Thèse : Aide à la décision centrée sur l'humain pour la planification dynamique d'activités dans les systèmes de production

Résumé

Les environnements de production industriels modernes, tels que l’assemblage de charges utiles de satellites, sont soumis à une complexité croissante et à de fréquents aléas. Face à ces incertitudes, les outils traditionnels d’aide à la décision souffrent souvent de techno-centrisme. En fonctionnant de manière opaque, ces systèmes génèrent le paradoxe de l’automatisation : ils traitent les situations nominales de façon autonome mais dégradent la conscience de la situation du superviseur humain, l’exposant à une surcharge cognitive et émotionnelle majeure lorsqu’il doit soudainement reprendre le contrôle manuel lors d’une urgence.

Inscrite dans le cadre du projet transdisciplinaire ANR HIS3 (ANR-22-CE10-0012), cette thèse propose de rompre avec cette dynamique en concevant un outil d’aide à la décision interactif et centré sur l’humain. L’objectif fondamental est de réconcilier la puissance de l’optimisation algorithmique avec les capacités cognitives des planificateurs, afin de replacer l’humain au cœur de la boucle de contrôle tout en préservant son agentivité. Pour relever ce défi, nous avons déployé une approche croisant l’interaction humain-machine (IHM), la recherche opérationnelle (RO) et l’ergonomie cognitive, basée sur l’analyse de l’activité des superviseurs dans une entreprise française d’assemblage de charge utile de satellites. Du point de vue de l’IHM, nous avons pu concevoir, développer et tester de nombreuses méthodes d’interaction et de visualisation pour offrir à l’utilisateur des interactions adaptées et des visualisations complètes tout en gardant sa charge cognitive basse. Du point de vue de la RO, nous avons modélisé le problème d’ordonnancement lié à l’assemblage de charge utile de satellite. Notre contribution réside dans la formalisation et l’intégration de contraintes de charge de travail et de temps de repos des opérateurs dans un problème de job-shop préemptif, identifié comme un vide dans la littérature. Nous avons développé une méthode de résolution itérative en programmation par contraintes pour ce problème. Nos résultats montrent que la génération paresseuse de contraintes peut permettre de réduire le temps de calcul et d’améliorer la qualité des solutions obtenues pour les problèmes ayant beaucoup de contraintes.

Nous avons développé un prototype complet d’outil d’aide à la décision. L’évaluation qualitative de cet outil auprès d’experts industriels a révélé l’émergence du « paradoxe de la délégation » : l’assistance de la machine semble ne pas supprimer la charge de travail globale mais la déplacer de la création manuelle du planning vers sa supervision et sa vérification. Afin de rendre objectifs ces mécanismes identifiés subjectivement, nous avons conçu un protocole expérimental à grande échelle basé sur un jeu sérieux écologique. Ce dispositif nous permettra de quantifier rigoureusement l’impact du niveau d’automatisation et de la complexité des aléas sur le stress, la charge mentale et la conscience de la situation des décideurs.

Abstract

Modern industrial production environments, such as satellite payload assembly, face growing complexity and frequent disruptions. In the face of these uncertainties, traditional decision support tools often suffer from techno-centrism. By operating opaquely, these systems give rise to the automation paradox: they handle nominal situations autonomously but degrade the human supervisor’s situation awareness, exposing them to major cognitive and emotional overload when they must suddenly take back manual control in an emergency.

As part of the transdisciplinary ANR project HIS3 (ANR-22-CE10-0012), this thesis aims to break away from this dynamic by designing an interactive, human-centred decision support tool. The fundamental objective is to reconcile the power of algorithmic optimisation with the cognitive abilities of planners, in order to put humans back at the heart of the control loop while preserving their agency. To address this challenge, we adopted an approach combining human-computer interaction (HCI), operations research (OR) and cognitive ergonomics, based on an analysis of supervisors’ activity in a French satellite payload assembly company. From the HCI perspective, we designed, developed, and tested numerous interaction and visualisation methods to provide users with suitable interactions and comprehensive visualisations while keeping their cognitive load low. From the OR perspective, we modelled the scheduling problem related to satellite payload assembly. Our contribution lies in the formalisation and integration of operator workload and rest-time constraints into a preemptive job-shop problem, which we identified as a gap in the literature. We developed an iterative constraint programming solution method for this problem. Our results show that lazy constraint generation can reduce computation time and improve solution quality for heavily constrained problems.

We developed a complete prototype of a decision support tool. A qualitative evaluation of this tool with industrial experts revealed the emergence of a “delegation paradox”: the machine’s assistance does not seem to eliminate the overall workload but rather to shift it from manually creating the schedule to supervising and verifying it. To objectively measure these subjectively identified mechanisms, we designed a large-scale experimental protocol based on an ecological serious game. This setup will allow us to rigorously quantify the impact of the level of automation and the complexity of disruptions on decision-makers’ stress, mental workload, and situation awareness.