Projet ANR-13-MONU-0011 – ByPASS : Méthodes Bayesiennes pour le diagnostic et la Probabilité de détection Assistée par la Simulation
Programme : Modèles Numériques (MN) 2013
Année de financement : 2013
Coordinateur du projet : Monsieur Pierre Calmon (Commissariat à l'Energie Nucléaire et aux Energies Alternatives - Institut LIST)
Partenaires : Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies; EADS Fr IW EADS FRANCE; ELECTRICITE DE FRANCE; ELEDIA ELEDIA, University of Trento; PHI-MECA ENGINEERING; Laboratoire des Signaux et Systèmes
Montant : 873056.0 euros
Date de début : 2013
Durée : 42 mois
Résumé : Le projet ByPASS se situe dans le contexte de la simulation numérique pour le Contrôle Non Destructif (CND). Plus précisément le projet vise à développer de nouveaux outils méthodologiques et logiciels dans la perspective de deux applications  industrielles de la simulation qui sont toutes deux cruciales. La première concerne l’évaluation des performances des méthodes d’inspection via le calcul de Probabilités de Détection (POD). La seconde concerne l’inversion de données pour la caractérisation des défauts à l’origine des signaux détectés avec comme perspective le diagnostic automatique. Ces deux applications ont en commun qu’elles sont fortement conditionnées par l’importance du traitement des incertitudes et la « confiance » que l’on peut accorder aux résultats simulés.  Cette notion de confiance repose d’une part, et de manière incontournable, sur la validation des modèles mis en jeu, et d’autre part sur la capacité des outils de simulation à fournir des informations quantitatives exprimables en terme de confiance (au sens statistique), intégrant les fluctuations statistiques et les incertitudes affectant les facteurs d’influence. Pour répondre à cet enjeu commun, il est proposé dans ce projet la mise en œuvre d’approches bayesiennes dans le but de fournir un niveau de confiance associé à des informations provenant de données simulées. 
Pour la POD, l’introduction de méthodes bayésiennes doit permettre de répondre à un enjeu crucial qui est de disposer d’une méthodologie permettant de combiner des données simulées et des données expérimentales de manière à fournir des valeurs de « POD aidées par la simulation » robustes car consolidées par l’expérience, tout en maîtrisant le nombre de données expérimentales, et donc les coûts. 
Pour l’inversion de données en vue de diagnostic automatique, ces mêmes méthodes probabilistes sont envisagées pour la production de résultats avec régions de confiance permettant à l’ingénieur, l’opérateur, ou le logiciel en interface, de prendre la décision adéquate. 
La mise en œuvre de telles approches, outre les aspects méthodologiques, requiert la production d’un très grand nombre de données simulées en un temps suffisamment court pour les rendre utilisables en pratique. Ceci nécessite des méthodes de calcul adaptées à ce contexte telles que la factorisation des calculs récurrents (recherche d’invariants dans le domaine d’exploration, factorisation) ainsi que l’implémentation de stratégies de calcul massivement parallèles. Ces développements doivent permettre de produire une quantité de données suffisante à la construction de méta-modèles donnant in fine accès à des données simulées de façon extrêmement rapide dans tout le domaine d’exploration. 
Pour répondre à ces objectifs techniques le projet ByPASS est un projet de recherche industrielle sur une durée de 36 mois et réunissant un consortium composé de :
•	Deux industriels utilisateurs finaux de CND : EADS pour le secteur aéronautique et EDF R&D pour le secteur de l’énergie.
•	Du CEA LIST, laboratoire de recherche qui développe la plate-forme de simulation CIVA
•	D’une PME, la société PHIMECA,  spécialiste du traitement des incertitudes dans les modèles physiques. 
•	D’un laboratoire académique, le Laboratoire des Signaux et Systèmes (L2S), spécialiste des techniques d’inversions et des méthodes bayésiennes.
•	D’un laboratoire académique italien, le centre de recherche ELEDIA (Information Engineering and Computer Science Department) de l’université de Trento, spécialiste de l’inversion et de l’optimisation, partenaire associé au projet.
Les résultats attendus par le projet  sont un ensemble de méthodes et outils qui seront implémentés dans les outils logiciels métiers développés chez les partenaires.  Ces outils permettront à l’utilisateur final de s’appuyer sur la simulation  pour construire des courbes POD, ou pour aller vers un diagnostic automatique.