Extraction et modélisation de connaissances : Application à la conception de procédés

L'activité de conception est un processus complexe et décisif dans le cycle de vie des produits et des procédés de fabrication. Dans le contexte actuel, les chercheurs et ingénieurs de conception notent une nette augmentation de la complexité des produits et procédés, pour satisfaire au mieux l’ensemble des exigences croissantes provenant de l’ensemble des acteurs du cycle de vie (industriels et utilisateurs) mais aussi du monde normatif. La gestion des connaissances et de l’expertise métier est un atout important pour rendre plus efficace et accélérer ce processus. Les recherches actuelles sur la gestion des connaissances font émerger des méthodes et outils performants pour identifier, formaliser, exploiter et diffuser la connaissance et les expériences issues de conceptions passées en vue de produire rapidement de nouvelles solutions. Parmi les approches existantes le Raisonnement à Partir de Cas (RàPC) et la Programmation Par Contraintes (PPC) correspondent aux besoins identifiés en Génie des Procédés. A partir de l’analyse de ces deux approches, ce travail propose un couplage du RàPC et de la PPC afin de fournir un cadre méthodologique et un outil logiciel pour une aide à la conception. Le RàPC permet de capitaliser et de remémorer les expériences passées. Toutefois, la modification de la solution passée pour répondre aux exigences du nouveau problème nécessite l’ajout de nouvelles connaissances aussi appelées connaissances d’adaptation. La PPC, quant à elle, offre justement un cadre approprié pour modéliser et gérer la connaissance permettant l’obtention d’une solution à un problème mais aussi ces connaissances d’adaptation. Outre la formalisation des connaissances d’adaptation, une des difficultés réside dans l’acquisition de ces connaissances. Dans l’approche proposée, le cycle traditionnel du RàPC a été modifié de façon à créer une boucle d’interaction avec l’utilisateur. Lorsqu’un échec d’adaptation se produit, cette boucle est activée et l’expert est sollicité pour apporter les modifications nécessaires à l’obtention d’une solution appropriée. Cette correction est l’occasion d’acquérir en ligne cette nouvelle connaissance, qui sera par la suite mise à jour et ajoutée dans le système. Un cas d’étude sur la conception d’une opération unitaire de génie des procédés permet d’illustrer l’approche. ABSTRACT : Design is a complex and crucial process within the lifecycle of products and production processes. In the current context, design engineers and researchers notice an increasing in complexity of products and processes, in order to meet all the requirements coming from all the participants(manufacturers and users alike) in the life cycle and in the normative world as well. Knowledge management is an important asset to accelerate this process and improve its efficiency. Current research on knowledge management is producing new methods and tools to identify, formalize, exploit and disseminate knowledge from past designs experiences to produce new solutions rapidly. Among existing approaches, Case-Based Reasoning (CBR) and Constraint Programming (CP) are suited to needs identified in Process Engineering. Based on the analysis of these two approaches, this work proposes a coupling of CBR and the CP to provide a methodological framework and a software tool to assist design. The CBR allows to capitalize and retrieve past experiences. However, transforming the past solution to fit the new problem requirements needs the addition of new knowledge also known as Adaptation Knowledge. CP, meanwhile, offers an appropriate framework to model and manage knowledge required to obtain an appropriate solution to a problem, but also the adaptation knowledge. In addition to the formalization of adaptation knowledge, one of the remaining major difficulties lies in knowledge acquisition. In the proposed approach, the traditional CBR cycle has been modified to create a user interaction loop. When an adaptation failure occurs, this loop is activated and the expert is asked to make the necessary changes to achieve an appropriate solution. This correction is an opportunity to acquire this new knowledge online, which will be subsequently updated and added into the system. A case study on the design of a unit operation of Process Engineering is used to illustrate the approac

Extraction et modélisation de connaissances (Application à la conception de procédés)

L'activité de conception est un processus complexe et décisif dans le cycle de vie des produits et des procédés de fabrication. Dans le contexte actuel, les chercheurs et ingénieurs de conception notent une nette augmentation de la complexité des produits et procédés, pour satisfaire au mieux l ensemble des exigences croissantes provenant de l ensemble des acteurs du cycle de vie (industriels et utilisateurs) mais aussi du monde normatif. La gestion des connaissances et de l expertise métier est un atout important pour rendre plus efficace et accélérer ce processus. Les recherches actuelles sur la gestion des connaissances font émerger des méthodes et outils performants pour identifier, formaliser, exploiter et diffuser la connaissance et les expériences issues de conceptions passées en vue de produire rapidement de nouvelles solutions. Parmi les approches existantes le Raisonnement à Partir de Cas (RàPC) et la Programmation Par Contraintes (PPC) correspondent aux besoins identifiés en Génie des Procédés. A partir de l analyse de ces deux approches, ce travail propose un couplage du RàPC et de la PPC afin de fournir un cadre méthodologique et un outil logiciel pour une aide à la conception. Le RàPC permet de capitaliser et de remémorer les expériences passées. Toutefois, la modification de la solution passée pour répondre aux exigences du nouveau problème nécessite l ajout de nouvelles connaissances aussi appelées connaissances d adaptation. La PPC, quant à elle, offre justement un cadre approprié pour modéliser et gérer la connaissance permettant l obtention d une solution à un problème mais aussi ces connaissances d adaptation. Outre la formalisation des connaissances d adaptation, une des difficultés réside dans l acquisition de ces connaissances. Dans l approche proposée, le cycle traditionnel du RàPC a été modifié de façon à créer une boucle d interaction avec l utilisateur. Lorsqu un échec d adaptation se produit, cette boucle est activée et l expert est sollicité pour apporter les modifications nécessaires à l obtention d une solution appropriée. Cette correction est l occasion d acquérir en ligne cette nouvelle connaissance, qui sera par la suite mise à jour et ajoutée dans le système. Un cas d étude sur la conception d une opération unitaire de génie des procédés permet d illustrer l approche.Design is a complex and crucial process within the lifecycle of products and production processes. In the current context, design engineers and researchers notice an increasing in complexity of products and processes, in order to meet all the requirements coming from all the participants(manufacturers and users alike) in the life cycle and in the normative world as well. Knowledge management is an important asset to accelerate this process and improve its efficiency. Current research on knowledge management is producing new methods and tools to identify, formalize, exploit and disseminate knowledge from past designs experiences to produce new solutions rapidly. Among existing approaches, Case-Based Reasoning (CBR) and Constraint Programming (CP) are suited to needs identified in Process Engineering. Based on the analysis of these two approaches, this work proposes a coupling of CBR and the CP to provide a methodological framework and a software tool to assist design. The CBR allows to capitalize and retrieve past experiences. However, transforming the past solution to fit the new problem requirements needs the addition of new knowledge also known as Adaptation Knowledge. CP, meanwhile, offers an appropriate framework to model and manage knowledge required to obtain an appropriate solution to a problem, but also the adaptation knowledge. In addition to the formalization of adaptation knowledge, one of the remaining major difficulties lies in knowledge acquisition. In the proposed approach, the traditional CBR cycle has been modified to create a user interaction loop. When an adaptation failure occurs, this loop is activated and the expert is asked to make the necessary changes to achieve an appropriate solution. This correction is an opportunity to acquire this new knowledge online, which will be subsequently updated and added into the system. A case study on the design of a unit operation of Process Engineering is used to illustrate the approachTOULOUSE-INP (315552154) / SudocSudocFranceF

Actes du 17ème séminaire sur le raisonnement à partir de Cas, Paris (29--30 juin)

Actes du séminaire RàPC 2009

Vers une approche d’adaptation dynamique et temps-réel du contenu informationnel d’une interface utilisateur dans un environnement ubiquitaire

Ubiquitous environments are often considered highly dynamic environments and the contextual information can change at runtime. User interface should provide the right information for the right person at the right time. Certainly, such objective can be achieved only when we deduce the realtime user’s requirements in terms of information and present this information to the user according to his current context of use. The specific goal of our research is to improve the adaptation process while improving models at runtime. A fixed model cannot handle the high dynamic in such an environment. The model can progress and change its structure to better deduce the user’s requirements. Selecting the appropriate model is not that easy. To address this problem, adaptation strategies will be based on evolutionary models. Such models can be created while integrating progressively a range of elementary actions or undergo modifications and changes as the result of interactions with the user and through reinterpretations of existing models stored by the acquisition of preceding knowledge. Our approach takes advantage of OWL-S’s properties in order to describe the dynamic functioning of Petri-nets models. We formulate a Petri-nets based elementary action by using an OWL-S atomic process. And then, we progressively compose a set of elementary actions to formulate a Petri-nets based activity. The presented method lays a sound foundation for dynamic composition of Petri-nets based modeling.L’adaptation au contexte suivant notre cadre d’étude peut être définie par la flexibilité des interfaces utilisateur à évoluer au cours de l’interaction en fonction du contexte de l’utilisateur. Et puisque généralement la pertinence des modèles dépend de la qualité de l’adaptation dynamique de l’interface, l’adaptation qui se base sur un modèle fixe de fonctionnement n’est plus appropriée dans les environnements ubiquitaires. Le Contexte a tendance à varier énormément au cours de l’interaction avec l’utilisateur dans un environnement très dynamique. D’où, la déduction de l’information nécessaire au moment approprié pour un utilisateur quelconque exige une plus grande flexibilité, ainsi une méthode statique de fonctionnement est certainement insuffisante. Cette complexité croit lorsque les informations fournies à l’utilisateur doivent correspondre à certaines caractéristiques spécifiques et individuelles des utilisateurs. Une approche de modélisation dynamique a été soigneusement décrite. Nous y avons démontré l’adaptation temps-réel des informations fournies à l’utilisateur à ses spécificités, à ses préférences, à son activité en cours et au changement de son contexte d’usage. L’utilisateur se situant dans un environnement ubiquitaire arrivera nécessairement à recevoir sur son interface l’information dont il a besoin. En procédant de cette manière, nous nous sommes parvenu implicitement à aider l’utilisateur à accomplir sa tâche en cours. Il s’agit, en fait, de la principale motivation de l’Informatique Ubiquitaire que notre stratégie nous a permis, entre autres, de la respecter

Un système combiné de raisonnement à base de cas et de data mining : une alternative aux techniques statistiques de marketing bancaire

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

18ème Atelier "Raisonnement à Partir de Cas" RàPC 2010

National audienceLe raisonnement à partir de cas (RàPC) est un paradigme de résolution de problèmes s'appuyant sur la réutilisation d'expériences passées pour résoudre de nouveaux problèmes. Les applications du RàPC sont nombreuses et la recherche est particuli'erement active en France et dans le monde. Les rencontres annuelles de la communauté fran¸caise ont été organisées depuis 1992 par le groupe français de recherche en RàPC, sous la forme d'ateliers d'un à deux jours, permettant de présenter et de discuter les travaux, théoriques ou appliqués, à différents stades d'avancement. Cette année 2010, le 18ème atelier RàPC est organisé à Strasbourg, en amont des assises du GDR I3 (" Information, Interaction, Intelligence "). À cette occasion, l'atelier RàPC partage une demi-journée avec les rencontres du thème IAF " Intelligence Artificielle Fondamentale " du GDR I3. Le programme complet est ainsi constitué de neuf présentations, huit soumises à l'atelier RàPC et une soumise aux journées IAF. Ces présentations sont réparties en quatre sessions : une première session porte sur des applications du RàPC à l'espace et aux déplacements ; une deuxième session (en deux temps) regroupe différents travaux sur l'adaptation ; les deux autres sessions sont consacrées pour l'une à la réutilisation d'expériences et à la remémoration, et pour l'autre à la comparaison du RàPC à d'autres méthodes appuyées sur l'expérience

Composition dynamique de services sensibles au contexte dans les systèmes intelligents ambiants

With the appearance of the paradigms of the ambient intelligence and ubiquitaire robotics, we attend the emergence of new ambient intelligent systems to create and manage environments or intelligent ecosystems in a intuitive and transparent way. These environments are intelligent spaces characterized in particular by the opening, the heterogeneousness, the uncertainty and the dynamicité of the entities which establish(constitute) them. These characteristics so lift(raise) considerable scientific challenges for the conception(design) and the implementation of an adequate intelligent system. These challenges are mainly among five: the abstraction of the representation of the heterogeneous entities, the management of the uncertainties, the reactivity in the events, the sensibility in the context and the auto-adaptationAvec l'apparition des paradigmes de l'intelligence ambiante et de la robotique ubiquitaire, on assiste à l'émergence de nouveaux systèmes intelligents ambiants visant à créer et gérer des environnements ou écosystèmes intelligents d'une façon intuitive et transparente. Ces environnements sont des espaces intelligents caractérisés notamment par l'ouverture, l'hétérogénéité, l'incertitude et la dynamicité des entités qui les constituent. Ces caractéristiques soulèvent ainsi des défis scientifiques considérables pour la conception et la mise en œuvre d'un système intelligent adéquat. Ces défis sont principalement au nombre de cinq : l'abstraction de la représentation des entités hétérogènes, la gestion des incertitudes, la réactivité aux événements, la sensibilité au contexte et l'auto-adaptation face aux changements imprévisibles qui se produisent dans l'environnement ambiant. L'approche par composition dynamique de services constitue l'une des réponses prometteuses à ces défis. Dans cette thèse, nous proposons un système intelligent capable d'effectuer une composition dynamique de services en tenant compte, d'une part, du contexte d'utilisation et des diverses fonctionnalités offertes par les services disponibles dans un environnement ambiant et d'autre part, des besoins variables exprimés par les utilisateurs. Ce système est construit suivant un modèle multicouche, adaptatif et réactif aux événements. Il repose aussi sur l'emploi d'un modèle de connaissances expressif permettant une ouverture plus large vers les différentes entités de l'environnement ambiant notamment : les dispositifs, les services, les événements, le contexte et les utilisateurs. Ce système intègre également un modèle de découverte et de classification de services afin de localiser et de préparer sémantiquement les services nécessaires à la composition de services. Cette composition est réalisée d'une façon automatique et dynamique en deux phases principales: la phase offline et la phase online. Dans la phase offline, un graphe global reliant tous les services abstraits disponibles est généré automatiquement en se basant sur des règles de décision sur les entrées et les sorties des services. Dans la phase online, des sous-graphes sont extraits automatiquement à partir du graphe global selon les tâches à réaliser qui sont déclenchées par des événements qui surviennent dans l'environnement ambiant. Les sous-graphes ainsi obtenus sont exécutés suivant un modèle de sélection et de monitoring de services pour tenir compte du contexte d'utilisation et garantir une meilleure qualité de service. Les différents modèles proposés ont été mis en œuvre et validés sur la plateforme ubiquitaire d'expérimentation du laboratoire LISSI à partir de plusieurs scénarii d'assistance et de maintien de personnes à domicil

Détection et amélioration de l'état cognitif de l'apprenant

Cette thèse vise à détecter et améliorer l’état cognitif de l’apprenant. Cet état est défini par la capacité d’acquérir de nouvelles connaissances et de les stocker dans la mémoire. Nous nous sommes essentiellement intéressés à améliorer le raisonnement des apprenants, et ceci dans trois environnements : environnement purement cognitif Logique, jeu sérieux LewiSpace et jeu sérieux intelligent Inertia. La détection de cet état se fait essentiellement par des mesures physiologiques (en particulier les électroencéphalogrammes) afin d’avoir une idée sur les interactions des apprenants et l’évolution de leurs états mentaux. L’amélioration des performances des apprenants et de leur raisonnement est une clé pour la réussite de l’apprentissage. Dans une première partie, nous présentons l’implémentation de l’environnement cognitif logique. Nous décrivons des statistiques faites sur cet environnement. Nous avons collecté durant une étude expérimentale les données sur l’engagement, la charge cognitive et la distraction. Ces trois mesures se sont montrées efficaces pour la classification et la prédiction des performances des apprenants. Dans une deuxième partie, nous décrivons le jeu Lewispace pour l’apprentissage des diagrammes de Lewis. Nous avons mené une étude expérimentale et collecté les données des électroencéphalogrammes, des émotions et des traceurs de regard. Nous avons montré qu’il est possible de prédire le besoin d’aide dans cet environnement grâce à ces mesures physiologiques et des algorithmes d’apprentissage machine. Dans une troisième partie, nous clôturons la thèse en présentant des stratégies d’aide intégrées dans un jeu virtuel Inertia (jeu de physique). Cette dernière s’adapte selon deux mesures extraites des électroencéphalogrammes (l’engagement et la frustration). Nous avons montré que ce jeu permet d’augmenter le taux de réussite dans ses missions, la performance globale et par conséquent améliorer l’état cognitif de l’apprenant.This thesis aims at detecting and enhancing the cognitive state of a learner. This state is measured by the ability to acquire new knowledge and store it in memory. Focusing on three types of environments to enhance reasoning: environment Logic, serious game LewiSpace and intelligent serious game Inertia. Physiological measures (in particular the electroencephalograms) have been taken in order to measure learners’ engagement and mental states. Improving learners’ reasoning is key for successful learning process. In a first part, we present the implementation of logic environment. We present statistics on this environment, with data collected during an experimental study. Three types of data: engagement, workload and distraction, these measures were effective and can predict and classify learner’s performance. In a second part, we describe the LewiSpace game, aimed at teaching Lewis diagrams. We conducted an experimental study and collected data from electroencephalograms, emotions and eye-tracking software. Combined with machine learning algorithms, it is possible to anticipate a learner’s need for help using these data. In a third part, we finish by presenting some assistance strategies in a virtual reality game called Inertia (to teach Physics). The latter adapts according to two measures extracted from electroencephalograms (frustration and engagement). Based on our study, we were able to enhance the learner’s success rate on game missions, by improving its cognitive state

Management de l'innovation technologique et des connaissances : synergie entre la théorie TRIZ et le Raisonnement à Partir de Cas. Application en génie des procédés et systèmes industriels.

Les méthodologies traditionnelles de résolution de problèmes comme le brainstorming, la synectique, la méthode d'essais-erreurs, etc. trouvent leurs limites lorsqu'elles sont confrontées à un problème inventif ou problème contenant une contradiction (conditions sous laquelle deux exigences ou besoins d'un système sont mutuellement exclusives, mais doivent être associés afin d'atteindre un même objectif). Ce type de problèmes est généralement résolu en acceptant un important degré de compromis et avec une direction aléatoire de recherche d'une solution, qui se traduit par une efficacité inferieure à celle atteignable par d'autres méthodes. L'arrivée de la théorie de résolution des problèmes inventifs ou théorie TRIZ a éliminé ces inconvénients. Cette approche, basée sur l'évolution historique des systèmes techniques, a produit une vision où l'innovation est considérée comme une ressource maîtrisable pouvant être appliquée systématiquement. Paradoxalement, cette approche basée sur la connaissance et applicable à n'importe quelle discipline ou domaine, ne possède pas la capacité à mémoriser, ce qui s'avère indispensable pour l'apprentissage. De ce fait, les connaissances qui ont servi et qui ont été créées lors de la résolution d'une contradiction, ne peuvent pas être réutilisées. Cet inconvénient est un facteur négatif pour la performance de TRIZ lors de la résolution d'un problème inventif. Parallèlement, une autre approche a développé la capacité à identifier, stocker et réutiliser la connaissance : la gestion des connaissances. Cette capacité est mise en œuvre dans le raisonnement à partir de cas (RàPC). Cette approche, dont l'efficacité est basée sur l'aspect spécifique au domaine d'application, utilise les expériences acquises pendant la résolution des problèmes passés, afin d'aborder la résolution des problèmes nouveaux. Toutefois, le RàPC, de par sa nature, ne prend pas en considération les solutions qui ont été développées dans d'autres domaines. Cela limite fortement la capacité du RàPC à proposer une solution nouvelle ou innovante. De plus, la mémoire du système ne peut pas apporter une solution pour une situation qui n'a pas été identifiée et résolue auparavant. Les limites et la complémentarité constatées dans les deux approches, ont servi de base pour la proposition d'un nouveau modèle. Ce modèle offre une approche qui combine la vision technologique de la théorie TRIZ et la capacité à mémoriser et réutiliser la connaissance développée par le raisonnement à partir de cas. La synergie entre ces deux approches permet d'un côté, de diriger les efforts créatifs lors de la résolution d'un problème inventif et de l'autre, de réutiliser la connaissance déployée lors de ce processus. La capacité de cette nouvelle approche est illustrée au travers d'études de cas issues du génie des procédés et du génie industriel. ABSTRACT : Traditional problems solving methodologies like brainstorming, synectics, trial and error, etc. find their limits when they are facing inventive problems or problems that could be described like contradictions. A contradiction exists when two different and mutually exclusive requirements, states or conditions in a system, have to be present and act together, with the aim to accomplish same objectives. Trade off is usually the most used way to solve this kind of problem, also characterized by a random search of solutions. These situations have a negative impact over performance, which could be improved by applying other methodologies and tools. The theory of inventive problem solving or TRIZ theory has the capacity to eliminate these negative aspects described above and to produce innovative solutions to contradictions. This approach, which is different from the traditional psychology based approaches, is knowledge based. The particular vision of TRIZ is based on the history of technological evolution. TRIZ considers innovation like a process which can be controlled and deployed systematically. Paradoxically, this knowledge based approach with transversal domain application, does not have the capacity to memorise, which is fundamental for learning. Consequently, knowledge that has been employed and created while solving inventive problems can not be reused. This drawback has a negative effect on problem solving performance while deploying TRIZ. Knowledge management has developed the capacity to identify, store and reuse knowledge. This is the core capacity of several knowledge management methodologies, among them is, the Case-Based Reasoning (CBR). The performance of this problem solving tool, lies essentially in its capacity to offer a pragmatic answer for specific domain problems. CBR systems solve a new problem by identifying its similarity to one or several previously solved problems stored in a memory and by adapting their known solutions. Since CBR application is domain specific, CBR cannot consider the solutions that have already been identified in others domains while solving new problems. This characteristic limits the CBR's capacity to propose innovative solutions to a problem. Besides, a shortcoming is revealed when a CBR system faces a problem that had not been solved in the past. If this situation occurs, the memory cannot find a similar problem and consequently, no solution is proposed. The limits and the complementarity observed between TRIZ and CBR are employed to propose a new model. This model presents an approach that combines the technological vision of TRIZ and the ability developed by CBR to memorize and to reuse knowledge. This synergy allows in the fist place, to steer the creative effort when facing inventive problems and in the second, to reuse knowledge that had been acquired in past problems. The capability of this new approach is illustrated by its application in process engineering and industrial engineering