Les systèmes industriels sont souvent complexes et multi-physiques, c’est-à-dire constitués de nombreuses parties en interaction régies par des mécanismes hétérogènes. La modélisation à l’échelle système dite « 0D/1D » consiste à les représenter par des composants inter-connectés ou imbriqués, mettant ainsi l’accent sur l’architecture et les interactions dynamiques.

Modelica, Python et la norme FMI

Modelica est un langage libre orienté objet pour écrire et simuler de tels modèles sous la forme mathématique de système algébro-différentiels. Sa structure de classes se prête à la constitution de bibliothèques de modules combinables pour construire des modèles gigognes à plusieurs échelles ou niveaux d’abstractions, prendre en compte les spécificités des systèmes réels, et suivre leurs évolutions en cours de conception ou d’exploitation.

La norme functional mock-up interface (FMI) vise à uniformiser les interfaces de données des modèles numériques dynamiques vus comme des boîtes noires. Elle définit ainsi la functional mock-up unit (FMU), une archive zip contenant un fichier de description au format XML et des programmes C pour la simulation à proprement parler. Cette standardisation permet par exemple d’utiliser des algorithmes d’optimisation ou de mener des expériences numériques sophistiquées avec des modèles physiques programmés en Modelica.

Phimeca, en partenariat avec EDF, a récemment développé le module OtFMI, une extension de la bibliothèque statistique OpenTURNS pour la rendre directement applicable à des modèles programmés avec Modelica. L’interface graphique Persalys facilite grandement la réalisation des études. L’écosystème logiciel de Modelica et Python est schématisé dans la figure ci-dessous.

Ecosystème Modelica et Python. Le module Python OtFMI permet d’utiliser de façon transparente les algorithmes de la bibliothèque OpenTURNS avec des modèles issus de Modelica

Une panoplie de compétences et technologies

La conjugaison de la modélisation physique et de la simulation numérique avec la science des données et l’intelligence artificielle semble s’imposer d’elle-même. D’une part, elle ouvre la voie vers des solutions nouvelles particulièrement flexibles et efficaces aux problèmes rencontrés par les ingénieurs pour concevoir, surveiller et maintenir les systèmes industriels. D’autres part, les progrès technologiques récents (collecte des données facilitée, démocratisation des méthodes d’apprentissage statistique, puissance de calcul accrue…) permettent de s’y engager pragmatiquement en espérant un retour sur investissement rapide. Les solutions sur étagère apportent parfois des gains intéressants et permettent d’initier la démarche. Néanmoins, il est souvent nécessaire de les combiner, de les adapter voire de les repenser plus en profondeur pour résoudre des problèmes réels complexes et déployer des solutions à l’échelle industrielle.

Concevoir un « jumeau numérique » d’un système réel nécessite de faire appel à toute une panoplie de compétences très diverses :

  • connaissance approfondie du procédé industriel,
  • modélisation physique et simulation numérique,
  • capteurs et mesures,
  • gestion de base de données,
  • traitement du signal et analyse de données,
  • apprentissage statistique et intelligence artificielle,
  • conception de logiciels et d’interfaces…

L’enjeu est de trouver un compromis entre un développement rapide pour un retour sur investissement à moyen terme, et la maîtrise des maillons clefs, seule garantie de pérennité.

Il est également important d’établir une stratégie de développement « intégrée » : par exemple, un modèle physique doit être conçu dès le départ avec une finalité en tête car la possibilité de le combiner à des algorithmes d’intelligence artificielle dépend fortement d’arbitrages scientifiques et techniques initiaux.

Phimeca met à disposition de ses clients ses compétences propres (notamment en modélisation physique et apprentissage statistique) et celles de son réseau de partenaires pour les accompagner dans cette voie, depuis l’inventaire préliminaire des données et connaissances et la formalisation du problème, jusqu’au déploiement industriel et au développement d’interfaces pour les clients finaux.

 

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