Le 2 septembre 2019, Scalian, groupe à dimension internationale spécialisé dans le conseil et l’ingénierie, et l’école d’ingénieurs IMT Mines Albi signaient un partenariat industriel d’une durée de 5 ans renouvelables. Le laboratoire commun SCAN (Systèmes de Collaborations Agiles et Numériques), dédié à la R&D du pilotage de la supply chain, vise à donner des clés aux décideurs des entreprises pour mieux prendre en compte les risques et opportunités auxquels leur activité est soumise et ainsi d’améliorer l’agilité et la résilience de leurs chaines logistiques. Deux ans plus tard, les deux partenaires dressent un premier bilan de leurs travaux.
Créé en 1989, Scalian intervient en France comme à l’international dans des activités de services en management de projets industriels, supply chain (coûts, qualité, délais, performance), architecture et développement de systèmes numériques embarqués et applicatifs de systèmes d’information, de big data et d’IA. Le groupe participe aux programmes majeurs des grands noms de l’aérospatial, de l’énergie, du transport et de la défense.
De son côté, Le Centre Génie Industriel (CGI) d’IMT Mines Albi a développé une expertise dans l’application de méthodes issues de l’IA au monde du génie Industriel. Il a notamment développé des collaborations avec des institutions de renom à l’instar de Georgia Tech (USA) dont la contribution est prévue dans le programme de recherche avec Scalian. Le CGI réunit une variété d’expertises scientifiques en matière d’IA :
- la science des données, discipline pivot,
- l’ingénierie des modèles,
- l’ingénierie à base de connaissances,
- la recherche opérationnelle.
IMT Mines Albi possède aujourd’hui 7 laboratoires communs avec de nombreux partenaires dans le but d’élargir les champs de recherche et de favoriser le transfert de technologies, dont le laboratoire SCAN.
L’objectif du programme SCAN est de développer des solutions immersives basées sur des technologies telles que la réalité virtuelle, la réalité augmentée, les serious games multi-joueurs, la simulation holistique, les tableaux de bord interactifs, les cockpits et tours de contrôle… pour fournir aux décideurs, une vision claire, dynamique, interactive et contextuelle des interactions à l’œuvre dans leurs chaines logistiques.
Un pilotage immersif qui repose sur l’IA
Depuis deux ans, Scalian et l’IMT Mines d’Albi travaillent donc conjointement sur une méthodologie outillée pour piloter la performance de systèmes en mesurant les menaces et les opportunités en mettant en place des cas concrets d’application dans divers secteurs d’activité.
Julien Jeany, co-directeur du laboratoire commun SCAN et responsable du laboratoire R&D et Innovation pour Scalian, explique :
« L’innovation sur cette thématique est double. D’un côté, les menaces et les opportunités sont considérées comme des forces reposant sur une approche dénommée ” physique de la décision ” dite POD (Physics of decision). Cette dernière propose un parallèle avec les forces physiques qui gouvernent notre réalité, les attributs et les caractéristiques du système dont nous cherchons à mesurer la performance selon différents indicateurs. De l’autre côté, il y a ce volet environnement de pilotage, que nous adressons en proposant une approche immersive basée sur la réalité virtuelle ».
Les cas concrets d’application
Les chercheurs de SCAN ont créé un cockpit de pilotage d’une supply chain aéronautique en VR. La comparaison entre une trajectoire de la performance sans perturbations de la chaine logistique et d’une trajectoire alternative dans un espace en 3 dimensions permet de mesurer les impacts des menaces qui peuvent devenir des problèmes, mais aussi d’évaluer les opportunités autour du système qui pourraient être activées pour contrebalancer ces menaces et remettre la trajectoire de performance du système dans un état optimal.
Parfaitement fonctionnels, les prototypes de cockpit développés dans le cadre du laboratoire commun SCAN suscitent déjà un fort intérêt de la part des industriels.
Une approche physique de la décision pour mieux accompagner les décideurs
Pour accompagner la prise de décision, il faut savoir appréhender au mieux les impacts des différents événements afin de pouvoir se reconfigurer et de proposer des solutions en fonction des événements qui ont lieu.
Le laboratoire SCAN a ainsi été mandaté par un industriel en incapacité de livrer pour une mission de recovery. Grâce à l’approche conçue autour du concept de « physique de la décision », le laboratoire, après avoir étudié le fonctionnement de la chaîne de production, a réalisé une évaluation précise sur différents indicateurs des impacts, et identifié les différents cycles, et les différentes décisions à prendre.
La modélisation de fonctionnement du système à l’étude doit être suffisamment fine afin de pouvoir représenter au mieux la réalité au travers d’une simulation, pour ensuite être intégrée à l’environnement de pilotage.
Julien Jeany affirme :
« Aujourd’hui, l’instabilité est devenue la norme avec des crises qui s’enchaînent et un paradigme qui n’est plus celui d’un monde où tout est fiable. En adoptant cette approche POD, nous accompagnons les décideurs dans leur prise de décisions et les aidons à comprendre la dynamique qui gère leur système mais également à quoi ce dernier peut être sensible en termes de perturbations ».
Un concept généralisable à de nombreux systèmes
Les travaux de recherche du laboratoire étaient centrés au départ sur le management des menaces et des opportunités qui peuvent impacter un système telle qu’une supply chain. Les chercheurs ont pu constater par la suite que ce concept était généralisable à tout système dont il est possible de mesurer la performance au travers d’indicateurs.
Des cas d’application concrets ont ainsi pu être développés comme par exemple la gestion d’une crise relative à la reconfiguration de réseaux routiers dans le cadre d’inondations ayant touché la ville de Nantes, ou plus récemment sur la gestion de crises sanitaires telles que celles que nous avons connu avec la COVID-19.
Un projet de grande ampleur a également pu être développé avec Georgia Tech aux États-Unis lors des dernières élections présidentielles américaines. Le laboratoire SCAN a cherché à modéliser le bureau de vote installé dans l’établissement afin d’optimiser les temps de passage et les flux de votants au sein du bureau de vote.
