Vers une approche systémique de l'ingénierie de ligne de produits pour les projets d'ingénierie système : des modèles aux configurations

Towards a Systemic Product Line Engineering Approach for Systems Engineering Projects : from Models to Configurations

• Auteur / Autrice : José Lameh
• Direction : Marija Jankovic, Alexandra Dubray-Demol
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Ingéniérie des systèmes complexes
• Date : Soutenance le 17/11/2025
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale INTERFACES : approches interdisciplinaires, fondements, applications et innovation
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Génie Industriel
• Partenaire(s) de recherche : Référent : CentraleSupélec
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Sciences de l'ingénierie et des systèmes (2020-....)
• Jury : Président / Présidente : Andreas Makoto Hein
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Elise Vareille, Massimo Panarotto, Bernard Yannou
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Elise Vareille, Massimo Panarotto

Mots clés

Mots clés contrôlés

Gestion par ligne de produits

Intelligence artificielle

Planification stratégique

Gestion de configurations

Ingénierie des systèmes

Mots clés libres

Ingénierie Système

Ingénierie de Ligne de Produits

Modélisation de la Variabilité

Gestion de Configuration

Gestion Stratégique

Intelligence Artificielle

Systems Engineering

Product Line Engineering

Variability Modeling

Configuration Management

Strategic Management

Artificial Intelligence

Résumé

L'industrie, en particulier le secteur automobile, connaît une croissance continue de la diversité des produits, alimentée par l'intégration massive de logiciels, l'évolution rapide des technologies et l'augmentation des attentes de personnalisation. Répondre à cette diversité tout en maîtrisant les coûts, la qualité et les délais nécessite une approche systémique et structurée, conciliant standardisation, modularisation et gestion maîtrisée de la variabilité. Si l'ingénierie de ligne de produits (Product Line Engineering, PLE) est déjà appliquée pour les composants physiques et dans le développement logiciel, son application complète en Ingénierie Systèmes, reste limitée.Cette thèse répond à deux défis majeurs dans la gestion de la variabilité : (i) représenter et modéliser la variabilité des produits dans une approche multi-niveaux (opérationnel, fonctionnel, constructionnel) et (ii) gérer cette variabilité à travers des méthodologies et processus de configuration optimisés, intégrant l'intelligence artificielle pour assister la décision et réduire la complexité. Les contributions de ce travail s'articulent en plusieurs volets. Elles débutent par l'identification et la formalisation des défis et besoins liés à la représentation et à la gestion de la variabilité dans l'ingénierie système, à partir d'un état de l'art systématique et d'entretiens industriels. Ensuite, un modèle de variabilité multi-niveaux pour la phase de conception IS, et des méthodologies de configuration soutenues par des techniques d'intelligence artificielle, sont proposés, dans un contexte industriel réel chez Renault. Enfin, un cadre organisationnel est esquissé comme feuille de route pour faciliter à terme le déploiement stratégique de l'approche PLE dans l'entreprise.Ces travaux démontrent que l'intégration de modèles de variabilité cohérents et de processus intelligents de configuration permet de mieux gérer la complexité, d'accroître la traçabilité et d'améliorer la performance des processus d'ingénierie dans des systèmes techniques complexes.

The automotive industry, among others, is experiencing a continuous increase in product diversity, driven by the massive integration of software, rapidly evolving technologies, and growing customer expectations for personalization. Addressing this diversity while controlling costs, quality, and lead time requires a systemic and structured approach that combines standardization, modularization, and controlled variability management. While Product Line Engineering (PLE) is already applied to physical components and software development, its complete and systemic deployment in Systems Engineering remains limited.This thesis addresses two major challenges in variability management: (i) representing and modeling product variability within a multi-level approach (operational, functional, and constructional) and (ii) managing this variability through optimized configuration methodologies and processes, supported by artificial intelligence to assist decision-making and reduce complexity. The contributions of this work are structured in several parts. They begin with the identification and formalization of challenges and requirements for variability representation and management in Systems Engineering, based on a systematic literature review and industrial interviews. Building on this, a multi-level variability model during conception phase, and configuration methodologies supported by artificial intelligence techniques, are proposed within Renault's industrial context. Finally, an organizational framework is outlined as a roadmap for the future strategic deployment of the PLE approach within the company.This research demonstrates that integrating coherent variability models with intelligent configuration processes enables more effective management of complexity, improved traceability, and enhanced performance in engineering processes for complex technical systems.