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Les transformations actuelles des systèmes de production s’inscrivent dans une dynamique de digitalisation et d’intégration croissante de technologies d’intelligence artificielle (IA) dans les activités industrielles. Ces évolutions concernent en particulier les activités de supervision, qui reposent sur l’analyse d’informations issues de multiples sources afin de détecter des anomalies, établir des diagnostics et soutenir la prise de décision. Dans ce contexte, les systèmes de supervision tendent à devenir des systèmes sociotechniques complexes, intégrant des acteurs humains, des systèmes automatisés et des outils d’IA [Lane et al., ; Amzil et al. ; Hollnagel, ].

Les travaux récents en génie industriel et en IA mettent en évidence que les performances des systèmes de supervision dépendent fortement des conditions dans lesquelles les tâches sont réalisées, c’est-à-dire des contextes de supervision. Ces contextes sont caractérisés par un ...