Conclusion
Optimisation et fiabilité des systèmes complexes

L'optimisation des structures mécaniques a pour objectif la détermination de la meilleure conception possible en termes de coût et de qualité. En général, le concepteur considère un critère d'optimisation, des restrictions et des variables de conception de type numérique, réelles ou entières et fait appel à des procédures de type déterministe. Par exemple, on peut citer les méthodes usuelles de descente ou des algorithmes de type stochastique ou hybride. Cette approche très répandue peut être mise en défaut lorsque la variabilité des paramètres ou des phénomènes de type aléatoire doit être prise en compte.

En raison des erreurs de modélisation des incertitudes inhérentes aux caractéristiques mécaniques, aux dimensions géométriques, aux procédés de fabrication et d'assemblage, les modèles de conception des structures mécaniques doivent être construits en tenant compte des incertitudes sur les paramètres de conception dès la phase de la conception et ensuite au cours du procédé optimisation. Ainsi, se pose la question de la robustesse de l'optimisation vis-à-vis des incertitudes sur les paramètres de conception et la remise en question des solutions trouvées par les méthodes d'optimisation déterministe.

Une première approche, pour prendre en compte ce que l'on appelle de manière générale les incertitudes, consiste à utiliser des coefficients de sécurité, c'est-à-dire à ne pas considérer le résultat de l'optimisation comme étant la conception à proposer, mais à le modifier de façon à assurer une plus grande fiabilité, en général, à l'aide d'un coefficient multiplicatif. Cette approche souffre de son manque de généralité : les coefficients de sécurité, aussi appelés facteurs de sûreté, sont intimement liés à la situation particulière étudiée et à l'expérience de l'ingénieur et ne peuvent donc pas être étendus à de nouvelles situations, notamment lorsque l'expérience accumulée est encore faible et l'historique des défauts constatés n'est pas suffisamment riche.

En réponse à ces difficultés, des méthodes d'analyse tendant à prendre en compte le caractère aléatoire ont été développées. Dans cette démarche, un des premiers aspects envisagés a été le contrôle du niveau de fiabilité ou, ce qui est équivalent, la probabilité de défaillance de la solution du problème d'optimisation. Ainsi, il est usuel de chercher à déterminer une conception optimale satisfaisant un niveau minimal de fiabilité : on parle alors d'optimisation prenant en compte la fiabilité ou l'optimisation fiabiliste.