Société Francophone de Classification (SFC) Actes des 26èmes Rencontres

National audienceLes actes des rencontres de la Société Francophone de Classification (SFC, http://www.sfc-classification.net/) contiennent l'ensemble des contributions,présentés lors des rencontres entre les 3 et 5 septembre 2019 au Centre de Recherche Inria Nancy Grand Est/LORIA Nancy. La classification sous toutes ces formes, mathématiques, informatique (apprentissage, fouille de données et découverte de connaissances ...), et statistiques, est la thématique étudiée lors de ces journées. L'idée est d'illustrer les différentes facettes de la classification qui reflètent les intérêts des chercheurs dans la matière, provenant des mathématiques et de l'informatique

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

Recherches sur les macromolécules du bois de chêne de tonnellerie - interactions avec les Flavans-3-Ols des vins et les aldéhydes du bois de chêne

Le bois est le matériau qui fut utilisé en remplacement des différents récipients de conservation et de transport antique des vins. Les chênes européens et particulièrement Quercus robur et Q. petraea sont largement utilisés en tonnellerie grâce à leurs propriétés mécaniques, physiques et chimiques exceptionnelles, apportant des caractéristiques sensorielles extrêmement appréciées. La connaissance de la diversité de la composition du matériel végétal et de sa composition en polymères tels que les polysaccharides, les lignines et les ellagitanins permet de mieux appréhender les différents phénomènes se produisant lors de l’élevage des vins en barriques. C’est pourquoi, nous avons mis au point une méthode de fractionnement par précipitations sélectives et de caractérisation des polymères extractibles du bois : lignines, polysaccharides et ellagitanins. Grâce à la technique de pyrolyse/GC-MS, les fractions lignines et polysaccharides sont étudiées in situ. Un profil aromatique des produits formés durant la chauffe peut être établi, les bois de chênes de différentes espèces peuvent être différenciés (chimiotaxinomie). Nous présentons également une caractérisation partielle des ellagitanins polymériques dans le bois de chêne Quercus petraea Liebl. et Q. robur L., ainsi qu’une caractérisation structurale des lignines extraites du bois de coeur. Nous terminons par une étude sur les interactions entre les flavan-3-ols des vins et les aldéhydes du bois et la formation de polymères par additions nucléophiles.Wood is the material which was used to replace the various containers of conservation and ancient transport of the wines. The European oaks and particularly Quercus robur and Q. petraea are largely used in cooperage thanks to their exceptional mechanical, physical and chemical properties, bringing extremely appreciated sensory characteristics. The knowledge of the composition diversity of the plant material and its composition out of polymers such as polysaccharides, lignins and ellagitannins makes it possible to better apprehend the various phenomena occuring during wine ageing in barrels. That is why, we developed a global method of fractionation by selective precipitations and a characterization of extractable polymers of wood : lignins, polysaccharides and ellagitannins. Thanks to the pyrolysis/GC-MS technique, the lignin and polysaccharide fractions are studied in situ. An aromatic profile of the products formed during toasting can be established, oak wood of various species can be differentiated (chimiotaxinomy). We also present a partial characterization of the polymeric ellagitannins in Quercus petraea Liebl. and Q. robur L. wood, as well as a structural characterization of the lignins extracted from heartwood. We finish by a study on the interactions between the wine flavan-3-ols and oak wood aldehydes, and the formation of polymers by nucleophilic additions. Keywords : oak wood, macromolecules, structure, composition, caracterization, flavan-3-ols, aldehydes, barrels, polymerization, colour, white wines, lignans, polymerized ellagitannins

Extraction automatique de filtres dans le cadre de la production automatique de résumés

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