Fiabilisation du système
Analyse par arbre de défaillances appliquée à un drone autonome
TRP4029 v1 Article de référence

Fiabilisation du système
Analyse par arbre de défaillances appliquée à un drone autonome

Auteur(s) : David MAILLAND

Date de publication : 10 déc. 2025 | Read in English

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Présentation

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

Sommaire

Présentation

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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4. Fiabilisation du système

L’analyse de l’arbre de défaillances a mis en évidence plusieurs vulnérabilités critiques, issues de défaillances ponctuelles ou de combinaisons de défaillances. À partir des coupes minimales identifiées, les recommandations suivantes visent à renforcer la fiabilité du système et à améliorer sa résilience missionnelle :

  • introduire une redondance partielle dans la propulsion : dans la configuration quadrirotor actuelle, la perte d’un seul moteur ou ESC peut entraîner une instabilité critique. Des améliorations possibles comprennent :

    • le passage à une configuration hexarotor (six moteurs), permettant un vol contrôlé même après la perte d’un actionneur,

    • la mise en œuvre d’un contrôle tolérant aux fautes à l’échelle des moteurs (réallocation dynamique de la poussée),

    • la surveillance continue de la santé des ESC pour détecter les défaillances naissantes et déclencher un atterrissage préventif ;

  • renforcer l’alimentation électrique : introduire une architecture double batterie ou un système de secours à base de supercondensateurs permettrait de limiter les effets d’une défaillance batterie ou BMS, supprimant deux coupes minimales d’ordre 1 ;

  • ajouter de la redondance dans les capteurs de navigation : l’intégration d’un second module GNSS ou IMU (ou d’une source alternative comme une odométrie visuelle) autorise une tolérance aux fautes isolées et réduit la dépendance à un seul couple de capteurs ;

  • durcir la liaison de communication : l’introduction d’un canal de communication redondant (double bande RF – Radio Fréquence) ou une optimisation du placement des antennes peut réduire la probabilité de perte de liaison. Le traitement autonome embarqué pourrait également être renforcé pour gérer les pertes de liaison de manière dégradée ;

  • mettre en place des fonctions de surveillance et diagnostic : la surveillance en temps réel de l’état des ESC, moteurs et capteurs permettrait une détection précoce des fautes et un basculement proactif vers un mode dégradé avant une défaillance complete ;

  • tolérance aux fautes du contrôleur de vol : même sans redondance matérielle complète, l’introduction...

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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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