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Projets R&D

 
 


Plate-forme Libre de Traitement des Incertitudes
pour la Simulation
www.opus-project.fr


Porteur : EDF R&D CHATOU
Appel à projet : ANR
Statut : terminé
Groupes Thématiques de SYSTEMATIC : OCDS
Date de début du projet : 01/04/2008
Date de fin de projet : 30 / 09 / 2011
Durée : 42 mois
Montant total : 2 230 K€
Montant aide : 940 K€

Partenaires du projet : CEA SACLAY, DASSAULT AVIATION, EADS INNOVATION WORKS, ECOLE CENTRALE PARIS, EDF R&D CHATOU, INRIA ROCQUENCOURT, SOFTIA, SUPELEC GIF, UNIVERSITE PARIS 7 DENIS DIDEROT

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Workshop de clôture du projet OPUS
21 octobre 2011
Institut Henri Poincaré - 11, rue Pierre et Marie Curie Paris 75005

Septembre 2011

Le projet ANR OPUS (Open source Platform for Uncertainty treatment in Simulation), qui s’est déroulé sur la période avril 2008 - septembre 2011, a eu pour objectif de réaliser des développements méthodologiques, scientifiques et logiciels pour le traitement des incertitudes affectant les sorties de codes de calcul.

Le terme "plateforme" ici est à interpréter dans un sens plus large que celui ordinaire de l'ingénierie logicielle.

Plus en détail, OPUS a été un projet structurant pour la communauté française intéressée par l'analyse d'incertitude et les expériences numériques.

  • OPUS a été une interface et un lieu d'échange, de discussion et de dissémination pour la communauté scientifique, rassemblant des chercheurs de disciplines différentes. Ceci est témoigné par une importante production scientifique issue du projet, ainsi que par l'organisation de 6 workshops thématiques (à l'interface entre problématiques théoriques, applications pratiques et développements logiciels), la coordination d'un numéro spécial de la revue scientifique "Statistics and Computing", l'organisation de sessions spéciales consacrées au sujets portés par OPUS, au sein de congrès scientifiques

  • OPUS a été une interface entre recherche académique et R&D industrielle. Les cas-tests d'OPUS, issus de domaines d'application et de physiques très variés (hydraulique, mécanique, thermique, aéraulique) ont été activement utilisés pour des exercices de démonstration/validation d'algorithmes avancés sur des véritables problèmes industriels.

  • Par ses interactions avec les acteurs du logiciel libre, OPUS a favorisé la diffusion d'outils logiciels et de méthodes génériques pour le traitement des incertitudes.

Les réalisation d'OPUS, représentent aujourd’hui des avancées méthodologiques et scientifiques sur des problèmes de grand intérêt pour les applications industrielles : l'analyse de sensibilité de codes de calcul, la construction de surfaces de réponse pour approcher un code coûteux (y compris les méthodes intrusives de type "bases-réduites certifiées" pour construire une approximation avec bornes d'erreur), la modélisation inverse probabiliste, l'estimation robuste de quantiles de faible probabilité de sorties de codes numériques.

Les travaux se sont traduits par des briques logicielles, utilisables à partir de logiciels libres. Au lieu d'imposer des règles et des standards trop rigides pour les développements logiciels, OPUS a défini des modalités de contributions différente à plusieurs "niveaux", répondant à des exigences plus ou moins strictes du point de vue de l'ingénierie logicielle.

Ceci a permis également d'inclure des contributions que des chercheurs externes à l'équipe projet ont proposées à OPUS.

Janvier 2011

Le projet OPUS vise à faire émerger une plate-forme logicielle libre et générique de traitement des incertitudes : celle-ci couvrira notamment les volets statistiques et probabilistes ainsi que la supervision avancée des codes de calcul déterministes industriels.

La démarche du projet OPUS se base sur une boucle qui part de véritables cas-tests industriels, issus de différents domaines (production d’énergie, sûreté nucléaire, aéronautique). La complexité des traitements mathématiques et logiciels associés fait émerger la nécessité de méthodes avancées issues du monde académique et scientifique. Une fois ces méthodes développées et testées sur les cas-tests, elles sont intégrées et pérennisées au sein de la plate-forme logicielle, pour finalement pouvoir être réutilisées dans d’autres études industrielles similaires.

La plate-forme sera un outil de capitalisation du savoir-faire et des méthodes les plus avancées, ainsi que l’élément fédérateur d’une communauté de référence comprenant des acteurs de la recherche, de l’industrie, de l’enseignement.

Le premier résultat marquant du projet OPUS a été la définition des cas-tests, des enjeux industriels et des besoins méthodologiques associés. Ces cas-tests ont été transférés aux partenaires académiques et constituent désormais un support pour la mise en œuvre pratique des méthodes avancées de traitement des incertitudes, qui constituent le lot « recherche » du projet. Les exercices de démonstration/validation des travaux « amont » sur les cas-tests industriels, menés au sein d’OPUS, constituent un résultat majeur du projet et ont été au cœur d’une session spéciale des « 42èmes Journées de Statistiques » en mai 2010.

Des prototypes de code sont disponibles et partagés entre les partenaires. Ils seront capitalisés et pérennisés dans la dernière phase du projet.
Par ailleurs, le projet OPUS héberge une activité importante d’animation scientifique avec l’organisation, à ce jour, de quatre workshops thématiques et l’animation d’un numéro spécial d’une Revue Internationale, en cours de préparation.


Janvier 2010

Un nombre croissant des études industrielles de management des risques inclut des formes variées de traitement des nombreuses sources d’incertitudes afin de garantir des résultats fiables et d’explorer de façon robuste l’espace de conception des systèmes complexes. Le management approprié des incertitudes permet d’optimiser la conception des systèmes complexes, en réduisant les risques industriels et en améliorant la performance ou la qualité des prévisions. Dans un grand nombre de contextes, la prise en compte des incertitudes permet aux décideurs d’utiliser au mieux des modèles et informations disponibles.

Tandis que de nombreuses approches, typiquement spécifiques à une application, ont été développées depuis des années 90 dans des domaines allant de la Défense à l’Energie, le spectre croissant des applications possibles rend désormais indispensable une consolidation des savoirs. En même temps, depuis plusieurs années, l’usage de la simulation multi-physique et multi-échelle pour la conception et la validation des systèmes complexes devient de plus en plus important. En effet, la simulation permet de réduire le besoin d’essais, souvent très coûteux, mais la condition en est une maîtrise accrue des incertitudes, imprécisions, et variabilités physiques ou numériques de toute nature.

Plusieurs collaborations importantes (ESREDA, MUCM, SAMSI, IMdR, SYSTEMATIC/EPHOC) de niveau français ou international ont été lancées récemment avec pour ambition de développer des guides génériques de traitement des incertitudes couvrant une grande variété d’applications. Elles s’appuient sur une formalisation mathématique graduellement partagée, associant la modélisation statistique et l’analyse probabiliste au calcul scientifique des modèles numériques déterministes. L’objectif étant d’orienter l’utilisateur vers la méthodologie la plus appropriée suivant le contexte mathématique et industriel du problème formalisé : coût CPU d’un calcul unitaire du modèle déterministe, richesse des données ou du retour d’expérience disponible, régularité du modèle sous-jacent, nature du critère décisionnel incertain (variance, quantile, etc.)…

Afin d’offrir à une communauté vaste, ingénieurs, chercheurs ou décideurs, une véritable capacité de traiter des incertitudes, une étape essentiel – l’objectif du projet OPUS – est de créer une plate-forme logicielle générique, ergonomique et globale : celle-ci couvrira notamment les volets statistiques, probabilistes ou stochastiques en lien avec la supervision avancée du calcul des modèles déterministes industriels. OPUS capitalise les développements conceptuels et méthodologiques les plus avancés dans une plate-forme libre, alliant également un objectif de qualité industrielle, et de pérennité.

Ainsi, OPUS présente un bras de levier nettement supérieur à l’investissement proposé dans la présente offre. La synergie des expériences de ses partenaires donne à OPUS une masse critique pour lancer une Plate-forme Générique Libre de Traitement des Incertitudes et créer une dynamique durable assurant sa pérennité.

OPUS promeut la transparence des approches de traitement des incertitudes qu’il adopte, à la fois via le collège ouvert d’experts qui sera constitué, et le principe même du logiciel libre : les partenaires sont en effet convaincus d’expérience que dans le domaine des incertitudes, le plus important est d’arriver à une conviction partagée, et de bâtir un consensus technique sur les limites, inconnues et imprécisions de manière à ce que les hypothèses sous-jacentes à la décision technique soient partagées. OPUS contribue de fait à la communauté du logiciel libre autour de la Conception des Systèmes Complexes car sa plate-forme respecte les standards actuels et assure l’interopérabilité avec les logiciels de la Simulation Haute Performance existants et émergents. En effet, projet OPUS assure une coopération étroite avec d’autres projets majeurs dans le domaine des Systèmes Complexes (EHPOC, SCILAB, SCOS, TERATEC) car il est constitué des acteurs actifs de ces projets.

Objectifs d’OPUS en bref

Faire émerger une plate-forme Intégrée de Traitement des Incertitudes pour la Simulation et la Conception des Systèmes Complexes.

Ceci permet :

  l’intégration de modèles d’incertitudes avec les approches les plus modernes dans la simulation traditionnelle

  une dynamique durable à l’interface recherche académique-industrie dans le domaine de Traitement des Incertitudes

Ancrer le savoir-faire Français parmi les meilleurs mondiaux dans la recherche industrielle dans les Incertitudes

Ceci favorise la promotion du logiciel libre pour la Simulation Haute Performance et la Conception des Systèmes Complexes.

Ceci établit la France comme un pôle international de développement des logiciels libres pour l’industrie

 

 
 
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