Membre de l’AFIS depuis le début de l’année 2026, l’Université de Lyon 2 participe activement au développement et à la diffusion des pratiques en Ingénierie Système, notamment à travers ses formations. Découvrez son engagement à travers notre interview en quatre questions clés.
🔎 Pouvez-vous présenter votre établissement en quelques mots ?
L’Université Lumière Lyon 2 est un établissement pluridisciplinaire majeur du site lyonnais, structuré autour de 13 entités de formation couvrant quatre grands domaines académiques : Arts, lettres et langues ; Droit, économie et gestion ; Sciences humaines et sociales ; Sciences, technologie et santé. Forte de 33 laboratoires de recherche et de 7 fédérations de recherche, elle développe une activité scientifique riche, interdisciplinaire et ouverte sur les enjeux sociétaux, économiques, industriels et technologiques contemporains.
Son organisation confère à l’université une capacité significative à articuler formation, recherche, innovation et partenariats institutionnels ou industriels. Créé en 1992 au sein de l’Université, l’IUT Lumière est un institut d’enseignement supérieur qui s’appuie sur un contexte universitaire d’enseignement et de recherche pour développer une voie de formation technologique et professionnalisante. Seul IUT de France exclusivement en alternance, l’IUT Lumière a créé une relation solide et durable avec ses partenaires professionnels, associés à toutes les étapes de la formation. Sa proximité avec les laboratoires de recherche comme avec le monde professionnel lui permet de, sans cesse, mettre à jour son expertise et d’accompagner les transformations actuelles des métiers.
💡 Pourquoi avez-vous choisi de rejoindre l’AFIS ?
L’Université Lumière Lyon 2, à travers l’IUT Lumière et les membres du laboratoire DISP, s’inscrit pleinement dans les valeurs portées par l’AFIS, notamment la promotion de l’ingénierie système, le développement d’approches interdisciplinaires et la structuration de pratiques adaptées aux systèmes complexes. Le laboratoire DISP, dont plusieurs membres sont hébergés à l’IUT Lumière Lyon 2, développe des travaux reconnus dans les domaines de la transformation digitale, des systèmes d’information, de la gestion et de l’optimisation des opérations pour les systèmes de production et les systèmes industriels. Plusieurs enseignants-chercheurs du laboratoire sont déjà impliqués, à titre individuel, dans les activités de l’AFIS, en cohérence avec leurs recherches sur l’ingénierie systèmes, le PLM, l’éco-conception, la continuité numérique et la modélisation des systèmes complexes.
Cette dynamique se traduit également par des encadrements doctoraux, des projets collaboratifs et des travaux de recherche visant à développer des approches d’ingénierie systèmes alignées avec les bonnes pratiques et référentiels internationaux, notamment ceux de l’INCOSE. Dans le cadre du Master Énergie, proposé en alternance sur deux ans, l’IUT Lumière Lyon 2 intègre déjà un enseignement dédié à l’ingénierie systèmes, représentant 60 heures étudiant, couvrant les principaux concepts du « Systems Engineering Handbook » de l’INCOSE. Cette structuration pédagogique constitue un levier important pour diffuser la culture de l’ingénierie systèmes auprès des futurs ingénieurs et cadres industriels. À court terme, l’objectif est de renforcer cette reconnaissance académique en engageant l’établissement dans le programme d’équivalence académique de l’INCOSE, afin de consolider le positionnement de l’Université Lumière Lyon 2 comme acteur académique engagé dans la formation, la recherche et la diffusion des pratiques d’ingénierie systèmes.
🌱 Quelles sont vos expertises ou ce que vous souhaitez apporter au réseau ?
L’expertise scientifique de l’équipe s’inscrit au croisement de l’ingénierie système basée modèles, de l’optimisation multidisciplinaire et de la continuité numérique, avec un ancrage fort dans les systèmes automobiles complexes. Elle se distingue par une approche d’ingénierie dirigée par les modèles visant à intégrer MBSE et MDAO afin de relier explicitement exigences, architectures, paramètres d’analyse, résultats de simulation et activités de V&V précoce. En MBSE, les travaux mobilisent SysML, SysML v2, les métamodèles, les profils DSML et les transformations de modèles pour dépasser une modélisation descriptive et tendre vers des modèles formels, interopérables et exploitables sur l’ensemble du cycle de vie. En MDAO, l’équipe traite la formulation de problèmes multidisciplinaires, la structuration des dépendances entre disciplines et l’orchestration d’environnements d’analyse tels que GEMSEO, dans une logique de traçabilité et d’aide à la décision. Les contributions récentes intègrent également l’IA et la GenAI comme leviers méthodologiques contrôlés pour assister la reformulation d’exigences, la construction d’architectures orientées MDAO et l’identification d’applications IA pertinentes. Cette expertise est renforcée par la complémentarité entre recherche académique en ingénierie système formelle et validation industrielle dans le domaine automobile, ce qui confère aux travaux à la fois une portée scientifique, méthodologique et applicative.
📈 Un projet ou une actualité à partager ?
Dans le cadre de la collaboration avec IVECO France à Vénissieux, le laboratoire DISP apporte une contribution scientifique centrée sur l’intégration sémantique entre MBSE (SysML v2), MDAO, et intelligence artificielle, afin de soutenir la conception, l’analyse et la validation de systèmes automobiles complexes. Cette contribution vise à dépasser les approches fragmentées dans lesquelles les concepts de MBSE, MDAO, IA4MBSE et Digital Twin sont souvent traités séparément, ou fortement dépendants d’outils spécifiques. L’originalité de nos travaux réside dans la formalisation d’un cadre cohérent, à la fois méthodologique et architectural, permettant d’assurer la traçabilité entre exigences, architectures, modèles d’analyse et résultats de simulation, tout en garantissant la continuité numérique, l’interopérabilité et la réutilisation des modèles. Nous proposons notamment des métamodèles MBSE–MDAO, des profils DSML, des mécanismes de transformation entre SysML, Python, ainsi qu’un usage contrôlé de l’IA pour assister la sélection d’algorithmes, la structuration des analyses et la reformulation de problèmes orientés MDAO. À travers ce partenariat industriel, notre ambition est de consolider la scalabilité, la portabilité et la validation industrielle de ces approches sur une ligne de produit représentative, en particulier celle du bus électrique, afin de démontrer leur pertinence pour la conception de véhicules complexes, configurables et évolutifs.