FR 3133094 A1 20230901 FR 2201683 A 20220225 La présente invention concerne la gestion du cycle de vie d'actifs, et de manière plus spécifique, l'analyse de planification pour la gestion du cycle de vie d'actifs. Figure 1 – Architecture matérielle de l’invention Procédé de modélisation et de simulation d’un système de systèmes Domaine de l’invention La présente invention concerne la gestion du cycle de vie d'actifs, et de manière plus spécifique, l'analyse de planification pour la gestion du cycle de vie d'actifs. La gestion des actifs au sens du présent brevet fait référence à la gestion des actifs d'une entité technique, telle qu'une infrastructure ou un site industriel, considérée comme un système technique complexe formé de plusieurs équipements et ressources interagissant ensemble, dans le but de maximiser la valeur des actifs tout au long de leur cycle de vie et d’optimiser la performance et les modes d’exploitation des actifs, en réduisant les coûts en capital des actifs ainsi que les coûts d'exploitation liés aux actifs et en prolongeant la durée de vie des actifs. Pour se faire, on a proposé de construire des jumeaux numériques des infrastructures et des sites industriels à gérer basés sur un modèle permettant de réaliser des simulations prédictives ou des supervisions par synchronisation intégrant l’évolution réelle du système associé. Le développement de l'Internet industriel des objets et des technologies de plateformes cloud facilite par ailleurs le déploiement de services industriels à valeur ajoutée comme la surveillance à distance, l'exploitation et la maintenance intelligentes, l'optimisation professionnelle, etc. Le développement des technologies de l'information de nouvelle génération fournit un support puissant à ces services industriels, et un jumeau numérique fournit notamment un moyen technique pour la fusion interactive d'un domaine d'information et d'un domaine physique. Les jumeaux numériques sont des objets techniques numériques virtuels associés à des entités physiques dont les comportements dans un environnement réel sont simulés au moyen de données. Les capacités techniques des entités physiques sont modifiées au moyen d'un retour d'interaction virtuel-réel, d'une analyse de fusion de données, d'une optimisation itérative de décision, etc. L’utilisation de jumeaux numériques permet de superviser l'ensemble du processus du cycle de vie d'un système technique et de ses composants, l'état actuel du système technique pouvant être reflété en temps réel dans le jumeau numérique, et assure l'optimisation en temps réel et la maintenance des décisions et des prévisions, en fonction des informations de perception. La dynamique, en temps réel, bidirectionnelle et en boucle fermée, d’un jumeau numérique permet de surveiller, vérifier, simuler, prédire et optimiser, en fonction d'objectifs spécifiques, les activités techniques de l'entité physique supervisées par ce biais, le jumelage numérique assurant la synchronisation de l'interaction des entités physiques avec les artefacts numériques. Les paramètres d'états des entités physiques peuvent être mesurés et transmis de façon fiable et efficace au jumeau numérique, de sorte que celui-ci reflète fidèlement l'état technique réel d’une entité physique. Lorsque les variables d’états et les consignes des paramètres évoluent sur le jumeau numérique, les informations associées sont renvoyées à l'entité physique, de sorte que le comportement et l'état technique de l'entité physique peuvent être ajustés. Dans le domaine industriel, la réalisation de l'acquisition de données d'équipements techniques via la technologie de bus de terrain est mature et largement appliquée. Cependant, l'Internet industriel des objets a franchi le périmètre du champ industriel, en se connectant désormais à l'Internet au sens large. La technologie de communication sans fil (GPRS, 4G, 5G, LPWAN, etc.) est largement utilisée, et la stabilité et la bande passante des connexions exercent une grande influence sur le degré d'interaction virtuel-réel, la sécurité d’ensemble devenant par exemple plus difficile à garantir. Par conséquent, la méthode de synchronisation virtuelle-réelle de l'entité physique et du jumeau numérique est un problème qui mérite une étude approfondie. Etat de la technique Dans l’état de la technique, on connaît l’article fondateur de M. Grieves [Grieves, 2014, Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication – A Whitepaper by Dr. Michael Grieves, White Paper, Florida Institute of Technology, vol. 1, p. 1-7 ; voir https://www.researchgate.net/publication/275211047_Digital_Twin_Manufacturing_Excellence_through_Virtual_Factory_Replication] qui expose qu’un jumeau numérique repose sur trois éléments : des objets physiques dans un espace réel, des objets numériques dans un espace virtuel et les échanges de données et d'information qui lient ces deux types d’objets. On connaît également la demande de brevet US 2014/0330747 A1 qui propose une solution de gestion du cycle de vie d'actifs. Le procédé comprend l'évaluation d'un état de santé actuel d'une pluralité d'actifs qui sont gérés par une pluralité d'entités différentes. Des analyses prédictives sont mises en œuvre pour déterminer un état de santé futur prévu des actifs. Des options de prescription pour les actifs sont déterminées en fonction de l'état de santé actuel et de l'état de santé futur prévu des actifs. Chaque option de prescription spécifie un actif, un délai, un coût prévu et un état de santé futur attendu de l'actif. Des analyses spatiales et temporelles sont effectuées pour combiner les options de prescription individuelles dans un projet unifié qui forme la sortie de la solution. Le projet unifié comprend des options de prescription qui spécifient les actifs qui sont gérés par au moins deux des entités. Un calendrier d'exécution du projet unifié est déterminé en fonction des contraintes financières et des contraintes spatiales. La demande de brevet US 2020/0067789 A1 propose également un procédé pour améliorer la gestion d'un actif physique, comprenant une succession de traitements consistant à : créer un modèle d'actif numérique comprenant une pluralité de métriques, le modèle d'actif numérique correspondant à l'actif physique qui comprend un premier composant et un second composant ; générer, sur la base du modèle d'actif numérique, une prévision en série chronologique pour l'actif physique ; et fournir, sur la base de la prévision en série temporelle, des informations pour la modification d'un fonctionnement du premier composant ou du second composant, dans lequel la pluralité de métriques comprend une métrique de performance, une métrique de disponibilité, une métrique de fiabilité, une métrique de capacité et une métrique de facilité d'entretien, et dans lequel la création du modèle d'actif numérique consiste à : mesurer une ou plusieurs sorties du premier composant pendant un fonctionnement du premier composant et une ou plusieurs sorties du deuxième composant pendant un fonctionnement du deuxième composant ; générer, sur la base de la mesure, un premier ensemble de données de séries temporelles pour chacun d'un premier ensemble de paramètres qui caractérisent le premier composant et un second ensemble de données de séries temporelles pour chacun d'un second ensemble de paramètres qui caractérisent le second composant , générer, à l'aide d'un algorithme d'apprentissage automatique et sur la base des premier et second ensembles de données de séries temporelles, une pluralité de corrélations entre le premier ensemble de paramètres et le second ensemble de paramètres, et générer, sur la base de la pluralité de corrélations, la pluralité de métriques. Inconvénients de l’art antérieur Les solutions de l’art antérieur portant sur des jumeaux numériques se concentrent principalement sur les maquettes numériques géométriques et l’alimentation en données via l’Internet des objets (IOT). Cette approche est insuffisante car elle ne permet pas de capturer les comportements des systèmes industriels sous-jacents et tout particulièrement les comportements fonctionnels de bout-en-bout de ces systèmes, qui ne peuvent pas s’observer ni localement, ni géométriquement (e.g. le rendement d’ensemble d’une chaine de production manufacturière) : un jumeau numérique doit notamment pouvoir modéliser et simuler globalement ces comportements, en partant des données opérationnelles et en nourrissant des tableaux de bord décisionnels stratégiques, ce que ne font pas les solutions existantes qui travaillent avec les données brutes, sans être capables de les abstraire en données synthétiques de nature systémique. Par ailleurs, les solutions existantes centrées spécifiquement sur la gestion d’actifs n’ont en général pas la richesse des jumeaux numériques, les modèles physiques et numériques qu’elles manipulent étant en général centrés localement sur la gestion des actifs qu’elles supervisent, sans prendre en compte leurs environnements techniques, métiers et externes dans leur globalité (e.g. évolution des besoins, contraintes budgétaires, choix stratégiques, évolution des règlementations, empreinte environnementale, intempéries, flux physiques d’entrée/sortie, sûreté et sécurité, etc.) et l’influence de ces environnements sur l’évolution des actifs : un jumeau numérique doit pouvoir notamment modéliser et simuler l’impact de l’environnement sur les actifs, ce que ne savent pas faire les solutions existantes qui n’intègrent pas cette dimension. Présentation de l’invention La présente invention permet la gestion optimale du cycle de vie d’actifs industriels et techniques en prenant à la fois en compte leurs comportements fonctionnels, notamment de bout-en-bout, et les contraintes d’environnement liés aux actifs considérés. L’objectif de l’invention est de fournir un outil pour aider les opérateurs d’infrastructures industrielles complexes à mieux gérer le cycle de vie de leurs actifs et à optimiser globalement leurs opérations en s’appuyant sur des outils d’aide à la décision de nouvelle génération basés sur des approches systémiques : les jumeaux numériques systémiques. Une problématique type que l’on peut par exemple traiter de la sorte est de maximiser la performance globale d’un système industriel sous contrainte de minimisation de l’empreinte environnementale. Les modes de réalisation comprennent un langage et une méthodologie de modélisation systémique, un ensemble de programmes informatiques, et une architecture matérielle associée pour mettre en œuvre un gestionnaire de jumeaux numériques systémiques pour les actifs considérés. Le but de ce gestionnaire de jumeaux numériques systémiques est double : premièrement, étudier l'évolution possible des actifs pour des causes internes ou en raison de modifications de leur environnement, ce qui inclut notamment la conception et la gestion de scénarios d'évolution systémique, le calcul de leur probabilité et du risque qu'ils présentent pour les actifs ; deuxièmement, émettre des alertes systémiques lorsque les scénarios d'évolution systémique identifiés, leur probabilité ou leur risque s'éloignent de ce qui était initialement considéré comme acceptable. L’invention concerne selon son acception la plus générale un procédé de modélisation et de simulation d’un système de systèmes, constitué par un système technique d’intérêt ainsi que par une pluralité de systèmes externes au système technique d’intérêt, formant l’environnement dans lequel évolue ledit système d’intérêt, comportant les étapes suivantes : Une étape de conception d’un modèle ou de plusieurs modèles numériques évolutifs dudit système de systèmes, consistant à enregistrer dans des fichiers numériques les éléments suivants : Une description dudit système d’intérêt en une hiérarchie de systèmes, comprenant pour chaque système une pluralité de descripteurs des composants dudit système (états individuels des composants, niveaux des stocks manipulés par les composants, indicateurs de performance des composants, …) et de paramètres associés à chacun desdits systèmes, chacun desdits composants étant lui-même modélisable comme un système, jusqu’au niveau d’un objet élémentaire ; Une description de l’environnement dudit système d’intérêt comprenant, pour chaque système externe avec lequel ledit système d’intérêt interagit, une description hiérarchique similaire à celle de ce dernier ; Une description des actions réalisées par chacun des systèmes en jeu et des interactions entre ces systèmes comprenant : Une pluralité de descripteurs des lois d’évolution interne de leurs composants et des lois d’interactions dynamiques entre le système et les autres systèmes avec lesquels il interagit ; Lesdites lois d’interactions pouvant modifier, créer, détruire ou déplacer dans la hiérarchie un ou plusieurs systèmes, pouvant avoir des effets déterministes ou stochastiques (régis par des lois probabilistes), et étant temporisées, c’est-à-dire associées à des temps d’exécution, là encore déterministes ou stochastiques, chaque système pouvant avoir sa propre temporalité. Une étape de configuration de ce modèle numérique comportant les étapes suivantes : La collecte de jeux de données correspondants à la description des paramètres statiques et/ou dynamiques d’évolution des systèmes en jeu, cette collecte pouvant faire appel à des bases de données internes ou externes ; L’injection de ces jeux de données dans le ou lesdits modèles numériques au format adéquat ; La définition des indicateurs de performance clés que l’on souhaite évaluer afin d’aider à la décision lors de la conception, du déploiement, de l’opération, de la maintenance, voire du démantèlement du système d’intérêt. Une étape de simulation numérique permettant d’évaluer effectivement les indicateurs de performances susmentionnés, cette étape comportant les sous-étapes suivantes : La définition de scénarios de simulation comportant une pluralité d’itérations (simulation dite de Monte-Carlo) et un traitement statistique des valeurs calculées des indicateurs de performances ; L’exécution effective de ces scénarios de simulation sur un ensemble de calculateurs, en prenant en compte la charge de chacun des dits calculateurs ; La levée éventuelle d’alarmes au cas où lesdites simulations révèleraient des scénarios d’évolution du système d’intérêt présentant un risque matériel, économique ou environnemental pour le système d’intérêt, ses opérateurs, ou les systèmes avec lesquels il interagit ainsi que les opérateurs desdits systèmes. Description détaillée d’un exemple non limitatif de réalisation La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit, concernant un exemple non limitatif de réalisation illustré par les dessins annexés où : la représente une vue schématique de l’architecture technique de l’invention. La présente invention concerne généralement la gestion stratégique des actifs des entreprises industrielles et des organisations publiques, et plus spécifiquement, la détection à la volée d'une éventuelle évolution potentiellement risquée de ces actifs, résultant soit de problèmes internes, soit de changements drastiques de l'environnement, soit des deux. La gestion stratégique des actifs consiste à gérer les actifs d'une entité, telle qu'une entreprise de production industrielle, un opérateur d’infrastructure technique ou une agence publique, en établissant des scénarios possibles d'évolution systémique, en classant ces scénarios selon leur probabilité et le risque qu'ils présentent pour les actifs, leurs propriétaires et leur environnement, évalués par le biais de simulations informatisées, en surveillant les conditions environnementales, et enfin en émettant des alertes lorsque les scénarios identifiés, leur probabilité ou leur risque s'éloignent de ce qui était initialement considéré comme acceptable. L'invention met en œuvre la détection à la volée de dérives graves des opérations résultant soit de problèmes internes, soit de changements drastiques de l'environnement, soit des deux. Les objectifs de l'invention généralisent ceux du brevet américain US 2014/0330747 A1. Les technologies sous-jacentes et les domaines d'application sont cependant sensiblement différents. Architecture La illustre l'architecture matérielle d'un jumeau numérique systémique conçu conformément à un mode de réalisation de l’invention. Il comporte un système gestionnaire de jumelage systémique (100) comprenant un serveur d'extraction de données systémiques (110), un serveur de gestion de modèles systémiques (120), un gestionnaire de preuves systémiques (130) et un serveur de simulation systémique (140). L’invention met en œuvre un langage de modélisation accessible dans le cloud sous forme de scripts (210). Le gestionnaire de jumelage systémique (100) dialogue avec des équipements de simulation de trajectoires systémiques (220). Les données sont enregistrées dans des serveurs de données issues des opérations (230) et sous forme de scripts de preuves (240). La solution de gestion des actifs stratégiques, objet de l’invention, repose sur la conception et la simulation de jumeaux numériques systémiques des actifs considérés. Ces jumeaux numériques systémiques visent à décrire des scénarios d'utilisation des actifs et de leur évolution systémique possible en fonction des changements internes et externes. Les scénarios intègrent des données opérationnelles de terrain qui sont continuellement mises à jour. Une fois décrits et mis à jour, ces scénarios d’utilisation et d’évolution systémique peuvent être simulés afin de les classer en fonction de leur probabilité et du risque qu'ils présentent pour les actifs. Sur la base des résultats des simulations, des alertes systémiques peuvent être émises, incitant à des actions de préservation des actifs ou à des ajustements des politiques de gestion des actifs, afin de refléter les évolutions internes et externes correspondantes. L'architecture des modes de réalisation de l’invention permet ainsi de réunir et d’intégrer des analyses descriptives, prédictives et prescriptives. Les modes de réalisation reposent sur quatre piliers : la conception et la gestion de modèles systémiques décrivant des scénarios à l'aide du langage de modélisation Σ (Sigma), la mise à jour continue des données opérationnelles de terrain intégrées dans ces modèles systémiques au moyen d'un serveur dédié de consolidation de données systémiques, la conception et la gestion de scripts, dits de preuve systémique, qui décrivent quels indicateurs de performance clés doivent être calculés au moyen de simulations systémiques informatisées, et enfin une technologie de simulation systémique permettant de distribuer les simulations et de recueillir leurs résultats. Services d’extraction de données systémiques Dans un mode de réalisation, les modèles systémiques font intervenir des distributions de données et des séries chronologiques, comme par exemple les prix de marché du baril de pétrole ou les données de fiabilité des composants électroniques. Pour permettre une évaluation précise de la probabilité des scénarios et de leur classement par rapport aux risques qu'ils présentent pour les actifs, ces données sont continuellement mises à jour. Un serveur dédié (110) exécute des scripts d'exploration de données qui extraient les données de bases de données internes ou externes et les mettent sous une forme permettant de les intégrer dans des modèles systémiques. Conception et gestion des modèles Σ ( Sigma ) Dans un mode de réalisation, les modèles systémiques sont conçus dans le langage orienté-objet de modélisation Σ (Sigma) [Krob & Rauzy, 2022, A Guided Tour of the Modeling Language Σ, CESAMES Systemic Intelligence Pte. Ltd.], appartenant à la famille S2ML+X [Rauzy & Haskins, 2019, Foundations for Model-Based Systems Engineering and Model-Based Safety Assessment, Journal of Systems Engineering, Wiley Online Library, Vol. 22, p. 146–155 ; Batteux, Prosvirnova & Rauzy, 2018, From Models of Structures to Structures of Models, IEEE International Symposium on Systems Engineering (ISSE 2018), Roma, Italy], et implémentés par le biais d’un serveur dédié de gestion des modèles systémiques (120). La mise en œuvre d’une modélisation Σ (Sigma) s’appuie quant à elle sur un cadre et une méthode d’architecture d’entreprise dédié [Krob & Rauzy, 2021, Managing the Systemic Digital Twin of an Industrial Enterprise with WordLab & Σ, CESAMES Systemic Intelligence Pte. Ltd.], dérivé du cadre et de la méthode d’architecture système CESAM [Krob, 2017, CESAM: CESAMES Systems Architecting Method – A Pocket Guide, CESAM Community ; voir. https://cesam.community/le-guide-cesam/], qui consiste à analyser des actifs industriels selon trois dimensions, opérationnelle, fonctionnelle et organique, les capacités concrètes fournies par les actifs dans leurs différents modes d'exploitation étant allouées sur l'architecture organique. Le langage Σ (Sigma) vise à permettre de décrire des scénarios d'utilisation de systèmes techniques et socio-techniques complexes. Les modèles associés sont constitués de deux composantes essentielles : une description de l'architecture organique du système étudié et une description des comportements fonctionnels des composants de ce système. La description des comportements fonctionnels consiste en des processus appelés activités réalisées par les composants. Le démarrage de chaque activité est conditionné l'état du système, prend un certain temps et a un certain effet sur le système étudié. Tant le temps pris pour la réalisation d’une activité que le résultat de cette dernière peuvent être soumis à des incertitudes qui sont décrites au moyen de distributions de probabilité intégrées ou empiriques. À cet égard, la technologie Σ (Sigma) tire parti de la recherche et du développement réalisés autour de la conception du langage de modélisation AltaRica 3.0 [Batteux, Prosvirnova et Rauzy, 2019, AltaRica 3.0 in 10 Modeling Patterns, International Journal of Critical Computer-Based Systems, Inderscience Publishers, Vol. 9, N°1–2, p. 133–165 ; voir également le site de l’association AltaRica https://www.altarica-association.org]. Conception et gestion de preuves systémiques Dans un mode de réalisation, un gestionnaire dédié de preuves systémiques (130) est chargé de démontrer que les actifs ne sont pas actuellement à risque, ou au contraire d'exposer un ou plusieurs scénarios d'évolution qui peuvent potentiellement les mettre en danger. Les preuves systémiques considérées sont pragmatiques, en ce sens qu'elles s'appuient sur la connaissance du terrain et nécessitent des simulations visant à calculer des indicateurs clés de performance des actifs. Les calculs à effectuer sont décrits dans ce que l'on appelle des scripts de preuve. Dans un mode de réalisation, le gestionnaire de preuves systémiques est chargé d'exécuter ces scripts afin de compléter les preuves. Pour ce faire, le gestionnaire de preuves systémiques dialogue avec à la fois le serveur de modèles systémiques et le serveur d’extraction de données systémiques, afin d'assembler les modèles et les données à partir desquels les indicateurs de performance clés sont calculés. Il dialogue également avec le serveur de simulation systémique chargé d'effectuer ces calculs. Gestion de simulations systémiques Dans un mode de réalisation, les simulations à réaliser sont gérées par un serveur de simulation systémique dédié (140). Ces simulations peuvent être réalisées localement, mais aussi distribuées sur un réseau d'ordinateurs internes et externes. Le serveur de simulation systémique est en charge de distribuer une simulation en fonction de la charge de travail des ordinateurs du réseau. Il est également chargé de collecter et d'assembler les résultats avant de les renvoyer au gestionnaire de preuves systémiques. - Procédé de modélisation et de simulation d’un système de systèmes, constitué par un système technique d’intérêt ainsi que par une pluralité de systèmes externes au système technique d’intérêt, formant l’environnement dans lequel évolue ledit système d’intérêt, comportant les étapes suivantes : Une étape de conception d’un modèle ou de plusieurs modèles numériques évolutifs dudit système de systèmes, consistant à enregistrer dans des fichiers numériques les éléments suivants : Une description dudit système d’intérêt en une hiérarchie de systèmes, comprenant pour chaque système une pluralité de descripteurs des composants dudit système (états individuels des composants, niveaux des stocks manipulés par les composants, indicateurs de performance des composants, …) et de paramètres associés à chacun desdits systèmes, chacun desdits composants étant lui-même modélisable comme un système, jusqu’au niveau d’un objet élémentaire ; Une description de l’environnement dudit système d’intérêt comprenant, pour chaque système externe avec lequel ledit système d’intérêt interagit, une description hiérarchique similaire à celle de ce dernier ; Une description des activités réalisées par chacun des systèmes en jeu et des interactions entre ces systèmes comprenant : Une pluralité de descripteurs des lois d’évolution interne de leurs composants et des lois d’interactions dynamiques entre le système et les autres systèmes avec lesquels il interagit ; Lesdites lois d’interactions pouvant modifier, créer, détruire ou déplacer dans la hiérarchie un ou plusieurs systèmes, pouvant avoir des effets déterministes ou stochastiques (régis par des lois probabilistes), et étant temporisées, c’est-à-dire associées à des temps d’exécution, là encore déterministes ou stochastiques, chaque système pouvant avoir sa propre temporalité. Une étape de configuration de ce modèle numérique comportant les étapes suivantes : La collecte de jeux de données correspondants à la description des paramètres statiques et/ou dynamiques d’évolution des systèmes en jeu, cette collecte pouvant faire appel à des bases de données internes ou externes ; L’injection de ces jeux de données dans le ou lesdits modèles numériques au format adéquat ; La définition des indicateurs de performance clés que l’on souhaite évaluer afin d’aider à la décision lors de la conception, du déploiement, de l’opération, de la maintenance, voire du démantèlement du système d’intérêt. Une étape de simulation numérique permettant d’évaluer effectivement les indicateurs de performances susmentionnés, cette étape comportant les sous-étapes suivantes : La définition de scénarios de simulation comportant une pluralité d’itérations (simulation dite de Monte-Carlo) et un traitement statistique des valeurs calculées des indicateurs de performances ; L’exécution effective de ces scénarios de simulation sur un ensemble de calculateurs, en prenant en compte la charge de chacun des dits calculateurs ; La levée éventuelle d’alarmes au cas où lesdites simulations révèleraient des scénarios d’évolution du système d’intérêt présentant un risque matériel, économique ou environnemental pour le système d’intérêt, ses opérateurs, ou les systèmes avec lesquels il interagit ainsi que les opérateurs desdits systèmes.