05 décembre 2025
La soutenance sera diffusée en direct sur You Tube à 9h00 : https://youtube.com/live/R_cJHbNPZA8
Sujet :
Conception d’un jumeau numérique anthropocentré autoapprenant de système sociotechnique pour une organisation augmentée - Application à la maintenance des moteurs d’hélicoptères
Jury
M. Christophe MERLO Professeur ESTIA Université de Bordeaux Directeur de thèse
Mme Marija JANKOVIC Professeure des universités CentraleSupélec Rapporteure
M. Bertrand ROSE Professeur des universités Université de Strasbourg Rapporteur
Mme Anne-Marie BARTHE-DELANOË Maîtresse assistante IMT Mines Albi Examinatrice
M. Benoît LE BLANC Professeur des universités Bordeaux INP Examinateur
M. Guy André BOY Professeur des universités ESTIA Co-Directeur
M. François THERMY Ingénieur Safran Helicopter Engines Encadrant industriel
M. Éric VILLENEUVE Enseignant-Chercheur ESTIA Encadrant académique
Résumé
Cette thèse s’inscrit dans le champ de la maintenance aéronautique, un domaine caractérisé par une forte complexité technique et organisationnelle. Les décisions collectives y sont influencées à la fois par des données techniques issues des machines et par des dynamiques cognitives et sociales entre acteurs. Pour répondre à ces défis, un prototype de jumeau numérique anthropocentré et autoapprenant, appelé SOMA (Système Organique de Médiation Adaptative), a été conçu.
SOMA repose sur un modèle multi-agents inspiré des sciences cognitives, combinant les approches cognitiviste et connexionniste. Ce cadre permet d’orchestrer les interactions entre agents humains et machines dans un espace numérique structurant la prise de décision collaborative.
Deux contributions majeures accompagnent ce dispositif :
· L’introduction d’indicateurs stigmergiques, permettant de capitaliser sur les expériences passées et de renforcer la mémoire organisationnelle ;
· Le développement d’un outil d’évaluation de la cognition collective, la Collective Cognition Scale (CCS), inspirée des échelles d’utilisabilité.
Ces contributions ont été validées à travers une série d’expérimentations centrées utilisateurs.
Les résultats démontrent une bonne utilisabilité du prototype (score SUS élevé), une influence mesurable des indicateurs stigmergiques sur les choix et les temps de décision, ainsi qu’une amélioration perçue de la cognition collective mesurée via la CCS.
Ces résultats ouvrent la voie à des recherches futures sur la généralisation des indicateurs stigmergiques, l’amélioration de l’outil CCS et l’exploration, par simulations, des conditions d’émergence d’une cognition collective robuste au sein d’organisations complexes. Cette dernière est rendue possible par les comportements humains révélés par les expériences, qui sont implémentables dans des systèmes multi-agents.
Ces travaux esquissent un horizon prospectif : celui d’une organisation augmentée, capable d’apprendre de manière continue, et où l’interconnexion des agents humains et machines pourrait progressivement favoriser l’émergence d’une forme de conscience organisationnelle.
Cette thèse s’inscrit dans le champ de la maintenance aéronautique, un domaine caractérisé par une forte complexité technique et organisationnelle. Les décisions collectives y sont influencées à la fois par des données techniques issues des machines et par des dynamiques cognitives et sociales entre acteurs. Pour répondre à ces défis, un prototype de jumeau numérique anthropocentré et autoapprenant, appelé SOMA (Système Organique de Médiation Adaptative), a été conçu.
SOMA repose sur un modèle multi-agents inspiré des sciences cognitives, combinant les approches cognitiviste et connexionniste. Ce cadre permet d’orchestrer les interactions entre agents humains et machines dans un espace numérique structurant la prise de décision collaborative.
Deux contributions majeures accompagnent ce dispositif :
· L’introduction d’indicateurs stigmergiques, permettant de capitaliser sur les expériences passées et de renforcer la mémoire organisationnelle ;
· Le développement d’un outil d’évaluation de la cognition collective, la Collective Cognition Scale (CCS), inspirée des échelles d’utilisabilité.
Ces contributions ont été validées à travers une série d’expérimentations centrées utilisateurs.
Les résultats démontrent une bonne utilisabilité du prototype (score SUS élevé), une influence mesurable des indicateurs stigmergiques sur les choix et les temps de décision, ainsi qu’une amélioration perçue de la cognition collective mesurée via la CCS.
Ces résultats ouvrent la voie à des recherches futures sur la généralisation des indicateurs stigmergiques, l’amélioration de l’outil CCS et l’exploration, par simulations, des conditions d’émergence d’une cognition collective robuste au sein d’organisations complexes. Cette dernière est rendue possible par les comportements humains révélés par les expériences, qui sont implémentables dans des systèmes multi-agents.
Ces travaux esquissent un horizon prospectif : celui d’une organisation augmentée, capable d’apprendre de manière continue, et où l’interconnexion des agents humains et machines pourrait progressivement favoriser l’émergence d’une forme de conscience organisationnelle.
Mots-clés
Jumeau numérique ; cognition collective ; stigmergie ; sciences cognitives ; systèmes multi-agents ; maintenance aéronautique ; apprentissage organisationnel ; conscience organisationnelle
Laboratoire d’accueil
ESTIA-Recherche
École doctorale
Sciences Physiques et de l’Ingénieur de l’Université de Bordeaux
Remerciements
Ces travaux de recherche ont été réalisés dans le cadre d’une thèse CIFRE financée par l’ANRT en partenariat avec l’entreprise Safran Helicopter Engines dans le cadre de la Chaire Flextech
