Démarche de conception

La démarche de conception des machines électriques semble simple et séquentielle comme illustrée en figure II.1. À partir d’un cahier des charges clairement exprimé, le concepteur a la tâche de le traduire dans l’un des formalismes mathématiques que nous verrons dans la section II.3. Ensuite vient sa résolution au moyen d’un algorithme ou méthode d’optimisation. Pour chaque formulation, il existe une multitude d’algorithmes adaptés. Enfin, l’exploitation et l’analyse des résultats par le concepteur expert permettent de valider la solution optimale obtenue.

Fig. II.1. Méthodologie de conception séquentielle

En pratique, les choses ne sont pas aussi simples. Lors de l’analyse des résultats, il apparaît bien souvent que la solution obtenue ne peut être retenue en raison de causes multiples. La figure II.2 montre les itérations nécessaires pour obtenir une solution satisfaisante.

Fig. II.2. Itérations possibles lors de la conception

La boucle la plus courte consiste en un retour sur la résolution du problème. Elle peut être motivée par un problème de convergence de l’algorithme signalé par le fait que les conditions d’optimalités ne sont pas remplies pour la solution trouvée ou par un arrêt de la procédure suite à un temps de calcul excessif. Il est alors possible de modifier les paramètres de réglage de l’algorithme lorsqu’il s’agit de méthodes stochastiques ou le point initial pour les méthodes déterministes qui en font usage. Pour ces dernières, il est fortement conseillé de recommencer la résolution du problème avec plusieurs points initiaux afin d’éviter de se faire piéger dans un optimum local. Parfois, il arrive que l’algorithme utilisé ne soit pas ou peu adapté au problème traité et il convient de changer de méthode d’optimisation ou de modifier le problème pour en faciliter la résolution. Par exemple, un modèle comportant des sorties non

continues (ou dont les dérivées ne sont pas continues) n’est pas bien traité par une méthode d’optimisation de type gradient et peut être lissé pour une meilleure résolution, même si cette dernière demeure approchée.

Des connaissances dans les champs disciplinaires des mathématiques appliquées, de la recherche opérationnelle et de l’informatique sont indispensables pour mener à bien cette étape.

La boucle intermédiaire est un retour sur la formulation du problème d’optimisation. Ce retour est nécessaire lorsque la résolution du problème conduit à une solution remplissant le critère (mathématique) d’optimalité. Dans ce cas, la démarche permet au concepteur d’affiner son expérience par une série d’essais/erreurs au cours de laquelle il en apprend davantage sur les limites des modèles utilisés et sur la façon de formuler le problème d’optimisation pour obtenir des solutions pertinentes. En effet, les méthodes d’optimisation sont sans a priori sur la solution à trouver ou la direction à suivre et explorent le domaine de recherche en se concentrant sur les zones intéressantes, fournissant ainsi des indications sur les points faibles des modèles utilisés et ceux à améliorer en priorité. Bien évidemment, la localisation de ces zones dépend du contexte de la conception en cours. Il conviendra alors d’ajouter des contraintes pour éviter les solutions non faisables ou aberrantes ainsi que d’autres contraintes pour empêcher à l’algorithme d’optimisation d’aller dans les zones d’imprécision ou d’erreur fatale des modèles. Une alternative à cette dernière solution est de repousser les limites de validité des modèles, ce qui est particulièrement chronophage mais doublement intéressant pour l’accroissement des connaissances de l’expert et les gains potentiels sur la conception en cours.

Pour mener à bien cette étape, des connaissances expertes dans la discipline concernée et l’application visée sont requises.

La boucle la plus longue consiste à revenir sur l’analyse du cahier des charges ou sur le cahier des charges lui-même. Il peut se produire que la démarche de conception aboutisse à la conclusion qu’il n’existe pas de solution (faisable) au cahier des charges exprimé. Dans ce cas, la démarche proposée peut être utilisée de façon itérative : Le concepteur relaxe des contraintes pour aboutir à une solution faisable en dialoguant avec le client pour arbitrer parmi les choix possibles.

Il arrive parfois qu’un critère d’optimisation choisi a priori se révèle non pertinent a posteriori. De même, lorsque plusieurs objectifs difficilement pondérables sont formulés, il est intéressant d’essayer différentes formulations afin de cerner l’ensemble des compromis optimaux. Le concepteur fournit ainsi au client un outil pour la prise de décision.

Cette étape est complexe et requiert certainement autant de qualités humaines que de connaissances scientifiques. Il me semble qu’elle ne peut aboutir que si le concepteur est suffisamment confiant en ses outils de modélisation et maîtrise pleinement la démarche.

Cet exposé succinct de la démarche de conception souligne bien le rôle central de l’expert. Les modèles et les algorithmes ne sont que des outils qui ne peuvent en aucun cas le remplacer mais qui améliorent sa productivité en le libérant des tâches fastidieuses et répétitives. Pour reprendre le vocabulaire introduit dans (Wurtz, 2005), les outils sont des

« systèmes formels finis »1 et leur utilisation est une activité compliquée confiée à des ordinateurs alors que l’expert réalise une activité complexe en mettant en œuvre des stratégies2 ou démarches.