Apport des techniques d'intelligence artificielle à l'analyse de la sécurité des systèmes de transport guidés
HADJ-MABROUK
Type de document
ARTICLE A COMITE DE LECTURE NON REPERTORIE DANS BDI (ACLN)
Langue
francais
Auteur
HADJ-MABROUK
Résumé / Abstract
CET ARTICLE PRESENTE UNE CONTRIBUTION AU RENFORCEMENT DES METHODES USUELLES D'ANALYSE DE SECURITE EMPLOYEES DANS LE CADRE DE LA CERTIFICATION DES SYSTEMES DE TRANSPORT AUTOMATISES (STA). LA METHODOLOGIE D'AIDE A L'ANALYSE DE SECURITE DEVELOPPEE REPOSE SUR L'UTILISATION CONJOINTE ET COMPLEMENTAIRE DES TECHNIQUES D'ACQUISITION DES CONNAISSANCES ET D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE. ACASYA EST L'ENVIRONNEMENT LOGICIEL DEVELOPPE POUR SUPPORTER CETTE METHODOLOGIE. IL EST COMPOSE DE DEUX MODULES PRINCIPAUX : CLASCA ET EVALSCA, RESPECTIVEMENT DEDIES A LA CLASSIFICATION ET A L'EVALUATION DES SCENARIOS D'ACCIDENTS. CLASCA EST UN SYSTEME D'APPRENTISSAGE SYMBOLIQUE-NUMERIQUE, INDUCTIF, INCREMENTAL, NON MONOTONE ET INTERACTIF. EVALSCA, DEVELOPPE AUTOUR DU SYSTEME D'APPRENTISSAGE DE REGLES CHARADE, A POUR OBJECTIF DE SUGGERER AUX ANALYSTES D'EVENTUELLES PANNES NON CONSIDEREES PAR LE CONSTRUCTEUR ET SUSCEPTIBLES DE METTRE EN DEFAUT LA SECURITE D'UN NOUVEAU STA. PAR OPPOSITION AUX SYSTEMES D'AIDE AU DIAGNOSTIC, ACASYA PEUT ETRE PERCU COMME UN OUTIL D'AIDE A LA PREVENTION DES ACCIDENTS DES LE STADE DE CONCEPTION DU STA.
Source
RTS : Recherche transports sécurité, P3-16 p.
Editeur
Institut National de Recherche sur les Transports et Leur Sécurité - INRETS
