Résilience des systèmes
La résilience d’un système est sa capacité à résister, s’adapter et recouvrer ses fonctions essentielles après une perturbation.
La quantification et la modélisation de la résilience des systèmes complexes visent à mesurer et à anticiper la capacité d’un système à absorber des perturbations, à s’adapter et à retrouver ses fonctions essentielles après une crise. Quantifier cette résilience implique d’identifier des indicateurs clés, tels que le temps de récupération, l’amplitude des perturbations absorbées ou encore la capacité d’adaptation structurelle. La modélisation repose sur des approches mathématiques et numériques, comme les simulations basées sur des systèmes multi-agents, les équations différentielles ou l’analyse des réseaux, afin de reproduire et d’explorer les dynamiques du système face à des chocs externes ou internes. En appliquant ces outils aux systèmes biologiques, écologiques ou technologiques, il devient possible de mieux comprendre leurs points de rupture, d’évaluer leur capacité d’adaptation et d’identifier des leviers pour renforcer leur résilience dans un environnement incertain et changeant.
Explorer et simuler la résilience d’un système.
Analyse et modélisation de vos données :
– Big Data et Analyse : l’analyse exploratoire des données (EDA) est utilisée pour étudier des jeux de données et résumer leurs principales caractéristiques ; les rendre accessible et les visualiser. L’EDA permet de déterminer la meilleure façon de manipuler les sources de données pour obtenir les réponses recherchées. Elle permet de découvrir des schémas, repérer des anomalies, tester des hypothèses ou vérifier des suppositions. Elle permet également de déterminer si les techniques statistiques que vous envisagez d’utiliser pour l’analyse des données sont adaptées. Ainsi l’objectif principal de l’EDA, c’est de vous aider à examiner les données avant de faire des suppositions et de trouver des relations intéressantes entre les variables : les corrélations.
Simulation et développement de jumeaux numériques :
Dans un environnement de recherche en constante évolution, les incertitudes liées aux résultats, aux hypothèses, et aux dynamiques complexes d’un projet scientifique peuvent constituer des obstacles majeurs à l’innovation. Nous proposons une solution unique pour anticiper et gérer ces incertitudes : le développement de jumeaux numériques.
Un jumeau numérique est une réplique virtuelle et dynamique d’un système, d’un processus ou d’un objet physique. En intégrant la modélisation et la simulation de haute précision, il vous permet de visualiser, d’analyser, et de prédire le comportement d’un système dans un environnement contrôlé avant toute expérimentation réelle.
Pourquoi adopter les jumeaux numériques dans la recherche scientifique ?
- Réduction des risques : Grâce à la simulation de scénarios variés, nous vous aidons à identifier et gérer les variables incertaines et à minimiser les risques dans vos projets de recherche.
- Optimisation des ressources : Simulez différentes configurations expérimentales sans engager de ressources physiques coûteuses ou du temps en laboratoire.
- Prise de décision éclairée : Explorez les résultats potentiels dans des conditions contrôlées, vous permettant ainsi d’affiner vos hypothèses avant de les tester dans le monde réel.
- Innovation accélérée : En utilisant un modèle numérique dynamique, vous pouvez rapidement itérer, tester et ajuster vos projets de recherche tout en explorant des voies inédites et inattendues.
Nos services incluent :
- Modélisation avancée : Création de modèles numériques représentatifs de vos systèmes ou objets de recherche, intégrant des données réelles et des dynamiques complexes.
- Simulation de scénarios multiples : Évaluation de différentes hypothèses et configurations pour prédire le comportement de vos systèmes dans diverses conditions.
- Optimisation en temps réel : Utilisation de données en temps réel pour ajuster et affiner continuellement les simulations et assurer une précision optimale des prévisions.
- Analyse des facteurs de risque : Identification des variables critiques, des anomalies et des événements rares pour réduire l’incertitude et maximiser les résultats grace à l’intelligence artificelle.