Système expert de modélisation des effets domino entre réseaux de support à la vie

RÉSUMÉ: Du fait de l'accroissement de la dépendance des sociétés actuelles vis-à-vis des Réseaux de Support à la Vie (RSV), leur vulnérabilité en est que plus importante. En effet, les RSV sont les entités qui fournissent à nos sociétés les ressources essentielles à leur bon fonctionnement (eau, gaz naturel, électricité, liens téléphoniques, etc.), sont fortement interdépendants les uns des autres. Ainsi, lorsque qu'un RSV devient défaillant, il peut entraîner la défaillance d'un autre RSV qui utilise sa ressource ou qui se trouve géographiquement proche de ce dernier. Cela peut alors entraîner la défaillance d'autres réseaux. Cette défaillance en cascade de réseau en réseau est caractéristique d'un Effet Domino (ED) et peut amener à la paralysie totale de l'environnement socio-économique. Devant la nécessité de protéger les RSV et donc de diminuer la vulnérabilité de nos sociétés et les risques de défaillances associés, il est important d'élargir les connaissances concernant les interdépendances entre les RSV et les ED engendrés. Ainsi, le Centre risque & performance (CRP) de l'École Polytechnique de Montréal mène depuis une dizaine d'années des travaux de recherche dans ce domaine. De 2005 à 2008, il a pu développer, à l'aide de multiples partenaires industriels et gouvernementaux, une méthodologie simple et efficace permettant l'identification et l'anticipation des ED entre les RSV. Fort de ce résultat, le CRP mène actuellement un projet de recherche visant le développement d'un Système d'Alerte Précoce (SAP) permettant l'anticipation et la gestion en temps réel des interdépendances entre les RSV. Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire portent sur le développement et la validation d'un outil qui sera intégré dans le SAP : un Système Expert (SE) de modélisation des ED entre les RSV. La méthodologie employée pour développer ce SE est composée de plusieurs tâches distinctes. Dans un premier temps, il est nécessaire de structurer une Base de Connaissances (BC) ou base de données, contenant l'ensemble des connaissances et des expertises concernant les interdépendances et détenues par les experts des RSV. Ensuite, il faut entreprendre l'analyse des besoins exprimés par les futurs utilisateurs du SE, c'est à dire les responsables des RSV et les gestionnaires du Centre de Sécurité Civile (CSC) de la ville de Montréal et du Bureau de la Sécurité Civile (BSC) de la ville de Québec. Le logiciel MS Access a été choisi comme plateforme informatique pour développer le SE. L'architecture de l'outil a alors été établie, pour ensuite pouvoir développer le SE. ABSTRACT: The increasing dependence of our societies towards Lifeline Networks (LN) increases their vulnerability. LN, which are entities that provide to the society the resources essential for their proper functioning (water, gas, electricity, telephone links, etc.), are highly dependent on each other. Thus, when a disturbance affects a LN, this may cause the failure of another LN whether because it uses its resource or because it is geographically located close to it. This can then cause the failure of other networks. These cascading failures are characteristic of a Domino Effect (DE) that could lead to total paralysis of the socio-economic environment. The necessity of protecting LN and, thus, to reduce the vulnerability of our societies and the associated risks of failure are incentive to expand our knowledge of interdependencies between LN. In this context, the Centre risque & performance (CRP) of the École Polytechnique de Montréal has led since a decade important researches in this specific area of study. From 2005 to 2008, the CRP was able to develop, along with multiple industrial and governmental partners, a simple, but yet very effective, methodology for identifying and anticipating DE between LN. Following this result, the CRP is currently conducting a research project aiming at developing an Early Warning System (EWS), allowing real-time management of interdependencies between RSV. The research presented in this paper focuses on developing and validating an Expert System (ES) which will eventually be integrated as the backbone of the EWS. The methodology used to develop this ES is composed of several distinct tasks. Initially, it is necessary to structure and simplify the Knowledge Base (KB) containing all the knowledge and expertise held by experts of the different LN and necessary to identify and anticipate DE. Then, an analysis of the needs expressed by the eventual users of the ES must undertake. The software MS Access was chosen as the platform for developing the ES. Then, the architecture of the tool was established and the ES was programmed. Finally, a phase of tests and validations of the ES was initiated to ensure that the needs of the future users of the system were satisfied