de signalisation ferroviaire ERTMS niveau 2 en utilisant les Statecharts. Ensuite, on propose l'évaluation de performances de ce système en termes de disponibilité et de temps moyen passé dans chaque état (mode de fonctionnement nominal, mode dégradé et mode de défaillance). L'originalité de ce travail réside dans la tentative de modélisation de tout le système de signalisation ERTMS niveau 2 en le considérant comme un Système de Systèmes. En outre, les facteurs humains ainsi que les défaillances réseaux sont aussi pris en compte dans le modèle proposé.

Actuellement, un pourcentage élevé d'accidents dans les systèmes ferroviaires est imputable à des facteurs humains. Par conséquent, les ingénieurs en sécurité tentent de prendre en compte ce facteur dans l'évaluation des risques. Cependant, les données relatives à la fiabilité humaine sont très difficiles à quantifier, c'est pourquoi des méthodes qualitatives sont souvent utilisées dans l'évaluation des risques des systèmes ferroviaires. La modélisation des erreurs humaines par des approches probabilistes a montré certaines limites concernant la quantification des aspects qualitatifs des facteurs humains. L'article proposé présente une méthode originale pour prendre en compte le facteur humain en utilisant les réseaux probabilistes et l'analyse par arbre de défaillance.

Au cours des dernières décennies, la communauté scientifique a fourni différents cadres pour classifier l'incertitude et ses sources. La distinction la plus courante - ou du moins, celle qui est largement acceptée dans la communauté de la fiabilité et de l'analyse des risques - est la distinction entre l'incertitude aléatoire et épistémique. La première est considérée comme irréductible car elle est due à la variabilité naturelle des phénomènes aléatoires. La seconde est attribuée au manque de connaissances, elle est donc réductible tant que nous sommes capables de rassembler plus d'informations. Dans cet article, nous proposons une discussion sur cette distinction d'un point de vue historique et nous introduisons quelques théories alternatives pour traiter l'incertitude.

Cet article présente des mesures d'importance de composants étendues (importance de Birnbaum, RAW, RRW et importance de la criticité) qui tiennent compte des incertitudes aléatoires et épistémiques. La théorie D-S, considérée comme une extension moins restreinte de la théorie des probabilités, est proposée comme cadre pour la prise en compte des incertitudes aléatoires et épistémiques. L'incertitude épistémique définie dans cet article est le manque total de connaissance de l'état du composant. L'objectif est de traduire cette incertitude épistémique en incertitude épistémique de l'état du système et en incertitude épistémique des mesures d'importance des composants. L'arithmétique affine nous permet de fournir des limites beaucoup plus étroites dans le processus de calcul des limites d'intervalle des mesures d'importance, en évitant le problème de l'explosion des erreurs. L'efficacité des mesures proposées est démontrée en utilisant un système de pont avec différents types de données de fiabilité (incertitude aléatoire, incertitude épistémique et jugements d'experts). L'influence de l'incertitude épistémique sur le classement des composants est décrite. Enfin, une étude de cas d'un système de détection d'incendie situé dans une salle de production est fournie. Une comparaison entre les mesures proposées et les mesures d'importance probabilistes à l'aide de simulations Monte Carlo à deux étapes est également effectuée.

Cet article présente une méthode originale pour évaluer les indices de fiabilité des systèmes multi-états (MSS) en présence d'incertitudes aléatoires et épistémiques. Dans de nombreux MSS du monde réel, l'insuffisance de données rend difficile l'estimation de valeurs précises pour les probabilités d'état des composants. L'approche proposée applique l'interprétation du modèle de croyances transférables (TBM) de la théorie de Dempster-Shafer pour représenter les croyances d'état des composants et pour évaluer les indices de fiabilité des MSS. Nous utilisons l'exemple d'un système de transmission d'huile pour démontrer l'approche proposée et nous la comparons avec la méthode de la fonction génératrice universelle. La valeur de la théorie de Dempster-Shafer réside dans sa capacité à utiliser plusieurs règles de combinaison afin d'évaluer les indices de fiabilité des MSS qui dépendent de la fiabilité des opinions des experts ainsi que de leur indépendance.

Le principe d'inclusion-exclusion est une propriété bien connue des théories des ensembles et des probabilités, qui permet de résoudre certains problèmes tels que l'évaluation de la fiabilité des systèmes ou de l'incertitude sur les formules booléennes. Cependant, lorsqu'on utilise des modèles qui mélangent ensembles et probabilités, ce principe ne tient plus en général. Il est donc utile de savoir dans quels cas il reste valable. Cet article étudie cette question lorsque les modèles d'incertitude sont des fonctions de croyance. Après avoir exposé les conditions suffisantes et nécessaires pour que le principe soit valable, nous illustrons son utilisation dans certaines applications, à savoir l'analyse de fiabilité et l'incertitude sur les formules booléennes.

Il existe différentes façons de classifier l’incertitude ou ses sources. La distinction la plus courante est de diviser l’incertitude en deux types : Incertitude aléatoire et incertitude épistémique. Le premier type est irréductible et dû à la variabilité naturelle des phénomènes aléatoires. Le deuxième est réductible et dû à un manque de connaissances qui peut être réduit en faisant d’avantage d’efforts (recueil de plus de données, consultation d’experts, essais accélérés. . . ). Récemment, plusieurs auteurs ont commencé à contester l’usage de probabilités classiques pour traiter ces deux types d’incertitudes. Des nouvelles théories qui traitent les différents types d’incertitudes sont apparues. Ces théories sont capables de représenter et propager, à la fois, l’incertitude aléatoire et épistémique. Parmi ces théories, la théorie des fonctions de croyance est exploitée dans ce manuscrit pour gérer les incertitudes dans les études de fiabilité des systèmes. Les différentes questions relatives aux études de fiabilité en présence d’incertitudes épistémiques, ainsi que les raisons pour lesquelles la théorie des probabilités ne doit pas être utilisée dans ce cas, sont traitées. Le manuscrit introduit des méthodes pour représenter les données de fiabilité et combiner les avis d’experts. Puis, il présente plusieurs méthodes pour propager l’incertitude concernant la fiabilité des composants à l’échelle du système. Un résultat important de ces méthodes est que la borne inférieure (supérieure) de fiabilité du système ne dépend que des bornes inférieures (supérieures) de fiabilité des composants, et que les fonctions de croyance et de plausibilité sont additives pour la collection des chemins minimaux et coupes minimales.

L'introduction de systèmes instrumentés dédiés aux applications de sécurité impose l'évaluation de leur sûreté de fonctionnement. On utilise généralement pour cela les bases de données de fiabilité génériques. Cependant, le retour d'expérience pour ces systèmes qui présentent en général des défaillances rares est insuffisant pour valider les résultats obtenus. En outre, la collecte de données de fiabilité et leur extrapolation à d'autres composants introduisent des incertitudes. Les travaux de cette thèse portent sur la problématique de la prise en compte des incertitudes relatives aux données de fiabilité des composants pour l'évaluation de la sûreté de fonctionnement des systèmes par le formalisme des sous ensembles flous. La méthodologie proposée est appliquée à l'évaluation des probabilités de défaillance des Systèmes Instrumentés de Sécurité (SIS) en présence de données de fiabilité imprécises. Nous introduisons deux nouveaux facteurs d'importance pour aider le concepteur. En outre, nous proposons une méthodologie d'aide à la conception des SIS basée sur la modélisation par réseaux de fiabilité et l'optimisation par des algorithmes génétiques de la structure des SIS pour le respect des niveaux d'intégrité de sécurité (SIL) exigés The use of safety related systems imposes to evaluate their dependability.