Contribution à l'approche booléenne de la sureté de fonctionnement : l'atelier logiciel Aralia WorkShop

Cette thèse synthétise les travaux conduits et les résultats obtenus dans le cadre de deux projets de recherche soutenus par des partenaires industriels et décrits ci-après: * Le projet Hévéa visait à traduire les séquences des arbres d'événements (AdE) en formules booléennes. La première phase du projet a abouti à une formalisation du problème et à la réalisation d'un logiciel permettant cette traduction. La deuxième phase a permis de trouver des solutions permettant de diminuer les problèmes d'explosion combinatoire du traitement par diagrammes binaires de décision (BDD : Binary Decision Diagram) des formules booléennes ainsi générées. La troisième phase a validé les approximations généralement utilisées lors des Etudes Probabilistes de Sûreté (EPS) des centrales nucléaires au terme d'une étude systématique portant sur deux EPS industrielles. * Le projet Aloès avait pour but d'étudier des problèmes d'allocation d'exigences s'appuyant sur des modèles booléens d'analyse des risques. Après une recherche bibliographique et des discussions avec les partenaires du projet, il a abouti à la création d'un langage générique de description de problèmes d'allocation. Ce langage, ainsi que le logiciel Aloès supportant le langage, sont suffisamment génériques pour être couplé à des moteurs des calculs externes comme Aralia (voir ci-dessous) ou Réséda (outil traduisant un réseau de fiabilité en formule booléenne). Le logiciel offre alors trois algorithmes d'optimisation (descente rapide, Branch & Bound, Simplex) afin de résoudre les problèmes d'allocation. Des expérimentations sur un ensemble de réseaux de fiabilité ont permis de valider le pouvoir d'expression du langage, mais ont conclu sur la nécessité d'améliorer les algorithmes d'optimisation intégrés. L'ensemble de ces travaux a débouché sur la création de l'atelier logiciel Aralia WorkShop de saisie et de traitement des modèles booléens d'analyse des risques (Arbre de défaillance : AdD, Arbre d'événements : AdE, Bloc diagramme de fiabilité : BDF), s'appuyant pour la partie traitement sur le coeur de calcul Aralia. Ce dernier se base sur un codage des formules booléennes en BDD.This thesis presents the results obtained by the author during his participation to two research programs supported by industrial partners: * The Hévéa projet The main objective of this project was to assess event-tree sequences by means of Boolean techniques. During the first stage of this program, the author formalized the problem. He designed the Hévéa software which is dedicated to event-tree assessment. In the second stage, the author introduced several original means to reduce the exponential blow-up of the BDD-based processing of Boolean formulae. During the third stage, he validated by means of a systematic study of two industrial PSA (Probabilistic Safety Analysis) the approximations commonly used in the nuclear framework. * The Aloes project The aim of this project was the study of so-called requirement allocation problems. This project began by an important bibliographic work and ended by the creation of a language suitable for allocation problems. This language, and related software Aloès are generic enough to be connected to external assessment softwares such as Aralia (which encodes boolean formulae by using BDD) and Réséda (which transform a reliability network into boolean formulae). Three optimisation algorithms (steepest descent, branch and bound, simplex) are implemented in the Aloès Software to solve allocation problems. Several experiments on reliability networks validated language. These experiments showed that some of previous embedded optimisation algorithms must be improved. The final result of all these studies is the software set Aralia WorkShop which is devoted to the assessment of Boolean risk analysis models (Faut-tree, Event-tree, Reliability block-diagrams and networks) thanks to the embedded computing software Aralia

Modélisation intégratrice du traitement BigData

Nowadays, multiple actors of Internet technology are producing very large amounts of data. Sensors, social media or e-commerce, all generate real-time extending information based on the 3 Vs of Gartner: Volume, Velocity and Variety. In order to efficiently exploit this data, it is important to keep track of the dynamic aspect of their chronological evolution by means of two main approaches: the polymorphism, a dynamic model able to support type changes every second with a successful processing and second, the support of data volatility by means of an intelligent model taking in consideration key-data, salient and valuable at a specific moment without processing all volumes of history and up to date data.The primary goal of this study is to establish, based on these approaches, an integrative vision of data life cycle set on 3 steps, (1) data synthesis by selecting key-values of micro-data acquired by different data source operators, (2) data fusion by sorting and duplicating the selected key-values based on a de-normalization aspect in order to get a faster processing of data and (3) the data transformation into a specific format of map of maps of maps, via Hadoop in the standard MapReduce process, in order to define the related graph in applicative layer.In addition, this study is supported by a software prototype using the already described modeling tools, as a toolbox compared to an automatic programming software and allowing to create a customized processing chain of BigDataDans le monde d’aujourd’hui de multiples acteurs de la technologie numérique produisent des quantités infinies de données. Capteurs, réseaux sociaux ou e-commerce, ils génèrent tous de l’information qui s’incrémente en temps-réel selon les 3 V de Gartner : en Volume, en Vitesse et en Variabilité. Afin d’exploiter efficacement et durablement ces données, il est important de respecter la dynamicité de leur évolution chronologique au moyen de deux approches : le polymorphisme d’une part, au moyen d’un modèle dynamique capable de supporter le changement de type à chaque instant sans failles de traitement ; d’autre part le support de la volatilité par un modèle intelligent prenant en compte des données clé seulement interprétables à un instant « t », au lieu de traiter toute la volumétrie des données actuelle et historique.L’objectif premier de cette étude est de pouvoir établir au moyen de ces approches une vision intégratrice du cycle de vie des données qui s’établit selon 3 étapes, (1) la synthèse des données via la sélection des valeurs-clés des micro-données acquises par les différents opérateurs au niveau de la source, (2) la fusion en faisant le tri des valeurs-clés sélectionnées et les dupliquant suivant un aspect de dé-normalisation afin d’obtenir un traitement plus rapide des données et (3) la transformation en un format particulier de carte de cartes de cartes, via Hadoop dans le processus classique de MapReduce afin d’obtenir un graphe défini dans la couche applicative.Cette réflexion est en outre soutenue par un prototype logiciel mettant en oeuvre les opérateurs de modélisation sus-décrits et aboutissant à une boîte à outils de modélisation comparable à un AGL et, permettant une mise en place assistée d'un ou plusieurs traitements sur BigDat

Modélisation des meilleures pratiques pour l'évaluation des entreprises

Le contexte de la présente recherche est particulier étant donné qu'elle est conduite en fonction des besoins spécifiques d'un partenaire industriel qui est Sous Traitance Industrielle Québec (STIQ). Le sujet de ce travail cherche donc à améliorer un des services offerts par STIQ: l'évalutation des fournisseurs. Cette amélioration vise à palier aux principaux inconvénients de l'outil actuel de cette entreprise sans but lucratif (Supplier Evaluation and Monitoring System (SEMS)). SEMS a un impact non négligeable sur le prix de revient du service offert par STIQ, qui doit demeurer compétitive sur un marché bien réel. La définition de l'évaluation de la performance pourrait être la suivante: l'observation par la mesure de l'objet afin d'en apprécier l'importance et de le comparer au résultat optimal que cet objet peut obtenir. L'évaluation de la performance est un sujet complexe, basé sur des critères d'évaluation. Dans notre cas, l'étalonnage concurrentiel servira d'entrée d'informations pour établir ces critères. Afin de trouver et de modéliser ces critères d'évaluation, un processus de recherche en sept étapes a été établit. Ce processus passe donc par la revue de la littérature, la rédaction de rapports, la formulation du questionnaire (points d'évaluation) et la modélisation des liens existants entre ces points. L'innovation de cette méthode d'évaluation de la performance des fournisseurs est la modélisation des critères. Celle-ci permet d'identifier parmi les critères ceux qui sont critiques pour le fonctionnement du modèle d'entreprise. Cette modélisation prend aussi une forme visuelle par l'entremise des arbres de cause. Le modèle d'évaluation remplit ainsi les objectifs de la recherche, mais demande d'être validé sur le terrain

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

Méthode d'analyse de données pour le diagnostic a posteriori de défauts de production - Application au secteur de la microélectronique

Controlling the performance of a manufacturing site and the rapid identification of quality loss causes remain a daily challenge for manufacturers, who face continuing competition. In this context, this thesis aims to provide an analytical approach for the rapid identification of defect origins, by exploring data available thanks to different quality control systems, such FDC, metrology, parametric tests PT and the Electrical Wafer Sorting EWS. The proposed method, named CLARIF, combines three complementary data mining techniques namely clustering, association rules and decision trees induction. This method is based on unsupervised generation of a set of potentially problematic production modes, which are characterized by specific manufacturing conditions. Thus, we provide an analysis which descends to the level of equipment operating parameters. The originality of this method consists on (1) a pre-treatment step to identify spatial patterns from quality control data, (2) an unsupervised generation of manufacturing modes candidates to explain the quality loss case. We optimize the generation of association rules through the proposed ARCI algorithm, which is an adaptation of the famous association rules mining algorithm, APRIORI to integrate the constraints specific to our issue and filtering quality indicators, namely confidence, contribution and complexity, in order to identify the most interesting rules. Finally, we defined a Knowledge Discovery from Databases process, enabling to guide the user in applying CLARIF to explain both local and global quality loss problems.La maîtrise du rendement d’un site de fabrication et l’identification rapide des causes de perte de qualité restent un défi quotidien pour les industriels, qui font face à une concurrence continue. Dans ce cadre, cette thèse a pour ambition de proposer une démarche d’analyse permettant l’identification rapide de l’origine d’un défaut, à travers l’exploitation d’un maximum des données disponibles grâce aux outils de contrôle qualité, tel que la FDC, la métrologie, les tests paramétriques PT, et le tri électriques EWS. Nous avons proposé une nouvelle méthode hybride de fouille de données, nommée CLARIF, qui combine trois méthodes de fouille de données à savoir, le clustering, les règles d’association et l’induction d’arbres de décision. Cette méthode se base sur la génération non supervisée d’un ensemble de modes de production potentiellement problématiques, qui sont caractérisés par des conditions particulières de production. Elle permet, donc, une analyse qui descend au niveau des paramètres de fonctionnement des équipements. L’originalité de la méthode consiste dans (1) une étape de prétraitement pour l’identification de motifs spatiaux à partir des données de contrôle, (2) la génération non supervisée de modes de production candidats pour expliquer le défaut. Nous optimisons la génération des règles d’association à travers la proposition de l’algorithme ARCI, qui est une adaptation du célèbre algorithme de fouille de règles d’association, APRIORI, afin de permettre d’intégrer les contraintes spécifiques à la problématique de CLARIF, et des indicateurs de qualité de filtrage des règles à identifier, à savoir la confiance, la contribution et la complexité. Finalement, nous avons défini un processus d’Extraction de Connaissances à partir des Données, ECD permettant de guider l’utilisateur dans l’application de CLARIF pour expliquer une perte de qualité locale ou globale