Modélisation et simulation des processus, organisations et flux de données dans le cadre des activités de maintien en conditions opérationnelles d'un parc électronucléaire // Modeling and Simulation of Processes, Organizations, and Data Flows in the Conte

Ce projet de thèse s'inscrit dans la continuité des travaux de la chaire industrielle CIME et s'intègre désormais dans la chaire CIMES, centrée sur l'ingénierie système basée sur les modèles (MBSE) et la simulation pour la vérification et validation précoces. Il vise à développer une modélisation générique, transposable et réplicable des processus, organisations et flux de données liés aux activités de maintien en conditions opérationnelles du parc électronucléaire français.
L'objectif est de construire des modèles simulables permettant d'évaluer les performances des organisations et de proposer des axes d'optimisation pour les phases de conception, contractualisation, réalisation et suivi des opérations. Deux cas d'application sont identifiés : le programme industriel des Visites Décennales (VD) d'EDF et le projet R&D Data2KWh, tous deux centrés sur l'amélioration de la performance, la fiabilité et l'adaptabilité des opérations de maintenance.
Le projet s'attaque à plusieurs verrous scientifiques et techniques : acculturation des acteurs à la modélisation, formalisation des attendus, structuration et accessibilité des données, capitalisation des connaissances, et interopérabilité des modèles hétérogènes. Il s'agit de lever ces verrous en proposant une démarche structurée de modélisation, de simulation et d'analyse, adaptée aux spécificités du parc nucléaire en exploitation.
Les travaux s'articuleront autour de plusieurs étapes : état de l'art, collecte de retours d'expérience, cartographie des acteurs et contraintes, formalisation des attendus, construction d'une modélisation de base, et élaboration d'un cadre générique intégrant des mécanismes d'analyse et d'optimisation. Une attention particulière sera portée à la validation industrielle des modèles et à leur capacité à être utilisés comme outils d'aide à la décision.
La thèse sera menée en partenariat entre ASSYSTEM et IMT Mines Alès, sous la direction conjointe de M. Grégory Zacharewicz et M. Olivier Malhomme. Elle s'adresse à un(e) candidat(e) disposant de compétences en ingénierie système, modélisation, simulation, data science et développement informatique, avec un intérêt marqué pour les systèmes complexes et les infrastructures critiques.
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This PhD project builds upon the work of the CIME industrial chair and is now part of the CIMES chair, which focuses on Model-Based Systems Engineering (MBSE) and early verification and validation through simulation. The goal is to develop a generic, transferable, and replicable modeling framework for processes, organizations, and data flows related to the operational maintenance of the French nuclear power plant fleet.
The objective is to create simulation-ready models that can assess organizational performance and identify optimization opportunities across key phases such as design, contracting, execution, and operations monitoring. Two application domains are identified: EDF's industrial “Ten-Year Inspection” (VD) program and the R&D project Data2KWh, both aimed at improving performance, reliability, and adaptability in maintenance operations.
The project addresses several scientific and technical challenges: stakeholder adoption of modeling practices, formalization of expectations, data structuring and accessibility, knowledge capitalization, and interoperability of heterogeneous models. The aim is to overcome these barriers by proposing a structured approach to modeling, simulation, and analysis tailored to the specific context of an operating nuclear fleet.
The research will follow several key steps: literature review, field feedback collection, stakeholder and constraint mapping, expectation formalization, development of a baseline model, and design of a generic framework incorporating analysis and optimization mechanisms. Special attention will be given to the industrial validation of models and their use as decision-support tools.
The PhD will be conducted in partnership between ASSYSTEM and IMT Mines Alès, under the joint supervision of Dr. Grégory Zacharewicz and Dr. Olivier Malhomme. It is intended for a candidate with a background in systems engineering, modeling, simulation, data science, and software development, with a strong interest in complex systems and critical infrastructure.
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Début de la thèse : 01/10/2025
WEB : https://sagip.org/fr/node/2541

Financement d'un établissement public Français

IMT MINES ALES

166 I2S - Information, Structures, Systèmes

Le projet s'adresse à un(e) candidat(e) titulaire d'un Master ou diplôme d'ingénieur, avec un fort intérêt pour les systèmes complexes et les infrastructures critiques. Les compétences suivantes sont particulièrement recherchées : Approche système et systèmes de systèmes Modélisation de processus, projets et modèles de données Simulation Ingénierie système et MBSE : principes, processus, mise en œuvre Modélisation multi-paradigmes et multi-langages / méta-modélisation Science des données (data science) Développement informatique Qualités personnelles : curiosité, autonomie, esprit d'initiative, capacité à juger, décider et convaincre Le/la candidat(e) devra également démontrer une capacité à travailler en équipe, à interagir avec des acteurs industriels et académiques, et à s'impliquer dans un projet de recherche appliquée à fort enjeu stratégique.
This PhD project is intended for a candidate holding a Master's degree or an Engineering diploma, with a strong interest in complex systems and critical infrastructure. The following skills and competencies are highly valued: Systems approach and systems of systems Modeling of processes, projects, and data models Simulation Systems Engineering and MBSE: principles, processes, and practical implementation Multi-paradigm and multi-language modeling / meta-modeling Data science Software development Personal qualities such as curiosity, autonomy, open-mindedness, and the ability to take initiative, make decisions, and communicate effectively are also essential. The candidate should be capable of working collaboratively with both academic and industrial stakeholders and be motivated to contribute to a high-impact, applied research project.