Améliorer la décision collaborative grâce à un jumeau numérique du système sociotechnique

Lorente, Q., Villeneuve, E., Merlo, C., Boy, G. A. et Thermy, F. (2023) Améliorer la décision collaborative grâce à un jumeau numérique du système sociotechnique. Dans CIGI Qualita MOSIM 2023, Trois-Rivières, Québec, Canada DOI 10.60662/1ffd-sn52.

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Résumé

Ce travail de recherche vise à améliorer la prise de décision et l'apprentissage collectif grâce à un jumeau numérique de l'organisation dans le contexte d'une activité industrielle complexe telle que la maintenance des moteurs d'hélicoptères. Des études de terrain et bibliographiques ont permis de déterminer que le jumeau numérique devait être basé sur un modèle de système multi-agents pour des raisons de flexibilité et de modularité nécessaires dans cet environnement en constante évolution. Le jumeau numérique est destiné à s'adapter à l'organisation mais aussi à l'améliorer en incluant les flux d'informations manquants. Cet article présente le modèle multi-agents du système sociotechnique et de son jumeau numérique, le modèle d'agent choisi et inspiré de l'apprentissage par renforcement, et comment il a permis d'identifier ces flux manquants. Il montre l'importance des interfaces dans le jumeau numérique et ce qu'elles doivent contenir pour intégrer les agents, ainsi que les aspects psychosociaux à prendre en compte pour que les humains puissent gérer leur conception.

This research work aims to improve collective decision making and learning through a digital twin of the organisation in the context of a complex industrial activity such as helicopter engine maintenance. Through field and literature studies, it was determined that the digital twin should be based on a multi-agent system model for reasons of flexibility and modularity necessary in this constantly changing environment. The digital twin is intended to adapt to the organisation but also to improve it by including missing information flows. This paper presents the multi-agent model of the socio-technical system and its digital twin, the chosen agent model inspired by reinforcement learning, and how it has helped to identify these missing flows. It shows the importance of the interfaces in the digital twin and what they must contain to integrate the agents, as well as the psychosocial aspects to be considered so that humans can manage their design.

Type de document:	Document issu d'une conférence ou d'un atelier (NON SPÉCIFIÉ)
Mots-clés libres:	Jumeau numérique Prise de décision collaborative Système multi-agents Maintenance des moteurs d'hélicoptères Organisation apprenante Digital twin Collaborative decision-making Multi-agent system Helicopter engines maintenance Learning organization
Date de dépôt:	16 août 2023 13:30
Dernière modification:	25 août 2023 19:40
URI:	https://collection-numerique.uqtr.ca/id/eprint/2009

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