La science ouverte, moteur pour des avions éco-conçus

Inscrit dans le deuxième Plan national pour la science ouverte, le prix science ouverte de la thèse a pour ambition d’encourager et de mettre en valeur les pratiques de science ouverte chez les doctorantes et doctorants. Le prix récompense les thèses pour lesquelles la pratique de la science ouverte a contribué à la qualité du travail scientifique.

Récompensant sa thèse de mathématiques, Paul Saves est lauréat du Prix Science Ouverte de la thèse 2025, dans la catégorie « Sciences et technologies ».

• Titre de la thèse : « Optimisation multidisciplinaire en grande dimension pour l’éco-conception avion en avant-projet »
• Établissement de délivrance : Institut supérieur de l'aéronautique et de l'espace (ISAE)
• École doctorale : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications de Toulouse
• Direction de thèse : Nathalie Bartoli, Youssef Diouane
• Actuellement : Post-doctorant à l'Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT)

Pourriez-vous nous présenter votre thèse ? 

Ma thèse répond à un défi écologique majeur : la conception des avions décarbonés de demain. C'est un système complexe et multidisciplinaire dans lequel tout est lié : modifier la forme d’une aile affecte immédiatement son poids (structure) et sa traînée (aérodynamique). Pour trouver le meilleur compromis, il faut être capable de modéliser ces interactions et d'optimiser des centaines de variables de natures différentes : c'est le défi de la « grande dimension ».

Or, tester chaque combinaison via des simulations numériques prendrait un temps infini. Mon travail a consisté à développer des méthodes d'optimisation bayésienne capables de briser ce « fléau de la dimension ». En utilisant des modèles mathématiques simplifiés (ou modèles de substitution) pour guider intelligemment la recherche, mes algorithmes permettent d'identifier les architectures optimales en un minimum de calculs, et ce en présence de variables aussi bien continues que discrètes.

Comment vous êtes-vous dirigé vers la recherche en mathématiques ?  

C'est la volonté de confronter la rigueur mathématique à la réalité des problèmes d'ingénierie qui m'a guidé dans le choix de mes études post-bac. J'ai pu ainsi intégrer l'Institut National des Sciences Appliquées (INSA) de Toulouse, qui a la particularité d’être, avec le CNRS et quatre autres établissements, l’un des partenaires de mixité l'Institut de Mathématiques de Toulouse (IMT), un laboratoire de recherche en mathématique. J'y ai obtenu mon diplôme en Génie Mathématique tout en validant, en parallèle, un Master de mathématiques en Recherche Opérationnelle à l'Université de Toulouse.

Mon goût pour la recherche s'est confirmé lors d'une expérience marquante en Sibérie, à l'Université de Novossibirsk. J'y ai travaillé sur l'analyse de signaux et d'images. C'est cette immersion qui m'a donné envie de passer de l'observation des données à la prise de décision, me conduisant ainsi vers l'optimisation. Ce cheminement a abouti à mon sujet de thèse : coupler l'apprentissage automatique via les processus gaussiens et l'optimisation bayésienne pour la conception multidisciplinaire de systèmes complexes.

Quand avez-vous découvert le mouvement de la science ouverte ?

J'ai découvert la science ouverte par nécessité structurelle, inhérente à mes domaines de recherche, notamment pour connecter l'analyse et l'optimisation multidisciplinaires à l'ingénierie système basée sur les modèles. Ces approches reposent entièrement sur la capacité à faire dialoguer des processus de conception hétérogènes. Or, travailler au quotidien avec des chercheurs comme Vincent-Nam Dang, au sein de mon équipe à l'Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), m'a fait réaliser que l'interopérabilité ne se décrète pas : elle se construit. Comme le montrent ses travaux, si des standards fermés permettent de créer des ponts ponctuels, leur coût de passage à l'échelle devient vite rédhibitoire. C'est pourquoi les standards ouverts sont indispensables pour éviter que les données et les processus ne restent enfermés dans des silos disciplinaires hermétiques.

J'ai donc intégré la science ouverte comme une brique fondamentale de nos processus d'ingénierie, pour reprendre la vision d'Yvon Maday, le mathématicien doit être celui qui crée des ponts entre les disciplines. Concrètement, cela passe par le développement de logiciels libres communautaires (comme SMT 2.0) et une diffusion systématique sur HAL et arXiv. C’est la seule condition pour que nos travaux ne soient pas de simples boîtes noires, mais des maillons vérifiables et réutilisables d'une chaîne de conception globale.

Vous êtes lauréat du Prix Science Ouverte de la thèse 2025, Catégorie « Sciences et technologies ». Comment avez-vous eu écho du prix science ouverte 2025 ?  

Cette démarche s'inscrit dans une dynamique collective. Je travaille actuellement au sein de l'équipe de développement de GAMA, une plateforme de simulation qui a reçu un accessit au Prix Science Ouverte du logiciel libre en 2022. Évoluer dans cet environnement m'a naturellement incité à répondre aux appels institutionnels. 

Candidater était pour moi une façon de mettre en lumière la réalité du travail de l'ombre propre au logiciel libre. Contrairement à la science traditionnelle, où le travail s'arrête souvent une fois l'article publié, le code ouvert exige un investissement sur le temps long. C'est un engagement constant : il faut traiter les retours utilisateurs, intégrer les mises à jour fonctionnelles, assurer la sécurité et l'interopérabilité. Ce prix est important car il valorise enfin cette maintenance continue, indispensable pour que la science reste reproductible durablement. 

Quelles ont été les principales difficultés rencontrées lors de votre thèse ? 

La première difficulté a été de nature mathématique et structurelle. Un avion moderne n'est pas un objet isolé, c'est un système de systèmes. Pour l'optimiser, il faut manipuler des bases de données structurées complexes contenant des variables hiérarchiques : le choix d'un moteur conditionne l'existence d'autres variables, créant une arborescence décisionnelle.  Les algorithmes classiques ne savent pas gérer cette structure mouvante. 

La seconde difficulté a été de concilier cette complexité avec la réalité industrielle. En aéronautique, les données de performance et les processus d'optimisation sont des secrets industriels stratégiques. Tout ne peut donc pas être mis en source ouverte. Le défi a été de naviguer sur cette ligne de crête : développer des méthodes génériques et ouvertes (pour la communauté scientifique) capables de traiter ces architectures complexes, tout en respectant la confidentialité absolue des données réelles utilisées pour les validations industrielles.

Et au contraire, qu’est-ce qui vous a agréablement surpris ? 

Ce qui m'a le plus surpris, c'est l’adelphité et le partage spontané qui règnent en science ouverte. Cela a ouvert des opportunités inattendues bien au-delà de mon cercle habituel en mathématiques, créant des ponts directs avec la mécanique (via l'Institut Clément Ader du CNRS) ou l'informatique (avec Polytechnique Montréal).

C'est une dynamique d'entraide formidable qui a été soutenue par des projets européens d'envergure comme AGILE 4.0 et COLOSSUS, ainsi que par les moyens techniques de l'ONERA et de l'ISAE-SUPAERO, indispensables pour mener ces recherches collaboratives à terme.

Auriez-vous un mot sur la science ouverte pour vos collègues souhaitant se lancer ?

N'attendez pas la perfection pour vous lancer ! Une ressource imparfaite mais accessible est infiniment plus utile qu'un résultat parfait qui reste enfermé derrière une barrière payante. Voyez la science ouverte comme une démarche globale qui dépasse le simple article. Ayez le réflexe de partager vos travaux et pensez dès le début à l'interopérabilité. C'est en acceptant de partager ces briques, même modestes, que nous rendons la recherche collectivement plus robuste, plus réutilisable et plus visible. 

Quels sont vos projets pour la suite ?  

Aujourd'hui post-doctorant à l'IRIT, je travaille à l'interface entre mathématiques et informatique sur les systèmes multi-agents. Je continue d'explorer l'hybridation entre intelligence artificielle et optimisation pour résoudre des problèmes complexes dans des domaines variés comme l'agro-écologie, l'économie circulaire ou la détection d'anomalies.

En parallèle de la recherche, je m'implique activement dans l'animation de la science ouverte à l'échelle locale, notamment via des tables rondes, pour encourager la prochaine génération de chercheuses et chercheurs à franchir le pas.