Apport de l’intelligence artificielle à la sécurité des transports ferroviaires
Résumé
Le processus de construction de la sécurité d'un système de transport ferroviaire guidé fait intervenir trois grandes activités d’analyses de sécurité : analyse au niveau système, analyse au niveau logiciel et analyse au niveau matériel. Notre recherche s'inscrit dans le cadre de l'analyse de sécurité des logiciels et porte plus précisément sur la méthode d'Analyse des Effets des Erreurs du Logiciel (AEEL). L’objectif de l’étude est le développement d'un outil logiciel baptisé « SAUTREL » basé sur une méthode d’apprentissage automatique (raisonnement à partir de cas) afin d’aider les experts en matière de sécurité et de certification a juger l'exhaustivité et la cohérence des AEEL critiques d’un nouveau système de transport ferroviaire guidé. Le principe du raisonnement à partir de cas (ou Case-Based Reasoning : C.B.R.) consiste à traiter un nouveau problème en se remémorant des expériences passées voisines. L'objectif de cette étude est d'exploiter des A.E.E.L. historiques, menées sur des logiciels déjà certifiés, en vue d'expliquer ou d'évaluer l'exhaustivité, la cohérence et la pertinence de l'A.E.E.L. d'un nouveau logiciel. À ce jour, les principaux résultats obtenus sont les suivants : Un formalisme de représentation des fiches AEEL ; Une base de 250 cas d’AEEL issue des travaux de recueil et de modélisation des connaissances de deux systèmes de transport guidés déjà certifiés (TVM 430 du TGV Nord et MAGGALY de Lyon) ; Une maquette de faisabilité « SAUTREL » d’aide à la capitalisation et à l’évaluation des AEEL basée sur le raisonnement à partir de cas.