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AUTOMATIQUE

L' automatique est la science des systèmes. Ce dernier terme doit être entendu ici non pas comme une totalité close sur elle-même, mais au contraire comme un ensemble d'éléments (dits « sous-systèmes ») en interaction, ensemble qui est lui-même en interaction avec un environnement constitué d'autres systèmes. Cette science a une composante théorique constituée des outils de compréhension de la structure des systèmes et de leur comportement, et une composante pratique car l'automatique a pour fin de faire fonctionner des systèmes en minimisant l'intervention humaine pour éviter toutes sortes de tâches fastidieuses, répétitives ou dangereuses, et donc d'en permettre l'automatisation (cf. automatisation). En effet, l'automaticien s'intéresse essentiellement aux systèmes construits pour l'être humain : une chaîne de fabrication dans une usine ; un alternateur dans une centrale de production d'électricité ou le « système électrique » dans son ensemble (formé des centres de production, des lignes de transport d'énergie et des centres de consommation) ; un avion ou un navire (dont la conduite est facilitée par les « pilotes automatiques »). L'automatique permet de concevoir le mieux possible la « commande » (c'est-à-dire l'action) à exercer sur eux.

Vue d'ensemble

Systèmes bouclés

Une distinction fondamentale est à opérer entre « commande en boucle ouverte » et « commande en boucle fermée ». Commander un système en boucle ouverte, c'est agir en aveugle, sans tenir compte des résultats de son action. Lorsqu'on connaît parfaitement un chemin, on dit parfois qu'on pourrait le faire « les yeux fermés ». Et il est vrai que si l'on avait une connaissance parfaite du monde, on pourrait commander en boucle ouverte tous les systèmes qui en font partie. Mais la connaissance que l'on a des choses est imparfaite ; à chaque coin de rue et même à chaque pas, des aléas peuvent se produire qui rendent nécessaire de constater à tout moment ce qui advient, et (grâce à un repère visuel ou à un plan) de corriger l'action entreprise à partir de la réalité qui s'actualise instant après instant. De même, il ne suffit pas à un pilote d'afficher le cap une fois pour toutes pour conduire l'avion ou le navire à destination : en fonction d'aléas tels que le vent, il est amené à corriger aussi souvent que possible la dérive qui s'est produite (c'est du reste le rôle du « pilote automatique » quand celui-ci est en fonctionnement). La part la plus importante de l'automatique est l'art (ou la science) de cette correction incessante, appelée en anglais un feedback et en français une « rétroaction », un « bouclage » ou un « asservissement » (ce dernier terme, sans connotation péjorative). On le voit sur ces exemples, un bouclage vient modifier, pour la rendre viable, une stratégie a priori dont la mise au point est souvent désignée en automatique par le vocable « planification de trajectoire » (cf. chap. 3).

Les systèmes bouclés se rencontrent partout dans la nature, et en particulier dans tout organisme vivant. Pour que la température interne du corps humain se maintienne à 37 0C quelle que soit la température extérieure, il faut bien que des mécanismes de régulation soient à l'œuvre ; il en va de même pour toutes les grandeurs qui doivent être maintenues constantes (pH du sang, taux d'hémoglobine, etc.). Dans la société également, toutes sortes de rétroactions sont présentes pour éviter, dans la mesure du possible, que celle-ci ne parte à la dérive (modification des taux d'intérêt, aide aux entreprises, aux chômeurs, etc.). Néanmoins, la science qui étudie les systèmes bouclés de manière générale et systématique est, à l'exclusion de toute autre, l'automatique.[...]

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Écrit par

  • : professeur des Universités
  • : professeur titulaire de chaire (Chaire d'automatisme industriel, Conservatoire national des arts et métiers)

Classification

Pour citer cet article

Hisham ABOU-KANDIL et Henri BOURLÈS. AUTOMATIQUE [en ligne]. In Encyclopædia Universalis. Disponible sur : (consulté le )

Autres références

  • APPRENTISSAGE PROFOND ou DEEP LEARNING

    • Écrit par Jean-Gabriel GANASCIA
    • 2 645 mots
    • 1 média

    Apprentissage profond, deeplearning en anglais, ou encore « rétropropagation de gradient »… ces termes, quasi synonymes, désignent des techniques d’apprentissage machine (machine learning), une sous-branche de l’intelligence artificielle qui vise à construire automatiquement des connaissances...

  • AUTOMATISATION

    • Écrit par Jean VAN DEN BROEK D'OBRENAN
    • 11 882 mots
    • 12 médias

    Célébrer les bienfaits ou dénoncer les méfaits de l'automatisation sous ses formes les plus diverses est l'une des occupations favorites du monde des médias. Aussi « l'homme de la rue » ne manque-t-il pas de sources d'information ; mais lui est-il facile d'opérer la synthèse des connaissances qu'il a...

  • AUTO-ORGANISATION

    • Écrit par Henri ATLAN
    • 6 255 mots
    • 1 média
    On observe, dans des réseaux d'automates en partie aléatoires, des propriétés de classification et de reconnaissance de formes sur la base de critères auto-engendrés, non programmés. Il s'agit là de simulations d'auto-organisation fonctionnelle où ce qui émerge est non seulement une structure macroscopique...
  • BIG DATA

    • Écrit par François PÊCHEUX
    • 6 148 mots
    • 3 médias

    L’expression « big data », d’origine américaine et apparue en 1997, désigne un volume très important de données numériques ainsi que les techniques et outils informatiques permettant de les manipuler efficacement afin de leur donner du sens. Traduite en français par « mégadonnées » ou encore « données...

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Voir aussi