17. Éléments de modélisation systémique
p. 76-77
Texte intégral
1Toutes les grandes périodes-clés du cycle de vie des systèmes de production et de distribution d’énergie sont désormais devenues critiques. La conception et la construction sont de plus en plus caractérisées par des retards et des surcoûts qui se mesurent en années et en milliards d’euros de perdus. L’exploitation peut conduire à des incidents et des accidents – allant de pannes électriques touchant des pays entiers à des accidents majeurs comme Tchernobyl ou Fukushima – avec d’énormes impacts économiques et humains potentiels. Et enfin, le démantèlement final reste largement l’inconnue sur le plan industriel (cf. IV.4).
2Ces difficultés montrent que les disciplines traditionnelles ne permettent plus de « penser » correctement ces systèmes multi-échelles*, résultant de l’intégration de nombreux composants hétérogènes en interaction. Réussir à regagner la maîtrise de ces systèmes, ce qui est un réel enjeu industriel et sociétal, nécessite en effet de construire des modèles d’un type nouveau, intégrant l’ensemble des dimensions des problèmes à résoudre, sans prendre le prisme de tel ou tel domaine scientifique ou technique qui ne pourra mécaniquement pas tout capturer.
3C’est là tout l’objectif de ce nouveau paradigme qu’est l’analyse systémique, qui permet de mettre en relation des savoirs de natures extrêmement différentes et de transcender les silos traditionnels d’organisation de la connaissance. Il repose de manière fondamentale sur la notion de « système ». Rappelons d’abord que l’on se place à ce niveau dans une logique de modélisation, ce qui amène immédiatement à faire la distinction entre les concepts de « système réel » et de « système formel ».
Système formel
4Un système formel est caractérisé d’une part par la donnée d’ensembles d’entrées X, de sorties Y et d’états internes Q, et d’autre part par deux types de comportements qui lient ces variables au cours du temps. Tout d’abord un comportement fonctionnel qui produit une sortie y(t) ∈ Y à tout moment t du temps en fonction de l’historique de ses entrées x(u) ∈ X pour u < t et de l’état interne courant q(t) ∈ Q du système. Et ensuite, un comportement interne qui fait évoluer instantanément l’état interne q(t) ∈ Q du système au cours du temps t sous l’action d’une entrée x(t) ∈ X du système.
5Cette définition est volontairement très faible, mais cela n’est pas anormal car il s’agit bien de capturer les points communs existants entre tous les systèmes réels qui ne peuvent qu’être très limités vue la diversité des objets dont il faut rendre compte. Mais cette approche a déjà un bénéfice car elle permet désormais de « penser » des systèmes extrêmement différents (systèmes logiciels, physiques ou organisationnels) de manière homogène.
Système réel
6Un objet du monde réel sera appelé un système réel dès lors que sa structure et son comportement sont susceptibles d’être décrits par un système formel que l’on appellera alors un modèle du système réel.
7La quasi-totalité des réalisations humaines devient de fait désormais analysable comme des systèmes : seule change la nature des lois physiques, logiques ou sociologiques qu’ils vérifient. Les définitions précédentes permettent aussi de bien comprendre que ce n’est ni la nature, ni la taille, ni le niveau hiérarchique qui fait un système (une erreur courante est notamment de considérer qu’un « sous-système » d’un système n’est pas un système), mais bien un choix de modélisation puisque tout objet intervenant dans un processus d’ingénierie peut in fine être vu comme un système ! Nous pouvons maintenant introduire la notion d’intégration de systèmes : c’est le mécanisme fondamental qui permet en pratique de construire un nouveau système à partir d’autres systèmes (matériels, logiciels, humains) de plus petite taille.
Intégration
8Soit S1…, SN un ensemble de N systèmes (formels). On dira alors qu’un système (formel) S est le résultat de l’intégration de ces systèmes, s’il existe d’une part un système (formel) C obtenu par composition des systèmes S1…, SN et d’autre part des mécanismes duaux d’abstraction et de concrétisation qui permettent d’exprimer le système S comme une abstraction du système C, et le système C comme une concrétisation du système S.
9Cette définition met en évidence que la simple connaissance des modèles des constituants d’un système n’est jamais suffisante pour modéliser ce système ! On notera qu’il ne s’agit que de la traduction directe du phénomène universel qu’est l’émergence : en effet, tout système intégré réel possède toujours des propriétés propres qui ne peuvent être décrites à l’aide des propriétés de ses composants. Les conséquences de cette loi ne sont malheureusement pas bien comprises : la plupart des industriels continuent à penser que la maîtrise des composants d’un système intégré suffit pour maîtriser le système dans sa globalité, et à négliger par conséquent la construction de modèles systémiques d’ensemble à gros grains qui leur permettrait de prendre des décisions raisonnées d’ingénierie – ce qui est à notre sens la cause profonde des problèmes mentionnés plus haut.
Bibliographie
Références bibliographiques
• D. KROB – Éléments d’architecture des systèmes complexes, in Gestion de la complexité et de l’information dans les grands systèmes critiques, CNRS Éditions, 2009.
• H. SIMON – The Architecture of Complexity, Proc. Amer. Phil., 1962.
• K. L. VON BERTALANFFY – General System Theory : Foundations, Development, Applications, G. Braziller, 1976.
Auteur
Informaticien, Directeur de Recherche au CNRS, Professeur de l’École Polytechnique, Responsable de la chaire « Ingénierie des systèmes complexes », LIX, École Polytechnique, Palaiseau.
dk@lix.polytechnique.fr
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L'archéologie à découvert
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Sophie A. de Beaune et Henri-Paul Francfort (dir.)
2012