liminaires-Choix effectués

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Devant la complexité du problème posé par le développement d’un Environnement de Simulation Intelligent, il s’agit tout d’abord de définir le cadre de travail de thèse (paragraphe 1-1) et d’opérer des restrictions quant à nos objectifs. Il s’agit pour nous plutôt de raisonner sur un cas particulier d’ESI, c’est à dire sur une instance d*ESI, puis à essayer de tirer des généralisations du résultat obtenu. Cette démarche nous permet de choisir un niveau d’abstraction où les concepts qui seront mis en œuvre seront plus simples à manipuler. Pour ce faire, il s’agit tout d’abord de rappeler les différentes étapes du processus de conception d’un logiciel de simulation (paragraphe 1-2). La connaissance des aspects principaux de ce processus va influencer la conception de l’application interactive. Il s’agit ensuite de dégager les critères de qualité auxquels doit répondre un produit logiciel (paragraphe 1-3), ce qui va nous permettre de définir les caractéristiques que doit posséder l’environnement informatique du développement de l’ESI : choix du système d’exploitation, du type de langage de développement. Cependant, l’interface n’est pas tout, le produit interface doit être aussi une bonne application. Une étude des codes de calcul nous a permis d’opérer un choix parmi les codes existants (paragraphe 1-4). Il nous est aussi apparu qu’un Environnement de Simulation Intelligent doit incorporer en son sein des mécanismes d’aide. En effet, dans le cas d’une application qui entre dans le cadre de la modélisation/simulation, l’utilisateur non expert ne connaît pas, a priori, la procédure à suivre au sein du système informatique : l’utilisateur est généralement démuni pour contrôler le processus de modélisation/simulation et pour en apprécier les résultats (multiples, méconnus et qui ne sont pas prédéterminés). Le paragraphe 1-5 dresse une première liste d’applications possibles dont l’objectif est l’assistance de l’utilisateur.

Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse consistaient à contribuer au développement du concept d’ESI, notamment par la réalisation et le test d’une instance de ce concept Pour ce faire, nous avons réalisé un environnement fondé sur le principe de la modélisation par assemblage, cet environnement est appelé IISIBât (Interfaces Intelligentes pour la Simulation dans le Bâtiment). Dans la suite de ce document, nous ferons référence essentiellement à cette application du concept générique d’ESI. Les travaux menés dans le cadre du projet IISIBât portent principalement sur le développement d’un certain nombre de fonctions d’aide à la modélisation, à la simulation et à l’analyse des résultats ; ces fonctions utilisent les informations relatives aux modèles (consignées sous forme de PROFORMA [DUBOIS 90]). Dans ce cadre, une des tâches du projet IISIBât consiste à envisager le couplage avec les banques de données de composants manufacturés. Par ailleurs, IISIBât a pour objectif d’intégrer un modèle de données des projets de bâtiments, adapté aux « points de vue » des différents évaluateurs incorporés dans cet environnement Une tâche importante du projet IISIBât est de faire le lien entre le mode standardisé d’archivage des connaissances sur les modèles (PROFORMA) et le modèle de données interne à IISIBât Une autre tâche importante est de démontrer la pertinence de l’utilisation couplée de divers logiciels, ce qui, a priori, – L’application IISIBât/SPARK^ va permettre d’utiliser un solveur numérique performant (SPARK [NATAF-WINKELMANN 91]). Ce solveur permet une distinction claire entre modèle physique et résolution numérique. Cette séparation entre objets représentant des composants technologiques ou des phénomènes physiques, et des méthodes de résolution confère à SPARK une grande modularité et de réelles capacités d’adaptation à n’importe quel domaine d’application. Il est donc possible de dériver aisément l’application HSIBât/SPARK vers n’importe quel domaine d’application. comportement d’une réalité externe, appelée aussi système physique. Beaucoup de ces systèmes physiques se prêtent à la simulation par événements discrets. Celle-ci consiste à décrire des systèmes physiques dont les états changent à la suite d’événements individuels, qui se produisent à des instants précis. En entrée de la simulation, il y a une suite d’événements ou de données avec leurs date de réalisation. Cette suite est obtenue en général grâce à des mesures sur de vrais systèmes physiques (lorsque la simulation est utilisée pour analyser des phénomènes passés). Elle est aussi obtenue grâce à des générateurs de nombres aléatoires conformément à certaines lois statistiques.