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1 - DESCRIPTION FONCTIONNELLE DU SYSTÈME

  • 1.1 - Sous-système de propulsion
  • 1.2 - Sous-système de navigation et commande
  • 1.3 - Sous-système de communication
  • 1.4 - Sous-système d’alimentation électrique
  • 1.5 - Synthèse

2 - ANALYSE PAR ARBRE DE DÉFAILLANCES

3 - ANALYSE QUALITATIVE : COUPES MINIMALES

4 - FIABILISATION DU SYSTÈME

5 - ÉVALUATION DE LA PROBABILITÉ DE PERTE DU DRONE

6 - CONCLUSION

7 - GLOSSAIRE

8 - SIGLES, NOTATIONS ET SYMBOLES

Article de référence | Réf : TRP4029 v1

Évaluation de la probabilité de perte du drone
Analyse par arbre de défaillances appliquée à un drone autonome

Auteur(s) : David MAILLAND

Date de publication : 10 déc. 2025

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RÉSUMÉ

Une étude pédagogique de l’analyse par arbre de défaillances (Fault Tree Analysis ou FTA en Anglais) appliquée à un drone autonome simplifié est présentée ici. Après une description fonctionnelle de l’architecture du système, l’arbre de défaillances est construit pour identifier les événements élémentaires menant à la perte de l’appareil. Une analyse qualitative permet de déterminer les ensembles de coupures minimaux, révélant les vulnérabilités critiques de l’architecture. Des recommandations d’amélioration sont formulées, et une estimation de la probabilité de défaillance est réalisée par approximation linéaire. Ce cas d’étude a pour objectif d’initier les étudiants ingénieurs et les jeunes ingénieurs aux principes de la sûreté de fonctionnement dans les systèmes embarqués.

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Auteur(s)

INTRODUCTION

L’usage des drones autonomes a fortement progressé ces dernières années dans les domaines civil et militaire . De l’inspection d’infrastructures aux missions de secours, en passant par des déploiements massifs dans des conflits comme la guerre en Ukraine, ces systèmes sont désormais engagés dans des missions critiques où autonomie et fiabilité sont indispensables.

Dans ce contexte, l’anticipation des défaillances et la maîtrise des risques sont devenues des enjeux centraux . Les ingénieurs s’appuient de plus en plus sur des méthodologies structurées issues du domaine de la sûreté de fonctionnement pour identifier les scénarios redoutés et garantir la continuité de mission. Parmi elles, l’analyse par arbre de défaillances (Fault Tree Analysis, FTA) fournit un cadre logique permettant d’explorer les combinaisons d’événements menant à une perte du drone.

L’article présente une étude développée de cette méthode, appliquée à un système de drone autonome simplifié. L’objectif est d’initier les étudiants ingénieurs à des outils pratiques d’évaluation de la sécurité, en combinant modélisation statique et raisonnement logique. Le cas d’étude a été volontairement conçu pour être pédagogique, analytiquement maîtrisable et transposable à des scénarios aéronautiques complexes.

L’analyse par arbre de défaillances ou FTA est une méthode descendante permettant d’identifier les combinaisons de défaillances pouvant conduire à un événement critique prédéfini. Elle repose sur des portes logiques (ET/OU) et permet une évaluation qualitative et quantitative des risques.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-trp4029


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5. Évaluation de la probabilité de perte du drone

5.1 Taux de défaillance

L’étude porte sur un drone multirotor civil de classe C3 (selon la classification européenne des Unmanned Aircraft System, UAS), non redondé et d’une masse inférieure à 25 kg, utilisé pour des missions autonomes supervisées. Dans ce contexte militaire, les taux de défaillance du tableau 2 sont utilisés (λ est exprimé en pannes par heure).

Remarque : dans les applications civiles, les défaillances proviennent majoritairement de fautes matérielles. En revanche, dans les scénarios militaires, les menaces extérieures (brouillage GPS, perte de liaison) dominent le paysage des risques.

Cela justifie :

  • des architectures redondantes (par exemple : double système GNSS, communications à sécurité intégrée) ;

  • des stratégies de dégradation progressive robustes (abandon de mission, navigation inertielle, atterrissage d’urgence).

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5.2 Calculs de base et approximation linéaire

Dans le contexte des systèmes aéronautiques, les taux de défaillance des composants sont généralement très faibles (de l’ordre de 10−5 à 10−6 pannes par heure). En utilisant le modèle exponentiel de fiabilité, la probabilité de défaillance d’un composant sur une durée de mission T est donnée par :

P fail (T)=1 e λT ( 1 )

Pour des valeurs faibles de λT, le terme exponentiel peut être approximé par un développement limité au premier ordre :

e λT ...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - SAMUS (M.) -   Drone-Centric Warfare.  -  ICDS (2025).

  • (2) - Federal Aviation Administration -   UAS by the Numbers – Annual Report.  -  FAA (2023).

  • (3) - SAIED (M.), SHRAIM (H.), CLOVIS (F.) -   A Review on Recent Development of Multirotor UAV Fault-Tolerant Control Systems.  -  IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine (2023).

  • (4) - YANG (H.), WANG (H.), GU (Y.) -   A Survey on Fault Diagnosis and Fault-Tolerant Control Techniques for Unmanned Aerial Vehicles.  -  Journal of Intelligent & Robotic Systems, 102, 42 (2021).

  • (5) - KALAWSKY (R.S.) -   The Science of Systems Engineering.  -  Addison-Wesley (1993).

  • (6) - CLARK (J.), SMITH (R.) -   Component-level reliability improvements for unmanned systems.  -  Journal of...

1 Réglementation

La conception, l’exploitation et la certification des drones sont encadrées par des réglementations spécifiques, notamment celles édictées par l’EASA (Agence de l’Union européenne pour la sécurité aérienne). Ces réglementations intègrent des normes et standards techniques qui définissent les exigences applicables en matière de sécurité, de fiabilité et de performances. Parmi les référentiels majeurs figurent la norme ARP4761 (analyse de sécurité) et DO-178C (logiciels critiques). Ces normes, bien qu’élaborées par des organismes spécialisés comme la RTCA ou l’EUROCAE, sont reconnues et intégrées dans la plupart des réglementations officielles.

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