Une approche ontologique pour formaliser la connaissance experte dans le modèle du contrôle de conformité en construction.

International audienceCet article présente un modèle pour le contrôle semi-automatique dela conformité d'un projet de construction par rapport aux normes du bâtiment. Les projets de construction sont décrits par des graphes RDF et les normes par des requêtes SPARQL. Notre approche se base sur l'appariement des représentations des requêtes de conformité avec celles des projets de construction, en prenant en compte des connaissances ontologiques. Elle vise à la production d'un bilan de conformité - sur la base de l'interprétation du résultat de cet appariement - qui explique les raisons éventuelles de nonconformité. L'efficacité de notre approche repose d'une part sur l'extraction des connaissances du domaine guidée par ce but spécifique de contrôle de conformité. D'autre part, notre modèle intègre des connaissances expertes sur le processus de contrôle qui prennent la forme d'une base d'annotations des requêtes de conformité et d'une organisation de la base de requêtes permettant leur ordonnancement dans le processus de contrôle

Système d'argumentation pour la collaboration en télémédecine

La télémédecine consiste en la pratique d’actes médicaux à distance par l’usage des nouvelles technologies de l’information et de la communication. Parmi ces actes médicaux, nous nous sommes intéressés à la téléexpertise qui est une sorte d’activité collaborative consistant aux recueils d’avis d’experts médicaux face à un problème de santé donné. Dans notre travail, nous avons fait le choix de modéliser ces activités collaboratives par le système d’argumentation de Dung basé sur des fondements mathématiques et qui permet d’illustrer les interactions entre les différentes parties prenantes et par la même occasion fournir des outils mathématiques de prises de décisions. Nous avons opté pour une modélisation sémantique avec des graphes conceptuels car l’un de nos objectifs est de garantir une interopérabilité sémantique. Cette modélisation peut inclure souvent des incohérences (mauvaises relations d’attaques dans le système d’argumentation) qui seront vérifiées par l’usage des contraintes en graphes conceptuels. Pour résoudre ces problèmes d’incohérences deux solutions majeures ont été proposées : (i) la pondération des arguments des différents professionnels de santé, (ii) la modélisation de quelques aspects de droit médical comme contraintes. Ce travail démontre une application informatique du raisonnement logique dans un cadre médical judiciaire où il apporte des éclairages sur la vérification d’information, l’argumentation et l’interaction. Il vise ainsi à garantir une bonne collaboration dans le but de se prémunir d’éventuelles conséquences financières et juridiques.Telemedicine involves the practice of medical procedures remotely through the use of new information and communications technology. Among these medical procedures, we looked at the tele-expertise which is a kind of collaborative activity consisting of collecting the opinions of medical experts facing a particular health problem. In our work, we have chosen to model these collaborative activities by Dung argumentation system based on mathematical foundations and illustrates the interactions between the different stakeholders and at the same time provides mathematical tools decisions. We opted for a semantic modeling with conceptual graphs as one of our objectives is to ensure semantic interoperability. This modeling can often include inconsistencies (poor relations of attacks in argumentation system) which will be verified by the use of constraints in conceptual graphs. To solve these inconsistency problems, two major solutions have been proposed : (i) the weight of the arguments of different health professionals, (ii) modeling some aspects of medical law as constraints. This work demonstrates a computer application of logical reasoning in a judicial medical setting where it sheds light on the verification of information, argumentation and interaction. It aims to ensure good cooperation in order to guard against possible financial and legal consequences

Système d'argumentation pour la collaboration en télémédecine

La télémédecine consiste en la pratique d’actes médicaux à distance par l’usage des nouvelles technologies de l’information et de la communication. Parmi ces actes médicaux, nous nous sommes intéressés à la téléexpertise qui est une sorte d’activité collaborative consistant aux recueils d’avis d’experts médicaux face à un problème de santé donné. Dans notre travail, nous avons fait le choix de modéliser ces activités collaboratives par le système d’argumentation de Dung basé sur des fondements mathématiques et qui permet d’illustrer les interactions entre les différentes parties prenantes et par la même occasion fournir des outils mathématiques de prises de décisions. Nous avons opté pour une modélisation sémantique avec des graphes conceptuels car l’un de nos objectifs est de garantir une interopérabilité sémantique. Cette modélisation peut inclure souvent des incohérences (mauvaises relations d’attaques dans le système d’argumentation) qui seront vérifiées par l’usage des contraintes en graphes conceptuels. Pour résoudre ces problèmes d’incohérences deux solutions majeures ont été proposées : (i) la pondération des arguments des différents professionnels de santé, (ii) la modélisation de quelques aspects de droit médical comme contraintes. Ce travail démontre une application informatique du raisonnement logique dans un cadre médical judiciaire où il apporte des éclairages sur la vérification d’information, l’argumentation et l’interaction. Il vise ainsi à garantir une bonne collaboration dans le but de se prémunir d’éventuelles conséquences financières et juridiques

Exploitation des connaissances issues des processus de retour d'expérience industriels

Depuis plusieurs années, dans le secteur industriel, l amélioration continue constitue un aspect important de la famille de normes ISO 9000 maintenue par l organisation ISO (International Organization for Standardization). Elle se concentre sur l amélioration de la satisfaction du client en passant par des améliorations continues et incrémentales des produits, des services et des processus. Afin de répondre à ces exigences, un point clé consiste à optimiser le processus de résolution de problèmes qui vise à analyser et résoudre les problèmes courants pour éviter de nouvelles occurrences. Différents processus de résolution de problèmes ont été définis et sont implantés dans les entreprises. L un des plus connu est sans doute la méthode PLAN-DO-CHECK-ACT (PDCA), également connue sous le nom de Roue de Deming . D autres méthodes sont également utilisées comme : 8 Disciplines (8D) également appelée TOPS (Team-Oriented Problem Solving), Six sigma ou DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve and Control), 7 step, etc. Les activités principales dans ces processus sont : la formation d une équipe de résolution de problème, la description et l évaluation de la criticité des événements, l analyse des événements afin d en rechercher les causes racine et valider cette analyse, la proposition d une solution au problème et son application (solution curative), la suggestion d actions pour éviter une nouvelle occurrence du problème (solution préventive, leçons apprises, etc.). Dans cette logique d amélioration continue, un processus de Retour d Expérience (Rex) est une représentation générique focalisé sur l'acquisition des connaissances des experts en phase de résolution de problème et sur la réutilisation de ces connaissances pour résoudre ou éviter de nouveaux problèmes. Une base de connaissances de retour d'expérience va servir de pivot entre la phase d'acquisition et la phase d'exploitation. Les points abordés dans le travail de thèse seront les suivants : Représenter les différentes composantes d'une expérience en utilisant les processus de résolution de problème comme support de capitalisation. Instrumenter les processus de capitalisation et d exploitation Formaliser des mécanismes de recherche d expérience, Formaliser des mécanismes de réutilisation d analyses expertes - Développer un outil support de retour d expérience sur une architecture Web.Continuous improvement of industrial processes is increasingly a key element of competitiveness for industrial systems. Management of experience feedback takes place in this framework to build, analyze and facilitate the reuse of immaterial potential of an organization in order to make it better in achieving its processes and / or products. For several years, the need for continuous improvement of products and processes has led many companies to set up standardized problem solving processes. For this purpose, different Problem Solving Processes are commonly used in the industrial field such as: 8D, PDCA (Plan Do Check Act), DMAICS (Define Measure Analyze Improve Control Standardize) or, more recently, the 9S process (9Steps). The main activities in the problem solving process are: The composition of the problem solving team, the description and assessment of the problem highlighted by events, the analysis of events to identify their root causes and their validation, the formulation of the problem solutions and their application checking (corrective actions), the action suggestions to prevent from a new occurrence of the problem (preventive actions, lessons learned, etc.). During the Problem Solving Processes, the intellectual investment of experts is often considerable. We propose to define mechanisms to reuse previously performed analysis (already solved issues) to guide the resolution of a new problem. The main contributions of this research work are : The structuring of a cognitive experience feedback framework allowing a flexible exploitation of expert knowledge: we propose a formal representation of an experience (according to the problem solving processes). - The definition of two mechanisms to exploit the context and analysis in these experiences. The specification and development of Experience Feedback Support Framework ProWhy offering methodological and software support for knowledge management (KM), and in particular for capitalization and exploitation phases of experience feedback processes.TOULOUSE-INP (315552154) / SudocSudocFranceF

Exploitation des connaissances issues des processus de retour d'expérience industriels

Depuis plusieurs années, dans le secteur industriel, l’amélioration continue constitue un aspect important de la famille de normes ISO 9000 maintenue par l’organisation ISO (International Organization for Standardization). Elle se concentre sur l’amélioration de la satisfaction du client en passant par des améliorations continues et incrémentales des produits, des services et des processus. Afin de répondre à ces exigences, un point clé consiste à optimiser le processus de résolution de problèmes qui vise à analyser et résoudre les problèmes courants pour éviter de nouvelles occurrences. Différents processus de résolution de problèmes ont été définis et sont implantés dans les entreprises. L’un des plus connu est sans doute la méthode PLAN-DO-CHECK-ACT (PDCA), également connue sous le nom de « Roue de Deming ». D’autres méthodes sont également utilisées comme : 8 Disciplines (8D) également appelée TOPS (Team-Oriented Problem Solving), Six sigma ou DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve and Control), 7 step, etc. Les activités principales dans ces processus sont : la formation d’une équipe de résolution de problème, la description et l’évaluation de la criticité des événements, l’analyse des événements afin d’en rechercher les causes racine et valider cette analyse, la proposition d’une solution au problème et son application (solution curative), la suggestion d’actions pour éviter une nouvelle occurrence du problème (solution préventive, leçons apprises, etc.). Dans cette logique d’amélioration continue, un processus de Retour d’Expérience (Rex) est une représentation générique focalisé sur l'acquisition des connaissances des experts en phase de résolution de problème et sur la réutilisation de ces connaissances pour résoudre ou éviter de nouveaux problèmes. Une base de connaissances de retour d'expérience va servir de pivot entre la phase d'acquisition et la phase d'exploitation. Les points abordés dans le travail de thèse seront les suivants : Représenter les différentes composantes d'une expérience en utilisant les processus de résolution de problème comme support de capitalisation. Instrumenter les processus de capitalisation et d’exploitation Formaliser des mécanismes de recherche d’expérience, Formaliser des mécanismes de réutilisation d’analyses expertes - Développer un outil support de retour d’expérience sur une architecture Web. ABSTRACT : Continuous improvement of industrial processes is increasingly a key element of competitiveness for industrial systems. Management of experience feedback takes place in this framework to build, analyze and facilitate the reuse of immaterial potential of an organization in order to make it better in achieving its processes and / or products. For several years, the need for continuous improvement of products and processes has led many companies to set up standardized problem solving processes. For this purpose, different Problem Solving Processes are commonly used in the industrial field such as: 8D, PDCA (Plan Do Check Act), DMAICS (Define Measure Analyze Improve Control Standardize) or, more recently, the 9S process (9Steps). The main activities in the problem solving process are: The composition of the problem solving team, the description and assessment of the problem highlighted by events, the analysis of events to identify their root causes and their validation, the formulation of the problem solutions and their application checking (corrective actions), the action suggestions to prevent from a new occurrence of the problem (preventive actions, lessons learned, etc.). During the Problem Solving Processes, the intellectual investment of experts is often considerable. We propose to define mechanisms to reuse previously performed analysis (already solved issues) to guide the resolution of a new problem. The main contributions of this research work are : The structuring of a cognitive experience feedback framework allowing a flexible exploitation of expert knowledge: we propose a formal representation of an experience (according to the problem solving processes). - The definition of two mechanisms to exploit the context and analysis in these experiences. The specification and development of Experience Feedback Support Framework ProWhy offering methodological and software support for knowledge management (KM), and in particular for capitalization and exploitation phases of experience feedback processes

Vérification de modèles de processus d’entreprise : une approche formelle.

Dans le cycle de vie de développement d’un système industriel, les phases de vérification et, si possible de validation, impactent notablement sur la qualité du système final c’est à dire son adéquation et sa pertinence vis-à-vis de ses objectifs cibles. Dans le domaine de la Modélisation d’Entreprise, il existe peu d’outils de vérification et/ou de validation basés sur d’autres approches que la simulation. Cet article présente une approche formelle pour la vérification des modèles de processus d’entreprise par preuve de propriétés. Cette démarche s’appuie tout d’abord sur la construction d’une ontologie du domaine concerné visant à définir rigoureusement le vocabulaire qui sera utilisé pendant les phases de vérification. Elle met ensuite en œuvre des mécanismes de traduction et de raisonnement utilisant les graphes conceptuels qui s’avèrent aisés à manipuler dans un milieu industriel. Une mise en œuvre de la démarche de vérification proprement dite est enfin proposée afin de démontrer l’intérêt de ce type d’approche dans le domaine

La machine abstraite KGRAM et son langage GRAAL pour l'interrogation de graphes de connaissances

National audienceDans cet article nous présentons la machine abstraite KGRAM et son langage GRAAL pour l'interrogation de graphes de connaissances. KGRAM et GRAAL sont le résultat d'un travail d'abstraction que nous avons mené afin de proposer une solution générique au problème de l'interrogation de graphes de connaissances de différents modèles. Ce faisant, nous avons identifié des primitives abstraites de haut niveau permettant de répondre à ce problème; elles constituent les expressions du langage GRAAL et les interfaces que manipule KGRAM pour ses structures de données et ses opérations de graphes. Nous décrivons la syntaxe abstraite de GRAAL et sa sémantique opérationnelle en Sémantique Naturelle et nous définissons KGRAM comme l'interprète de GRAAL, c'est-à-dire l'implémentation des règles de sémantique naturelle de GRAAL

Une assistance à l'interaction 3D en réalité virutuelle par un raisonnement sémantique et une conscience du contexte

Les tâches dans les environnements virtuels immersifs sont associées à des techniques et à des dispositifs d interaction 3D (e.g. la sélection d objets 3D à l aide de la main virtuelle via un flystick). Alors que les environnements et les tâches deviennent de plus en plus complexes, les techniques ne peuvent plus être les mêmes pour chaque application, voire pour les différentes situations au sein d une application. Une solution est d adapter l interaction en fonction des besoins de la situation pour améliorer l utilisabilité. Ces adaptations peuvent être effectuées manuellement par le concepteur ou l utilisateur, ou automatiquement par le système créant ainsi une interaction adaptative. La formalisation d une telle assistance automatique nécessite la gestion d informations pertinentes au vu de la situation. L ensemble de ces informations fait émerger le contexte de l interaction. L assistance adaptative obtenue en raisonnant à partir de ces informations est ainsi consciente du contexte. De nombreuses possibilités existent pour l obtenir. Notre objectif est une gestion du contexte qui préserve ses degrés élevés d expressivité et d évolutivité tout en étant facile à intégrer. Nous proposons une modélisation de ce problème par des graphes conceptuels basés sur une ontologie et gérés par un moteur externe en logique du premier ordre. Le moteur est générique et utilise une base de connaissance contenant des faits et des règles, qui peuvent être changés dynamiquement. Nous avons intégré une notion de confiance, afin d établir l adéquation d une situation à la base de connaissances. La confiance des réactions est comparée à leur impact afin de ne garder que les pertinentes tout en évitant de saturer l utilisateur. Les applications utilisent des outils qui peuvent être contrôlés par le moteur. Des capteurs permettent d extraire des informations sémantiques pour le contexte. Des effecteurs permettent d agir sur l application et d obtenir des adaptations. Un jeu d outils et une base de connaissance pour l interaction 3D ont été créés. De nombreuses étapes sont introduites dans la base de connaissance pour de bonnes combinaisons et une réflexion indépendante d outils spécifiques. Nos premières applications illustrent la compréhension de la situation, dont les intérêts et difficultés de l utilisateur, et le déclenchement d assistances adaptées. Une étude hors ligne montre ensuite l accès et l évolution des étapes du moteur selon la situation. Le raisonnement sémantique générique obtenu est alors expressif, compréhensif, extensif et modifiable dynamiquement. Pour l interaction 3D, il permet une assistance universelle automatique, ponctuelle ou manuelle à l utilisateur et des analyses hors-lignes d activités ou de conceptions pour le concepteur.Tasks in immersive virtual environments are associated with 3D interaction techniques and devices (e.g. the selection of 3D objects with the virtual hand and a flystick). As environments and tasks become more and more complex, techniques can not remain the same for each application, even for every situations of a single application. A solution is to adapt the interaction depending on the situation in order to increase usability. These adaptations can be done manually by the designer or the user, or automatically by the system thus creating an adaptative interaction. Formalisation of such assistance needs the management of pertinent information regarding the situation. Those items of information make the context emerge from the interaction. The adaptative assistance obtained by reasoning on this information is then context-aware. Numerous possibilities can be used to build one. Our objective is a context management that preserves its high degrees of expressiveness and evolutivity while being easy to plug in. We have built a model for this issue using conceptual graphs based on an ontology and managed externally with a first order logic engine. The engine is generic and uses a knowledge base with facts and rules which can be dynamically changed. We have added a confidence notion, in order to establish a situation similarity to the knowledge base. Reactions confidences are compared to their impacts so as to keep only the pertinent ones while avoiding user overload. Applications have tools that can be controlled by the engine. Sensors are used to extract semantic information for the context. Effectors are used to act upon the application and to have adaptations. A tools set and a knowledge base have been created for 3D interaction. Numerous steps have been added in the knowledge base to obtain good combinations and a reasoning independent from specific tools. Our first applications shows the situation understanding, including user interests and difficulties, and the triggering of pertinent assistances. An off-line study illustrates the access and evolution of the internal engine steps. The built generic semantic reasoning is expressive, understandable, extensive and modifiable dynamically. For 3D interaction, it allows universal assistances for the user that can be automatic, punctual or manual and off-line activities or conceptions analysis fort he designers.EVRY-Bib. électronique (912289901) / SudocSudocFranceF

Modèles sémantiques et raisonnements réactif et narratif, pour la gestion du contexte en intelligence ambiante et en robotique ubiquitaire

With the appearance of the paradigms of ubiquitous systems and ambient intelligence, a new domain of research is emerging with the aim of creating intelligent environments and ecosystems, that can provide multiple services that can improve quality of life, the physical and mental status and the social wellness of the users. In this thesis, we address the problem of semantic knowledge representation and reasoning, in the context of ambient intelligent systems and ubiquitous robots. We propose two semantic models that improve the cognitive functions of these systems, in terms of context recognition, and context adaptation. The first one is an ontology-based model, which is associated with a rule language to model reactive reasoning process on contextual knowledge. To take into account the dynamicity of context and insure coherent decision-making, this process guarantees two essential properties: decidability and non-monotonic reasoning. The second model is also an ontology-based model that completes the previous model in terms of expressiveness for semantic representation of non-trivial contexts with temporal dimension It is based on n-ary relations and a narrative representation of events for inferring causalities between events, and therefore to build the chronological context of a situation as from past and current events. The proposed models have been implemented on the ubiquitous experimental platform of LISSI, and validated through three scenarios for cognitive assistance and context recognitionAvec l'apparition des paradigmes des systèmes ubiquitaires ou omniprésents et de l'intelligence ambiante, on assiste à l'émergence d'un nouveau domaine de recherche visant à créer des environnements ou écosystèmes intelligents pouvant offrir une multitude de services permettant d'améliorer la qualité de vie, l'état physique et mental, et le bien-être social des usagers. Dans cette thèse, nous nous focalisons sur la problématique de la représentation sémantique des connaissances et du raisonnement dans le cadre des systèmes à intelligence ambiante et des robots ubiquitaires. Nous proposons deux modèles sémantiques permettant d'améliorer les fonctions cognitives de ces systèmes en termes de gestion du contexte. Au premier modèle, de type ontologique, sont associés un langage de règles et un raisonnement réactif pour la sensibilité au contexte. Pour prendre en compte le caractère dynamique du contexte et assurer une prise de décision cohérente, le mode de raisonnement retenu garantit deux propriétés essentielles : la décidabilité et la non-monotonie. Le deuxième modèle, également de type ontologique, complète le modèle précédent en termes d'expressivité pour la représentation de contextes non-triviaux et/ou liés au temps. Il s'appuie sur des relations n-aires et une représentation narrative des événements pour inférer des causalités entre événements et reconnaitre des contextes complexes non-observables à partir d'événements passés et courants. Les modèles proposés ont été mis en oeuvre et validés sur la plateforme ubiquitaire d'expérimentation du LISSI à partir de trois scenarii d'assistance cognitive et de reconnaissance de context