Construction de modèles environnementaux de véhicules pour l'évaluation environnementale des innovations

La crise environnementale majeure qu’affronte aujourd’hui notre société mondialisée impose l’introduction de solutions innovantes et propres dans l’élaboration de systèmes de plus en plus complexes : smart grid, véhicule automobile en milieu urbain, énergies du futur… Toutefois, éco-concevoir des systèmes complexes innovants soulève de nombreuses difficultés parmi lesquelles figure le choix du niveau systémique de l’évaluation environnementale. D’une part, l’analyse de cycle de vie (ACV) des systèmes globaux est chronophage, nécessite beaucoup de données, et ne se réalise qu’une fois le produit conçu ; elle ne peut donc pas être systématique. D’autre part, réaliser une analyse des sous-systèmes ou des composants n’informe pas sur l’impact au global du système. Dans le cadre de notre travail de recherche, nous proposons une approche intermédiaire qui consiste à extraire des archétypes à partir d’une collection d’analyses de cycles de vie (ACV) de systèmes globaux. Ces archétypes peuvent alors être employés dans l’évaluation environnementale des fonctions innovantes accueillies dans un futur système sans évaluer en détail le système global. Dans cet article, nous discuterons de la définition d’archétypes dont le déroulement que nous proposons est en deux étapes : 1) construction d’un véhicule moyen ; 2) génération d’archétypes paramétrés par des simulations de Monte Carlo. Nous appliquerons cette méthode dans le contexte du secteur automobile, où les ACV sont chronophages, requièrent beaucoup de données, et sont réalisées essentiellement à la fin du processus de conception. Nous agirons dans le cadre d’une action de l’équipe environnement visant à introduire l’approche cycle de vie et multicritère dans les processus d’innovations

Contextualisation, Visualisation et Evaluation en Apprentissage Non Supervisé

Cette thèse se place dans le cadre de l'apprentissage non supervisé, qui consiste à former différents groupes à partir d'un ensemble de données, de telle manière que les données considérées comme les plus similaires soient associées au même groupe et qu'au contraire les données considérées comme différentes se retrouvent dans des groupes distincts, permettant ainsi d'extraire de la connaissance à partir de ces données. Nous proposons d'abord deux nouvelles méthodes qui prennent en compte le contexte dans lequel les groupes sont créés, c'est-à-dire le fait que les caractéristiques des différents groupes peuvent être définies sur différents sous-ensembles des attributs décrivant les données. Dans la mise en oeuvre de ces méthodes, nous avons également considéré les problématiques de la minimisation du nombre de connaissances a priori requises de la part de l'utilisateur et de la présentation des résultats sous forme compréhensible et visuelle. Nous présentons ensuite plusieurs extensions possibles de ces méthodes, dans le cadre de l'apprentissage supervisé puis face à des données semi-structurées représentées sous forme arborescente. Différentes expérimentations sur données artificielles puis sur données réelles sont présentées qui mettent en avant l'intérêt de ces méthodes. Le problème de l'évaluation des résultats produits par une méthode d'apprentissage non supervisé, et de la comparaison de telles méthodes, restant aujourd'hui un problème ouvert, nous proposons enfin une nouvelle méthode d'évaluation plus objective et quantitative que celles utilisées traditionnellement, et dont la pertinence est montrée expérimentalement

Contextualisation, Visualisation et Evaluation en Apprentissage Non Supervisé

Cette thèse se place dans le cadre de l'apprentissage non supervisé, qui consiste à former différents groupes à partir d'un ensemble de données, de telle manière que les données considérées comme les plus similaires soient associées au même groupe et qu'au contraire les données considérées comme différentes se retrouvent dans des groupes distincts, permettant ainsi d'extraire de la connaissance à partir de ces données. Nous proposons d'abord deux nouvelles méthodes qui prennent en compte le contexte dans lequel les groupes sont créés, c'est-à-dire le fait que les caractéristiques des différents groupes peuvent être définies sur différents sous-ensembles des attributs décrivant les données. Dans la mise en oeuvre de ces méthodes, nous avons également considéré les problématiques de la minimisation du nombre de connaissances a priori requises de la part de l'utilisateur et de la présentation des résultats sous forme compréhensible et visuelle. Nous présentons ensuite plusieurs extensions possibles de ces méthodes, dans le cadre de l'apprentissage supervisé puis face à des données semi-structurées représentées sous forme arborescente. Différentes expérimentations sur données artificielles puis sur données réelles sont présentées qui mettent en avant l'intérêt de ces méthodes. Le problème de l'évaluation des résultats produits par une méthode d'apprentissage non supervisé, et de la comparaison de telles méthodes, restant aujourd'hui un problème ouvert, nous proposons enfin une nouvelle méthode d'évaluation plus objective et quantitative que celles utilisées traditionnellement, et dont la pertinence est montrée expérimentalement

Modélisation de documents et recherches de points communs : propositions d'un framework de gestion de fiches d'anomalie pour faciliter les maintenances corrective et préventive

La pratique quotidienne d'une activité génère un ensemble de connaissances qui se traduisent par un savoir-faire, une maîtrise, une compétence qu'une personne acquiert au cours du temps. Pour les préserver, la capitalisation des connaissances est devenue une activité essentielle dans les entreprises. Nos travaux de recherche ont pour objectif de modéliser et mettre en œuvre un système afin d'extraire et de formaliser les connaissances issues des anomalies qui surviennent dans un contexte de production industrielle et de les intégrer dans un framework facilitant la maintenance corrective et préventive. Ce framework structure la connaissance sous la forme de groupes d'anomalies. Ces groupes peuvent être rapprochés des patterns : ils représentent un problème auquel une ou plusieurs solutions sont associées. Ils ne sont pas définis a priori, c'est l'analyse des anomalies passées qui génère des groupes pertinents, qui peuvent évoluer avec l'ajout de nouvelles anomalies. Pour identifier ces patterns, supports de la connaissance, un processus complet d'extraction et de formalisation de la connaissance est suivi, Knowledge Discovery in Databases. Ce processus a été appliqué dans des domaines très variés. Nous lui donnons ici une nouvelle dimension, le traitement d'anomalies et plus particulièrement celles qui surviennent au cours de processus de production industrielle. Les étapes génériques qui le composent, depuis la simple sélection des données jusqu'à l'interprétation des patterns qui supportent les connaissances, sont considérées pour affecter à chacune un traitement spécifique pertinent par rapport à notre contexte applicatif.The daily practice of an activity generates a set of knowledge that results in a know-how, a mastery, a skill a person gains over time. In order to take advantage of this experience, capitalization of knowledge has become an essential activity for companies. Our research work aims to model and implement such a system that extracts and formalizes knowledge from defects that occur in the context of industrial production, and to integrate it into a framework in order to facilitate corrective and preventive maintenance. This framework organizes the knowledge in the form of defects' groups. These groups can be compared to patterns: they represent a problem to which one or more solutions are related. They are not defined a priori; the analysis of past defects generates relevant groups, which may change with the addition of new defects. To identify these patterns, a complete process of knowledge extraction and formalization is adopted, Knowledge Discovery in Databases, well known in the domain of knowledge management. This process has been applied in very diversified fields. In this work, we give a new dimension to this process, the processing of defects, especially those that occur during industrial production processes. The generic steps that compose it, from the simple data selection to the interpretation of patterns that support knowledge, are considered. A specific processing, relevant to our applicative context, is assigned to each of these steps

Modélisation de documents et recherche de points communs - Proposition d'un framework de gestion de fiches d'anomalie pour faciliter les maintenances corrective et préventive

The daily practice of an activity generates a set of knowledge that results in a know-how, a mastery, a skill a person gains over time. In order to take advantage of this experience, capitalization of knowledge has become an essential activity for companies. Our research work aims to model and implement such a system that extracts and formalizes knowledge from defects that occur in the context of industrial production, and to integrate it into a framework in order to facilitate corrective and preventive maintenance. This framework organizes the knowledge in the form of defects' groups. These groups can be compared to patterns: they represent a problem to which one or more solutions are related. They are not defined a priori; the analysis of past defects generates relevant groups, which may change with the addition of new defects. To identify these patterns, a complete process of knowledge extraction and formalization is adopted, Knowledge Discovery in Databases, well known in the domain of knowledge management. This process has been applied in very diversified fields. In this work, we give a new dimension to this process, the processing of defects, especially those that occur during industrial production processes. The generic steps that compose it, from the simple data selection to the interpretation of patterns that support knowledge, are considered. A specific processing, relevant to our applicative context, is assigned to each of these steps.La pratique quotidienne d'une activité génère un ensemble de connaissances qui se traduisent par un savoir-faire, une maîtrise, une compétence qu'une personne acquiert au cours du temps. Pour les préserver, la capitalisation des connaissances est devenue une activité essentielle dans les entreprises. Nos travaux de recherche ont pour objectif de modéliser et mettre en œuvre un système afin d'extraire et de formaliser les connaissances issues des anomalies qui surviennent dans un contexte de production industrielle et de les intégrer dans un framework facilitant la maintenance corrective et préventive. Ce framework structure la connaissance sous la forme de groupes d'anomalies. Ces groupes peuvent être rapprochés des patterns : ils représentent un problème auquel une ou plusieurs solutions sont associées. Ils ne sont pas définis a priori, c'est l'analyse des anomalies passées qui génère des groupes pertinents, qui peuvent évoluer avec l'ajout de nouvelles anomalies. Pour identifier ces patterns, supports de la connaissance, un processus complet d'extraction et de formalisation de la connaissance est suivi, Knowledge Discovery in Databases. Ce processus a été appliqué dans des domaines très variés. Nous lui donnons ici une nouvelle dimension, le traitement d'anomalies et plus particulièrement celles qui surviennent au cours de processus de production industrielle. Les étapes génériques qui le composent, depuis la simple sélection des données jusqu'à l'interprétation des patterns qui supportent les connaissances, sont considérées pour affecter à chacune un traitement spécifique pertinent par rapport à notre contexte applicatif