The SOFTE team deals with the issue of integrated design of system of cyber-physical systems (SoS), describing large-scale systems. It is a combination of dynamic behavioral systems, characterized by structural properties, and managerial systems, characterized by organizational properties. These induce an additional complexity in terms of operational and managerial independence, cooperation, geographical dispersion and evolutive development of SoS component systems. Thus, the SOFTE team uses an integrated approach to model the SoS concept through several heterogeneous formalisms, to characterize both behavioral systems and managerial systems. It deals with the analysis of the properties of the SoS model, in terms of structural and organizational properties, in order to develop multi-level monitoring and control algorithms. The SOFTE team strongly values its research results through societal issues in Industry 4.0, mobility, energy and healthcare. The SOFTE team has ten years of experience in the applicability of SoS in the medical field, more particularly around digital tools for robot-based diagnosis and treatment of localized cancers. A partnership with the Lille anti-cancer center (Oscar Lambret) exists on this subject, where two radiation therapeutics are members of the team.
Rochdi Merzouki
Vers une navigation autonome de satellites robotiques hétérogènes dans un environnement non structuré
Gestion dynamique et optimale d'un système de systèmes de réseaux d'assainissement
Vers une modélisation interopérable d'une architecture de systèmes robotiques : Application à la gestion des andémies à grande échelle
Contrôle de consensus entièrement distribué dynamique déclenché par double évènement pour les systèmes multi-agents linéaires
Conception intégrée pour la robotisation de fauteuils roulant communicants
Suivi adaptatif de tumeurs localisées pour une intervention robotique mini-invasive sous IRM
Contrôle coopératif des systèmes multi-agents avec / sans paramètres incertains via le contrôle impulsif
Contrôle optimal des systèmes complexes incertains : approche d'intelligence artificielle basée sur l'apprentissage