Cadre MBSE augmenté par l’Intelligence Artificielle pour l’analyse conjointe de la sureté et de la sécur

Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
  

Référence

SL-DRT-25-0883  

Direction

DRT

Description du sujet de thèse

Domaine

Défis technologiques

Sujets de thèse

Cadre MBSE augmenté par l’Intelligence Artificielle pour l’analyse conjointe de la sureté et de la sécurité des systèmes critiques

Contrat

Thèse

Description de l'offre

Les systèmes critiques doivent respecter simultanément des exigences de Sureté de fonctionnement (prévenir les défaillances involontaires pouvant entraîner des dommages) et de Sécurité (protéger contre les attaques malveillantes). Traditionnellement, ces deux domaines sont traités séparément, alors qu’ils sont interdépendants : Une attaque (Sécurité) peut déclencher une défaillance (Sureté), et une faille fonctionnelle peut être exploitée comme vecteur d’attaque.
Les approches MBSE permettent une modélisation rigoureuse du système, mais elles ne capturent pas toujours les liens explicites entre la Sureté [1] et Sécurité [2] ; les analyses de risques sont manuelles, longues et sujettes à erreurs. La complexité des systèmes modernes rend nécessaire l’automatisation de l’évaluation des compromis Sureté-Securité.
La modélisation MBSE conjointe sureté/sécurité a été largement abordé dans plusieurs travaux de recherche tels que [3], [4] et [5]. Le verrou scientifique de cette thèse consiste à utiliser l’IA pour automatiser et améliorer la qualité des analyses. Quel type d’IA devrons nous utiliser pour chaque étape d’analyse ? Comment détecter les conflits entre les exigences de sécurité et de sureté ? Quelle sont les critères pour évaluer l’apport de l’IA dans l’analyse conjointe sureté/sécurité…

Université / école doctorale

Mathématiques - Informatique - Télécommunications de Toulouse (MITT)
Toulouse III

Localisation du sujet de thèse

Site

Saclay

Demandeur

Disponibilité du poste

01/10/2025

Personne à contacter par le candidat

SMAOUI-CHARFI Asma asma.smaoui@cea.fr
CEA
DRT/DILS//LSEA
Research Engineer, PhD
CEA Saclay Nano-INNOV - Institut CARNOT CEA LIST, DILS/LSEA
Point Courrier n° 174 - F-91191 Gif sur Yvette Cedex

Tuteur / Responsable de thèse

HAMID Brahim brahim.hamid@irit.fr
CNRS
IRIT, Institut de Recherche en Informatique de Toulouse
118 Route de Narbonne,
31062 Toulouse Cedex 9,
France
+33(0)561502386

En savoir plus


https://list.cea.fr/fr/