Amélioration des techniques d'optimisation combinatoire par retour d'expérience dans le cadre de la sélection de scénarios de Produit/Projet

La définition et l’utilisation d'un modèle couplant la conception de produit et la conduite du projet dès les phases amont de l’étude d’un système correspondent à une forte demande industrielle. Ce modèle permet la prise en compte simultanée de décisions issues des deux environnements produit/projet mais il représente une augmentation conséquente de la dimension de l'espace de recherche à explorer pour le système d'aide à la décision, notamment lorsque il s'agit d'une optimisation multiobjectif. Les méthodes de type métaheuristique tel que les algorithmes évolutionnaires, sont une alternative intéressante pour la résolution de ce problème fortement combinatoire. Ce problème présente néanmoins une particularité intéressante et inexploitée : Il est en effet courant de réutiliser, en les adaptant, des composants ou des procédures précédemment mis en œuvre dans les produits/projets antérieurs. L'idée mise en avant dans ce travail consiste à utiliser ces connaissances « a priori » disponibles afin de guider la recherche de nouvelles solutions par l'algorithme évolutionnaire. Le formalisme des réseaux bayésiens a été retenu pour la modélisation interactive des connaissances expertes. De nouveaux opérateurs évolutionnaires ont été définis afin d'utiliser les connaissances contenues dans le réseau. De plus, le système a été complété par un processus d'apprentissage paramétrique en cours d'optimisation permettant d'adapter le modèle si le guidage ne donne pas de bons résultats. La méthode proposée assure à la fois une optimisation plus rapide et efficace, mais elle permet également de fournir au décideur un modèle de connaissances graphique et interactif associé au projet étudié. Une plateforme expérimentale a été réalisée pour valider notre approche. ABSTRACT : The definition and use of a model coupling product design and project management in the earliest phase of the study of a system correspond to a keen industrial demand. This model allows simultaneous to take into account decisions resulting from the two environments (product and project) but it represents a consequent increase of the search space dimension for the decision-making system, in particular when it concerns a multiobjective optimization. Metaheuristics methods such as evolutionary algorithm are an interesting way to solve this strongly combinative problem. Nevertheless, this problem presents an interesting and unexploited characteristic: It is indeed current to re-use, by adapting them, the components or the procedures previously implemented in pasted product or project. The idea proposed in this work consists in using this “a priori” knowledge available in order to guide the search for new solutions by the evolutionary algorithm. Bayesian network was retained for the interactive modeling of expert knowledge. New evolutionary operators were defined in order to use knowledge contained in the network. Moreover, the system is completed by a process of parametric learning during optimization witch make it possible to adapt the model if guidance does not give good results. The method suggested ensures both a faster and effective optimization, but it also makes it possible to provide to the decision maker a graphic and interactive model of knowledge linked to studied project. An experimental platform was carried out to validate our approach

Les arbres de décision hybrides

Les bases de données, toujours grandissantes, renferment une variété d'informations qui n'attendent qu'à être extraites. Pour y parvenir, un éventail d'outils de forage de données a été inventé. Parmi ceux-ci, une méthode qui permet de créer de nouveaux algorithmes de forage est d'hybrider certains algorithmes existants. Cet article se penche sur les hybrides qui utilisent entre autre l'arbre de décision dans leur conception. L'arbre de décision est d'abord décrit en détail puis une exploration des méthodes d'hybridation est exposée. Enfin, un exemple d'arbre de décision hybride capable de prendre en charge les coûts de test et de mauvaise classification est présenté

Classification in pattern recognition. New tools to adapt a system to its environment

This paper presents a new theoretic tool based on Information Theory, the main interest of which is to acutely evaluate the classification tools . The particular nature of real-world objects recognition involves us to design systems based on multi-points of view approaches . The fusion stage has to adapt itself to the environment . We show that neural networks allow to learn the fusion function, optimized to the data and the structure of the composite system . The performance of a composite recognition system is closed to the partition of the available information on each classification tools . A Genetic algorithm is designed to adapt the parameters space partition with the set of classification tools among the quality of the composite system, genetic algorithm .Cet article présente un nouvel outil théorique fondé sur la Théorie de l'information afin de réaliser une évaluation d'un outil de classement plus fine que les mesures classiques. Nous travaillons dans le cadre de la Reconnaissance d'objets naturels complexes et compliqués. La nature même du problème incite à travailler à l'aide d'une approche multi-points de vue décisionnels, fusionnés de façon adaptative. Nous montrons que les réseaux connexionnistes permettent l'apprentissage d'une fonction de fusion optimisée selon la nature du problème et la structure du Système de Reconnaissance. Nous montrons aussi que la répartition de l'information sur chaque outil de classement contribue à une meilleure reconnaissance. Une approche de type génétique est alors conçue pour adapter la partition de l'espace des paramètres relativement à l'ensemble des outils disponibles

VERS UNE THÉORIE PROBABILISTE DES SYSTÈMES SENSORI-MOTEURS

Comment un système vivant ou artificiel peut-il percevoir, agir, raisonner, planifier et décider ? Telle est laquestion qui, depuis lors, guide mes travaux de recherche.Cette question a deux versants. Le premier, scientifique, vise à acquérir une meilleure connaissance des êtressensori-moteurs vivants. Le second, technologique, a pour but de construire des systèmes sensori-moteurs artificiels.Ces deux aspects sont en étroite synergie. Les connaissances sur les êtres sensori-moteurs vivants inspirentles réalisations technologiques. Les expériences sur les systèmes artificiels, facilement réalisables, servent à testerdes modèles et à faire progresser la connaissance. L’unité fondamentale entre ces deux aspects de la questionpasse par l’emploi de modèles mathématiques communs pour interpréter les observations du vivant et pour expérimenteravec les dispositifs artificiels

Approche neuro-mimétique au service du dépistage du cancer du sein

Les méthodes de classification automatiques sont un outil important de nos jours pour identifier différentes données et étudier leurs propriétés. On retrouve aujourd'hui l'utilisation des réseaux de neurones en tant que classifieurs dans plusieurs domaines d'application, notamment, le dépistage du cancer du sein. En effet, dans cet axe de recherche, beaucoup de travaux ont été réalisés en employant une approche neuronale pour la reconnaissance de formes et ont abouti à des résultats intéressants. Ceci étant, chaque modèle de réseau de neurones diffère d'un autre de par ses paramètres expérimentaux, sa complexité d'implantation et son domaine d'applicabilité. Ainsi, chaque modèle possède ses avantages et ses inconvénients, faisant qu'il soit plus approprié pour une tâche donnée qu'un autre. Dans (Freeman 1987, Freeman et al., 1988) des expérimentations electrophysiologiques ont été réalisées sur des lapins prouvant l'existence de la dynamique chaotique dans les neurones réels. Depuis les années quatre-vingts, les réseaux de neurones chaotiques ont été le centre d'intérêt de plusieurs travaux en raison de leur dynamique complexe et leur application potentielle dans la dynamique associative, l'optimisation, et le traitement de l'information (Adachi et Aihara, 1997 ; Aihara et al., 1990 ; Tokuda et al., 1997). Dans cette optique, on s'intéresse dans ce travail à étudier la performance d'un modèle de réseau de neurones chaotique sur une tâche de classification reliée à la détection du cancer du sein. À cet effet, on procède dans un premier temps à la revue critique de certains travaux portant sur le sujet et qui ont été rapportés dans la littérature, de manière à situer le travail par rapport à ces travaux et mettre en évidence les contributions qu'il permet. Une étude comparative est ensuite établie où l'on met en avant les avantages d'utiliser une mémoire associative bidirectionnelle chaotique pour le travail de classification, relativement à deux modèles de réseau de neurones classiques, à savoir, une mémoire associative bidirectionnelle standard et un réseau multicouche à rétropropagation d'erreur

Modélisation spatio-temporelle orientée par patrons avec une approche basée sur individus

Nous proposons un modèle spatialement explicite avec une approche basée sur individus qui simule les déplacements spatio-temporels des rorquals communs et des bélugas durant la saison touristique dans une portion de l’estuaire du Saint-Laurent. Ce modèle est une composante d’un outil d’aide à la décision, en cours de développement par notre groupe de recherche, pour tester différents scénarios de zonage et de règlementation dans le parc marin. Nous avons utilisé l’approche de modélisation orientée par patrons afin de reproduire les patrons de trajectoires, de répartition spatiale et de taille de groupe pour chaque mammifère. Ces patrons sont extraits d’une large base de données contenant des suivis d’individus obtenus par radio télémétrie et stations d’observation terrestre ainsi que plusieurs observations à partir de bateaux d’excursions entre 1994 et 2007 fournies par le groupe de recherche et d’éducation sur les mammifères marins. Nous avons implémenté et testé cinq différents modèles de déplacement des mammifères marins basés sur la théorie de la marche aléatoire. Pour comparer les patrons observés et simulés, nous avons utilisé la statistique de Kolmogorov-Smirnov, l’erreur moyenne absolue normalisée et la métrique d’efficience de modèle. Cette analyse a démontré que les mouvements simulés ne reproduisent pas correctement tous les patrons extraits précédemment. Ainsi, nous proposons un nouvel algorithme, basé sur la marche aléatoire corrélée avec une minimisation de la moyenne des biais normalisés, qui sélectionne un mouvement en trouvant un compromis entre les patrons conflictuels : angle de braquage, distribution spatiale et taille de groupe. Ce compromis est calculé par une fonction objectif pondérée qui cherche à minimiser le biais entre les patrons observés et simulés. Cet algorithme simule adéquatement les patrons de mouvement extraits de la base de données, en plus de respecter les contraintes de répartition spatiale et de taille de groupe. Cet algorithme sera intégré dans notre modèle global basé sur individus qui tente de reproduire les patrons de déplacement des rorquals communs et des bélugas en plus du trafic maritime dans l’estuaire du Saint-Laurent