Modèles de Fiabilité et Sciences de l’Ingénieur

Il y a 35 ans de cela, la Conférence Nationale MFSI’1988 (Modèles de Fiabilité et Sciences de l’Ingénieur) était organisée à Béjaia. Il s’agissait de la première manifestation jamais organisée dans notre pays sur la fiabilité. Dix ans plus tard, le Ministère de la Défense Nationale, à travers l’ENITA (aujourd’hui l’École Militaire Polytechnique) avait pris le relais pour l’organisation, à Bordj-el-Bahri, de la 2ème édition [voir le Compte Rendu dans la revue MATAPLI de la SMAI (Société Française des Mathématiques Appliquées et Industrielles), n° 54, 1998, pp. 65 – 66]. La 3ème édition de la Conférence Nationale MFSI aura lieu de nouveau à Béjaia du 19 au 20 novembre 2023, en tenant compte des évolutions scientifiques et technologiques de ces dernières années. Cette manifestation sera couplée avec l’organisation de la 6ème édition de la « Journée Nationale de la Fiabilité », créée en 2013 par l’École Nationale Polytechnique (El Harrach), l’AD – ENP (association des diplômés), en collaboration avec l’Unité de Recherche LaMOS Béjaia (Modélisation et Optimisation des Systèmes, http://www.lamos.org), à la mémoire du Professeur Abdelaziz Ouabdesselem (considéré comme étant le « père » des fiabilistes algériens). Cette conférence a pour objectif de rassembler les chercheurs et les professionnels de différents coins du pays pour discuter des dernières avancées et des défis actuels dans le domaine de la fiabilité et ses applications aux sciences de l'ingénieur. Les débats se feront autour des thèmes ci-dessous. Toutes les communications relevant de l’application de la fiabilité aux sciences de l’ingénieur seront les bienvenues. • Fiabilité dans les sciences de l’ingénieur (mécanique, électrique, génie civil, informatique…) ; • Sûreté de fonctionnement des systèmes ; • Modèles de maintenance basés sur la fiabilité ; • Optimisation de la conception basée sur la fiabilité (RBDO) ; • Analyse de la fiabilité dans un contexte d’incertitudes ; • Modèles stochastiques (risques et fiabilité, systèmes à serveur non fiable, …) ; • Estimation non paramétrique de la fiabilité.