Fouille de données multidimensionnelles : différentes stratégies pour prendre en compte la mesure

National audienceLes entrepôts de données contiennent de gros volumes de données historisées stockées à des fins d'analyse. Des techniques d'extraction de motifs séquentiels multidimensionnels ont été développées afin de mettre en exergue des corrélations entre des positions sur des dimensions au cours du temps. Même si ces méthodes offrent une meilleure appréhension des données sources en prenant en compte certaines spécificités des cubes de données (e.g. multidimensionnalité, hiérarchies, relation d'ordre), aucune méthode ne permet de prendre directement en compte la valeurs des agrégats (mesure) dans l'extraction des motifs. Dans cet article, nous définissons deux méthodes de comptage du support d'une séquence multidimensionnelle en s'appuyant sur les valeurs des agrégats des cellules qui supportent cette séquence. Des expérimentations sont décrites et montrent l'intérêt de notre proposition

Fouille de données de santé

Dans le domaine de la santé, les techniques d’analyse de données sont de plus en plus populaires et se révèlent même indispensables pour gérer les gros volumes de données produits pour un patient et par le patient. Deux thématiques seront abordées dans cette présentation d'HDR.La première porte sur la définition, la formalisation, l’implémentation et la validation de méthodes d’analyse permettant de décrire le contenu de bases de données médicales. Je me suis particulièrement intéressée aux données séquentielles. J’ai fait évoluer la classique notion de motif séquentiel pour y intégrer des composantes contextuelles, spatiales et sur l’ordre partiel des éléments composant les motifs. Ces nouvelles informations enrichissent la sémantique initiale de ces motifs.La seconde thématique se focalise sur l’analyse des productions et des interactions des patients au travers des médias sociaux. J’ai principalement travaillé sur des méthodes permettant d’analyser les productions narratives des patients selon leurs temporalités, leurs thématiques, les sentiments associés ou encore le rôle et la réputation du locuteur s’étant exprimé dans les messages

Génération de connaissances à l’aide du retour d’expérience : application à la maintenance industrielle

Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire s’inscrivent dans le cadre de la valorisation des connaissances issues des expériences passées afin d’améliorer les performances des processus industriels. La connaissance est considérée aujourd'hui comme une ressource stratégique importante pouvant apporter un avantage concurrentiel décisif aux organisations. La gestion des connaissances (et en particulier le retour d’expérience) permet de préserver et de valoriser des informations liées aux activités d’une entreprise afin d’aider la prise de décision et de créer de nouvelles connaissances à partir du patrimoine immatériel de l’organisation. Dans ce contexte, les progrès des technologies de l’information et de la communication jouent un rôle essentiel dans la collecte et la gestion des connaissances. L’implémentation généralisée des systèmes d’information industriels, tels que les ERP (Enterprise Resource Planning), rend en effet disponible un grand volume d’informations issues des événements ou des faits passés, dont la réutilisation devient un enjeu majeur. Toutefois, ces fragments de connaissances (les expériences passées) sont très contextualisés et nécessitent des méthodologies bien précises pour être généralisés. Etant donné le potentiel des informations recueillies dans les entreprises en tant que source de nouvelles connaissances, nous proposons dans ce travail une démarche originale permettant de générer de nouvelles connaissances tirées de l’analyse des expériences passées, en nous appuyant sur la complémentarité de deux courants scientifiques : la démarche de Retour d’Expérience (REx) et les techniques d’Extraction de Connaissances à partir de Données (ECD). Le couplage REx-ECD proposé porte principalement sur : i) la modélisation des expériences recueillies à l’aide d’un formalisme de représentation de connaissances afin de faciliter leur future exploitation, et ii) l’application de techniques relatives à la fouille de données (ou data mining) afin d’extraire des expériences de nouvelles connaissances sous la forme de règles. Ces règles doivent nécessairement être évaluées et validées par les experts du domaine avant leur réutilisation et/ou leur intégration dans le système industriel. Tout au long de cette démarche, nous avons donné une place privilégiée aux Graphes Conceptuels (GCs), formalisme de représentation des connaissances choisi pour faciliter le stockage, le traitement et la compréhension des connaissances extraites par l’utilisateur, en vue d’une exploitation future. Ce mémoire s’articule en quatre chapitres. Le premier constitue un état de l’art abordant les généralités des deux courants scientifiques qui contribuent à notre proposition : le REx et les techniques d’ECD. Le second chapitre présente la démarche REx-ECD proposée, ainsi que les outils mis en œuvre pour la génération de nouvelles connaissances afin de valoriser les informations disponibles décrivant les expériences passées. Le troisième chapitre présente une méthodologie structurée pour interpréter et évaluer l’intérêt des connaissances extraites lors de la phase de post-traitement du processus d’ECD. Finalement, le dernier chapitre expose des cas réels d’application de la démarche proposée à des interventions de maintenance industrielle

Génération de connaissances à l’aide du retour d’expérience : application à la maintenance industrielle

Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire s’inscrivent dans le cadre de la valorisation des connaissances issues des expériences passées afin d’améliorer les performances des processus industriels. La connaissance est considérée aujourd'hui comme une ressource stratégique importante pouvant apporter un avantage concurrentiel décisif aux organisations. La gestion des connaissances (et en particulier le retour d’expérience) permet de préserver et de valoriser des informations liées aux activités d’une entreprise afin d’aider la prise de décision et de créer de nouvelles connaissances à partir du patrimoine immatériel de l’organisation. Dans ce contexte, les progrès des technologies de l’information et de la communication jouent un rôle essentiel dans la collecte et la gestion des connaissances. L’implémentation généralisée des systèmes d’information industriels, tels que les ERP (Enterprise Resource Planning), rend en effet disponible un grand volume d’informations issues des événements ou des faits passés, dont la réutilisation devient un enjeu majeur. Toutefois, ces fragments de connaissances (les expériences passées) sont très contextualisés et nécessitent des méthodologies bien précises pour être généralisés. Etant donné le potentiel des informations recueillies dans les entreprises en tant que source de nouvelles connaissances, nous proposons dans ce travail une démarche originale permettant de générer de nouvelles connaissances tirées de l’analyse des expériences passées, en nous appuyant sur la complémentarité de deux courants scientifiques : la démarche de Retour d’Expérience (REx) et les techniques d’Extraction de Connaissances à partir de Données (ECD). Le couplage REx-ECD proposé porte principalement sur : i) la modélisation des expériences recueillies à l’aide d’un formalisme de représentation de connaissances afin de faciliter leur future exploitation, et ii) l’application de techniques relatives à la fouille de données (ou data mining) afin d’extraire des expériences de nouvelles connaissances sous la forme de règles. Ces règles doivent nécessairement être évaluées et validées par les experts du domaine avant leur réutilisation et/ou leur intégration dans le système industriel. Tout au long de cette démarche, nous avons donné une place privilégiée aux Graphes Conceptuels (GCs), formalisme de représentation des connaissances choisi pour faciliter le stockage, le traitement et la compréhension des connaissances extraites par l’utilisateur, en vue d’une exploitation future. Ce mémoire s’articule en quatre chapitres. Le premier constitue un état de l’art abordant les généralités des deux courants scientifiques qui contribuent à notre proposition : le REx et les techniques d’ECD. Le second chapitre présente la démarche REx-ECD proposée, ainsi que les outils mis en œuvre pour la génération de nouvelles connaissances afin de valoriser les informations disponibles décrivant les expériences passées. Le troisième chapitre présente une méthodologie structurée pour interpréter et évaluer l’intérêt des connaissances extraites lors de la phase de post-traitement du processus d’ECD. Finalement, le dernier chapitre expose des cas réels d’application de la démarche proposée à des interventions de maintenance industrielle. ABSTRACT : The research work presented in this thesis relates to knowledge extraction from past experiences in order to improve the performance of industrial process. Knowledge is nowadays considered as an important strategic resource providing a decisive competitive advantage to organizations. Knowledge management (especially the experience feedback) is used to preserve and enhance the information related to a company’s activities in order to support decision-making and create new knowledge from the intangible heritage of the organization. In that context, advances in information and communication technologies play an essential role for gathering and processing knowledge. The generalised implementation of industrial information systems such as ERPs (Enterprise Resource Planning) make available a large amount of data related to past events or historical facts, which reuse is becoming a major issue. However, these fragments of knowledge (past experiences) are highly contextualized and require specific methodologies for being generalized. Taking into account the great potential of the information collected in companies as a source of new knowledge, we suggest in this work an original approach to generate new knowledge based on the analysis of past experiences, taking into account the complementarity of two scientific threads: Experience Feedback (EF) and Knowledge Discovery techniques from Databases (KDD). The suggested EF-KDD combination focuses mainly on: i) modelling the experiences collected using a knowledge representation formalism in order to facilitate their future exploitation, and ii) applying techniques related to data mining in order to extract new knowledge in the form of rules. These rules must necessarily be evaluated and validated by experts of the industrial domain before their reuse and/or integration into the industrial system. Throughout this approach, we have given a privileged position to Conceptual Graphs (CGs), knowledge representation formalism chosen in order to facilitate the storage, processing and understanding of the extracted knowledge by the user for future exploitation. This thesis is divided into four chapters. The first chapter is a state of the art addressing the generalities of the two scientific threads that contribute to our proposal: EF and KDD. The second chapter presents the EF-KDD suggested approach and the tools used for the generation of new knowledge, in order to exploit the available information describing past experiences. The third chapter suggests a structured methodology for interpreting and evaluating the usefulness of the extracted knowledge during the post-processing phase in the KDD process. Finally, the last chapter discusses real case studies dealing with the industrial maintenance domain, on which the proposed approach has been applied

Expressions spécifiques désignant des comportements dans le roman policier

This master's thesis aims to carry out a quantitative and qualitative analysis of expressions describing specific behaviors of the characters in the crime novel. It is the expressions which recurrence is statistically significant. Once the specific structures detected, we proceed to identify recurring patterns associated with these expressions by making observations concerning the extensions on the phrase level as well as the variations on the paradigmatic level. Depending on the different elements that accompany the structures, we try to classify them as collocations, colligations, patterns. Finally, the expressions are analyzed on the semantic, syntactic and pragmatic levels.Le présent mémoire a pour objectif de mener une analyse quantitative et qualitative des expressions décrivant les comportements spécifiques des personnages dans le roman policier. Il s'agit ici des expressions dont la récurrence est significative sur un plan statistique. Une fois les constructions spécifiques repérés, on procède à l'identification des motifs récurrents autour de ces expressions en procédant à des observations sur les extensions à gauche et à droite des expressions sur le plan syntagmatique, ainsi que les variations sur le plan paradigmatique de ces motifs. Selon les différents éléments qui accompagnent la construction analysée, nous essayons de les classifier comme des collocations, colligations, motifs, des patrons lexico-syntaxiques. Puis, les expressions sont analysées sur le plan sémantique, syntaxique et pragmatique

Traitement de situations inattendues d'extrême urgence en vol : test d'un modèle cognitif auprès de pilotes experts

During the exercise of their profession, frequently pilots have to face sudden, unexpected, and often potentially dangerous, situations. They are trained to deal with these effectively, but the very short length of time available before the situation degenerates – in the order of a few seconds, a minute at most – means that the cognitive sequence of perception-diagnosis-decision-action can sometimes be carried out incorrectly due to stress and lead to a serious incident or even to an accident.An analysis of basic cognitive behaviour patterns during a critical situation in five cases of incidents and accidents, reveals common denominators within pilots’ reactions which make it possible to explain the failures observed and establish recommendations. The crucial role under stress played by a specific cognitive function associated with short-term memory is highlighted. In order to carry out this analysis it was necessary to create a dynamic model of the cognitive behaviour of pilots, bringing out the time factor, so as to make it possible to study very short sequences of a few seconds. This model can also be applied to cases other than those generating accidents, for instance to the studying and defining of systems requiring human-machine interface.The complexity and specificity of operational actions when combined into very rapid sequences led naturally to carrying out analyses making use of pilots’ expertise, according to a method which enabled validation of the hypotheses employed.Dans l’exercice de leur profession les pilotes doivent fréquemment faire face à des situations soudaines et inattendues, souvent potentiellement dangereuses. Ils sont formés pour les traiter efficacement mais cependant la brièveté du temps disponible avant que la situation ne dégénère, de l’ordre de quelques secondes, au plus la minute, fait que parfois la séquence cognitive perception-diagnostic-décision-action, peut être menée de façon incorrecte sous stress et aboutir à un incident grave ou même à un accident.A partir de l’analyse des comportements cognitifs élémentaires en situation critique dans cinq cas d’incidents et d’accidents, on arrive à déceler des dénominateurs communs aux réactions des pilotes, permettant l’explication des échecs constatés et l’établissement de recommandations. Le rôle primordial sous stress d’une fonction cognitive particulière associée à la mémoire à court terme est mis en lumière.Pour effectuer cette analyse il a été nécessaire de définir une modélisation dynamique du comportement cognitif des pilotes, où le facteur temps est explicité, permettant son étude dans des séquences très brèves de quelques secondes. Cette modélisation peut aussi s’appliquer à d’autres cas que ceux générant des accidents, par exemple à l’étude et à la définition des systèmes nécessitant une interface homme-système.La complexité et la particularité des actions opérationnelles dans des séquences très rapides où elles se combinent, a mené naturellement à effectuer les analyses en utilisant l’expertise de pilotes, suivant une méthode autorisant la validation des hypothèses retenues

ScaleSem (model checking et web sémantique)

Le développement croissant des réseaux et en particulier l'Internet a considérablement développé l'écart entre les systèmes d'information hétérogènes. En faisant une analyse sur les études de l'interopérabilité des systèmes d'information hétérogènes, nous découvrons que tous les travaux dans ce domaine tendent à la résolution des problèmes de l'hétérogénéité sémantique. Le W3C (World Wide Web Consortium) propose des normes pour représenter la sémantique par l'ontologie. L'ontologie est en train de devenir un support incontournable pour l'interopérabilité des systèmes d'information et en particulier dans la sémantique. La structure de l'ontologie est une combinaison de concepts, propriétés et relations. Cette combinaison est aussi appelée un graphe sémantique. Plusieurs langages ont été développés dans le cadre du Web sémantique et la plupart de ces langages utilisent la syntaxe XML (eXtensible Meta Language). Les langages OWL (Ontology Web Language) et RDF (Resource Description Framework) sont les langages les plus importants du web sémantique, ils sont basés sur XML.Le RDF est la première norme du W3C pour l'enrichissement des ressources sur le Web avec des descriptions détaillées et il augmente la facilité de traitement automatique des ressources Web. Les descriptions peuvent être des caractéristiques des ressources, telles que l'auteur ou le contenu d'un site web. Ces descriptions sont des métadonnées. Enrichir le Web avec des métadonnées permet le développement de ce qu'on appelle le Web Sémantique. Le RDF est aussi utilisé pour représenter les graphes sémantiques correspondant à une modélisation des connaissances spécifiques. Les fichiers RDF sont généralement stockés dans une base de données relationnelle et manipulés en utilisant le langage SQL ou les langages dérivés comme SPARQL. Malheureusement, cette solution, bien adaptée pour les petits graphes RDF n'est pas bien adaptée pour les grands graphes RDF. Ces graphes évoluent rapidement et leur adaptation au changement peut faire apparaître des incohérences. Conduire l application des changements tout en maintenant la cohérence des graphes sémantiques est une tâche cruciale et coûteuse en termes de temps et de complexité. Un processus automatisé est donc essentiel. Pour ces graphes RDF de grande taille, nous suggérons une nouvelle façon en utilisant la vérification formelle Le Model checking .Le Model checking est une technique de vérification qui explore tous les états possibles du système. De cette manière, on peut montrer qu un modèle d un système donné satisfait une propriété donnée. Cette thèse apporte une nouvelle méthode de vérification et d interrogation de graphes sémantiques. Nous proposons une approche nommé ScaleSem qui consiste à transformer les graphes sémantiques en graphes compréhensibles par le model checker (l outil de vérification de la méthode Model checking). Il est nécessaire d avoir des outils logiciels permettant de réaliser la traduction d un graphe décrit dans un formalisme vers le même graphe (ou une adaptation) décrit dans un autre formalismeThe increasing development of networks and especially the Internet has greatly expanded the gap between heterogeneous information systems. In a review of studies of interoperability of heterogeneous information systems, we find that all the work in this area tends to be in solving the problems of semantic heterogeneity. The W3C (World Wide Web Consortium) standards proposed to represent the semantic ontology. Ontology is becoming an indispensable support for interoperability of information systems, and in particular the semantics. The structure of the ontology is a combination of concepts, properties and relations. This combination is also called a semantic graph. Several languages have been developed in the context of the Semantic Web. Most of these languages use syntax XML (eXtensible Meta Language). The OWL (Ontology Web Language) and RDF (Resource Description Framework) are the most important languages of the Semantic Web, and are based on XML.RDF is the first W3C standard for enriching resources on the Web with detailed descriptions, and increases the facility of automatic processing of Web resources. Descriptions may be characteristics of resources, such as the author or the content of a website. These descriptions are metadata. Enriching the Web with metadata allows the development of the so-called Semantic Web. RDF is used to represent semantic graphs corresponding to a specific knowledge modeling. RDF files are typically stored in a relational database and manipulated using SQL, or derived languages such as SPARQL. This solution is well suited for small RDF graphs, but is unfortunately not well suited for large RDF graphs. These graphs are rapidly evolving, and adapting them to change may reveal inconsistencies. Driving the implementation of changes while maintaining the consistency of a semantic graph is a crucial task, and costly in terms of time and complexity. An automated process is essential. For these large RDF graphs, we propose a new way using formal verification entitled "Model Checking".Model Checking is a verification technique that explores all possible states of the system. In this way, we can show that a model of a given system satisfies a given property. This thesis provides a new method for checking and querying semantic graphs. We propose an approach called ScaleSem which transforms semantic graphs into graphs understood by the Model Checker (The verification Tool of the Model Checking method). It is necessary to have software tools to perform the translation of a graph described in a certain formalism into the same graph (or adaptation) described in another formalismDIJON-BU Doc.électronique (212319901) / SudocSudocFranceF