Prendre le pouls des systèmes
Même de petites perturbations dans les systèmes d'infrastructure peuvent avoir des conséquences fatales. Pour éviter cela, les chercheurs et les praticiens interviennent à différents niveaux. Voici quatre exemples.
Systèmes urbains : augmenter la résilience
De par sa formation, Bo?idar Stojadinovi? est un spécialiste de la construction antisismique. Aujourd'hui, il s'intéresse aux systèmes urbains et à la manière de les rendre plus résilients aux perturbations. "L'ingénierie systémique est devenue de plus en plus importante pour la recherche sur la résilience", explique le professeur de dynamique des structures et de génie parasismique. Il n'est donc pas étonnant qu'il dirige désormais un cluster de recherche au sein du Future Resilient Systems Programme à Singapour, qui traite de tout sauf des tremblements de terre.
L'objectif est plut?t de comprendre la résilience des systèmes urbains densément imbriqués, comme l'est Singapour, et de l'améliorer en vue des développements futurs. Le changement climatique et le manque d'espace sont les principaux problèmes auxquels Singapour sera confrontée à l'avenir. C'est pourquoi il est nécessaire de planifier à long terme et d'adapter à temps les infrastructures urbaines.
Avec des chercheurs de la Nanyang Technological University NTU de Singapour et de la National University of Singapore NUS, Stojadinovi? développe un modèle informatique complet, une représentation numérique de la ville, qui permet de simuler les systèmes urbains, les changements et leurs conséquences. Il comprend tous les b?timents, les systèmes d'infrastructure associés tels que l'approvisionnement en énergie et en eau, mais aussi les interactions entre les utilisateurs. La base du modèle est un logiciel informatique qui a été développé à l'origine pour les jeux de guerre militaires et qui est largement utilisé dans les jeux.
Le logiciel permet de faire fonctionner de manière autonome différentes simulations de différents systèmes et d'échanger des informations entre eux. "C'est crucial", explique Stojadinovi?. Car les systèmes urbains sont très complexes et les différents sous-systèmes s'influencent mutuellement. "Modéliser et optimiser des systèmes individuels fonctionne déjà assez bien aujourd'hui. Mais nous comprenons souvent encore trop peu comment les systèmes s'influencent mutuellement." Le modèle que Stojadinovi? et ses corechercheurs sont en train de développer doit changer cela et orienter le regard des experts au-delà des limites des différents systèmes d'infrastructure vers l'ensemble du système urbain.
Réseaux critiques : gérer les risques
"Personne n'aurait pu le prévoir", entend-on souvent dire lorsque des systèmes tombent en panne. Giovanni Sansavini, professeur à l'ETH en analyse de la fiabilité et des risques, travaille chaque jour à démentir cette phrase. L'ingénieur étudie les risques dans les réseaux complexes, par exemple dans les réseaux d'énergie interdépendants ou les grandes cha?nes d'approvisionnement.
Les risques dans les systèmes complexes sont difficiles à appréhender scientifiquement. En effet, les systèmes grandissent ou rétrécissent avec le temps, changent de structure, couvrent souvent le globe entier et n'ont souvent pas de mode de fonctionnement fixe. Un réseau électrique, par exemple, est soumis à diverses influences. Et sous charge, les systèmes réagissent différemment qu'en fonctionnement normal. Pour leurs expériences, Sansavini et son groupe utilisent donc des modèles informatiques. Ils identifient les risques à l'aide d'une approche scientifique appelée quantification de l'incertitude.
Les chercheurs prennent en compte tous les types d'actions, d'erreurs et de perturbations imaginables - et observent comment le réseau modélisé se comporte. Les simulations dites de Monte Carlo permettent d'analyser l'interaction d'innombrables perturbations. C'est là une des clés pour trouver des risques cachés, dits systémiques. En effet, dans les systèmes complexes, c'est souvent l'encha?nement des perturbations qui pose problème. C'est ce qui s'est passé lors de la grande panne de courant en Italie en 2003, dont la cause était des systèmes automatiques qui se sont coupés en cascade sous la charge.
Les modèles de Sansavini permettent non seulement d'identifier les risques, mais aussi de les quantifier. Il est possible de déterminer quelles combinaisons de perturbations ont les pires conséquences pour un système et quelle est leur probabilité. Si l'on conna?t ces scénarios, on peut protéger les systèmes en conséquence. Dans le cas des réseaux d'énergie, par exemple, en les rendant plus flexibles et moins dépendants de sources individuelles, en mettant en place des systèmes d'alerte précoce, en améliorant techniquement leurs points faibles ou en leur donnant la capacité de revenir rapidement à la normale après des perturbations. "Toutefois, nous pouvons construire des systèmes aussi robustes que possible, les gens font des erreurs et des imprévus se produisent", explique Sansavini. La bonne nouvelle : ces erreurs peuvent également être reproduites virtuellement afin de mieux comprendre et protéger le système pour la prochaine perturbation.
Installations complexes : anticiper les pannes
Olga Fink et son équipe s'occupent des pannes dans les installations complexes - des avions aux turbines à gaz en passant par les systèmes d'infrastructure comme les chemins de fer. La professeure en systèmes de maintenance intelligents travaille pour cela avec des algorithmes d'apprentissage. Les systèmes de surveillance peuvent intervenir à différents niveaux : Il peut s'agir de détecter les mauvais états d'une installation, mais aussi de diagnostiquer différents types de pannes. Il est plus exigeant de faire des prédictions sur le moment où la prochaine panne pourrait survenir. Et enfin, il s'agit de la maintenance dite prescriptive. "Nous essayons ici de faire des prévisions et de réguler le fonctionnement d'une installation de manière à pouvoir prolonger sa durée de vie", explique Fink. Pour ce faire, des algorithmes intelligents apprennent à partir de données historiques et de données de surveillance de l'état et d'exploitation disponibles en temps réel.
Mais les algorithmes d'apprentissage ont besoin de beaucoup de données. C'est un problème. "Les incidents sont l'exception dans les installations importantes pour la sécurité - c'est pourquoi il n'y a pas autant de données qu'il le faudrait", explique Fink. Les chercheurs ont donc recours à plusieurs astuces : "Nous travaillons par exemple avec des données qui représentent l'état normal des installations et apprenons à l'algorithme à être attentif aux écarts". Parfois, il est également utile de faire appel à des données d'installations similaires et de les adapter à l'installation concernée. Souvent, il n'est malgré tout pas possible d'obtenir une quantité de données suffisante.
C'est pourquoi les chercheurs combinent leurs algorithmes avec des modèles physiques qui simulent le système à surveiller ou enrichissent les modèles d'IA avec des connaissances d'experts en physique. Les algorithmes ont ainsi besoin de moins de données, mais sont aussi plus faciles à interpréter pour les experts techniques qui doivent prendre des décisions sur la base des algorithmes. Dans le cadre d'un projet avec la NASA, les chercheurs ont ainsi pu prédire la durée de vie des moteurs d'avion. C'est l'un des projets dont Olga Fink est particulièrement fière. En effet, la détection précoce de pannes est généralement assez bien réussie. Mais les prévisions de durée de vie, dit-elle, sont quasiment le Saint Graal de ce domaine de recherche.
Installations de recherche délicates : miser sur la redondance
Pour Walter Iten, chef du département administratif de l'ETH Zurich, la gestion des perturbations fait partie du quotidien. Son département administratif est responsable de la gestion technique et infrastructurelle de tous les b?timents et installations de l'ETH. Pour Iten, les plus gros problèmes sont les coupures de courant : "Sans électricité, rien ne fonctionne", c'est pourquoi l'ETH mise sur la redondance. Ainsi, dans une partie du site de l'ETH Centre, l'entreprise peut s'approvisionner en électricité auprès de deux sous-stations différentes. En cas de panne importante, des groupes électrogènes diesel de secours sont utilisés pour les domaines les plus importants. Et pour les installations de recherche particulièrement délicates, une alimentation électrique sans interruption est garantie à l'aide de batteries.
Une maintenance prévoyante de toutes les installations et de tous les b?timents est en outre essentielle pour éviter que des pannes de toutes sortes ne surviennent. Un outil de maintenance informatique garde un ?il sur les heures de fonctionnement des installations et les dates de maintenance et déclenche des ordres de maintenance dans les délais. Par ailleurs, la surveillance des installations au moyen de capteurs joue un r?le de plus en plus important pour détecter les pannes qui surviennent spontanément. Les données peuvent être consultées à distance par les collaborateurs de l'entreprise via un ordinateur, ce qui leur permet d'intervenir dans une certaine mesure dans l'entreprise. Le système de surveillance des installations et l'outil de maintenance ne sont pas encore reliés entre eux. Mais ce n'est qu'une question de temps, compte tenu des progrès réalisés en matière de technologie des capteurs et d'IA.
Ce texte est paru dans l'édition 21/01 du magazine de l'ETH. Globe est apparu.