9 research outputs found

    Décision collaborative dans les systÚmes distribués : application à la e-maintenance

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    Depuis leur apparition, les Technologies d'Information et de Communication (TIC) ont intĂ©grĂ© et fait Ă©voluer les modes de travail des entreprises, avec les notions de e-service, de travail collaboratif, d'organisations distribuĂ©es et de mutualisation des connaissances. Nous considĂ©rons cette intĂ©gration des TIC Ă  la fonction maintenance, activitĂ© clĂ© de la performance des entreprises, largement pĂ©nĂ©trĂ©e par ces technologies avec, par exemple, les concepts de e-maintenance. Nos objectifs sont d'analyser les processus dĂ©cisionnels collaboratifs et l'influence des TIC sur ceux-ci et de proposer les moyens d'Ă©valuer les performances d'un service de maintenance supportĂ© par les TIC. La modĂ©lisation du problĂšme revĂȘt un aspect multidomaine, multivue et multiacteur et l'Ă©valuation des performances est multicritĂšre. Nous proposons, tout d'abord, une modĂ©lisation des situations de e-maintenance en nous appuyant sur la reprĂ©sentation des processus et en utilisant le formalisme objet, afin de mettre en Ă©vidence les composants clĂ©s des activitĂ©s de e-maintenance et l'influence des TIC. Ensuite, nous Ă©tudions les activitĂ©s de dĂ©cision collaborative en analysant la logique de regroupement de centres de dĂ©cision, supports des dĂ©cisions et nous caractĂ©risons les ressources immatĂ©rielles engagĂ©es. Enfin, nous proposons un cadre d'Ă©valuation des performances des activitĂ©s de e-maintenance et des modĂšles de reprĂ©sentation permettant de simuler des configurations d'engagement de ces ressources et de guider les choix d'organisation affĂ©rents

    La géosimulation orientée agent : un support pour la planification dans le monde réel

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    La planification devient complexe quand il s’agit de gĂ©rer des situations incertaines. PrĂ©dire de façon prĂ©cise est une tĂąche fastidieuse pour les planificateurs humains. L’approche Simulation-Based Planning consiste Ă  associer la planification Ă  la simulation. Chaque plan gĂ©nĂ©rĂ© est simulĂ© afin d’ĂȘtre testĂ© et Ă©valuĂ©. Le plan le plus appropriĂ© est alors retenu. Cependant, le problĂšme est encore plus complexe lorsque viennent s’ajouter des contraintes spatiales. Par exemple, lors d’un feu de forĂȘt, des bulldozers doivent construire une ligne d’arrĂȘt pour arrĂȘter la propagation des feux. Ils doivent alors tenir compte non seulement de l’avancĂ©e des feux mais aussi des caractĂ©ristiques du terrain afin de pouvoir avancer plus facilement. Nous proposons une approche de gĂ©osimulation basĂ©e sur les agents et qui a pour but d’assister la planification dans un espace rĂ©el, Ă  large Ă©chelle gĂ©ographique et surtout Ă  forte composante spatiale. Un feu de forĂȘt est un problĂšme typique nĂ©cessitant une planification dans un monde rĂ©el incertain et soumis Ă  de fortes contraintes spatiales. Nous illustrons donc notre approche (nommĂ©e ENCASMA) sur le problĂšme des feux de forĂȘts. L’approche consiste Ă  Ă©tablir un parallĂ©lisme entre l’Environnement RĂ©el ER (p.ex. une forĂȘt incendiĂ©e) et un Environnement de Simulation ES (p.ex. une reproduction virtuelle de la forĂȘt incendiĂ©e). Pour garantir un niveau acceptable de rĂ©alisme, les donnĂ©es spatiales utilisĂ©es dans l’ES doivent absolument provenir d’un SIG (SystĂšme d’information GĂ©ographique). Les planificateurs rĂ©els comme les pompiers ou les bulldozers sont simulĂ©s par des agents logiciels qui raisonnent sur l’espace modĂ©lisĂ© par l’ES. Pour une meilleure sensibilitĂ© spatiale (pour tenir compte de toutes les contraintes du terrain), les agents logiciels sont dotĂ©s de capacitĂ©s avancĂ©es telles que la perception. En utilisant une approche par gĂ©osimulation multiagent, nous pouvons gĂ©nĂ©rer une simulation rĂ©aliste du plan Ă  exĂ©cuter. Les dĂ©cideurs humains peuvent visualiser les consĂ©quences probables de l’exĂ©cution de ce plan. Ils peuvent ainsi Ă©valuer le plan et Ă©ventuellement l’ajuster avant son exĂ©cution effective (sur le terrain). Quand le plan est en cours d’exĂ©cution, et afin de garantir la cohĂ©rence des donnĂ©es entre l’ER et l’ES, nous gardons trace sur l’ES des positions (sur l’ER) des planificateurs rĂ©els (en utilisant les technologies du positionnement gĂ©orĂ©fĂ©rencĂ©). Nous relançons la planification du reste du plan Ă  partir de la position courante de planificateur rĂ©el, et ce de façon pĂ©riodique. Ceci est fait dans le but d’anticiper tout problĂšme qui pourrait survenir Ă  cause de l’aspect dynamique de l’ER. Nous amĂ©liorons ainsi le processus classique de l’approche DCP (Distributed Continual Planning). Enfin, les agents de l’ES doivent replanifier aussitĂŽt qu’un Ă©vĂ©nement imprĂ©vu est rapportĂ©. Étant donnĂ© que les plans gĂ©nĂ©rĂ©s dans le cas Ă©tudiĂ© (feux de forĂȘts) sont essentiellement des chemins, nous proposons Ă©galement une approche basĂ©e sur la gĂ©osimulation orientĂ©e agent pour rĂ©soudre des problĂšmes particuliers de Pathfinding (recherche de chemin). De plus, notre approche souligne les avantages qu’apporte la gĂ©osimulation orientĂ©e agent Ă  la collaboration entre agents humains et agents logiciels. Plus prĂ©cisĂ©ment, elle dĂ©montre : ‱ Comment la cognition spatiale des agents logiciels sensibles Ă  l’espace peut ĂȘtre complĂ©mentaire avec la cognition spatiale des planificateurs humains. ‱ Comment la gĂ©osimulation orientĂ©e agent peut complĂ©menter les capacitĂ©s humaines de planification lors de la rĂ©solution de problĂšmes complexes. Finalement, pour appliquer notre approche au cas des feux de forĂȘts, nous avons utilisĂ© MAGS comme plate-forme de gĂ©osimulation et Prometheus comme simulateur du feu. Les principales contributions de cette thĂšse sont : 1. Une architecture (ENCASMA) originale pour la conception et l’implĂ©mentation d’applications (typiquement des applications de lutte contre les dĂ©sastres naturels) dans un espace gĂ©ographique rĂ©el Ă  grande Ă©chelle et dynamique. 2. Une approche basĂ©e sur les agents logiciels pour des problĂšmes de Pathfinding (recherche de chemin) particuliers (dans un environnement rĂ©el et Ă  forte composante spatiale, soumis Ă  des contraintes qualitatives). 3. Une amĂ©lioration de l’approche de planification DCP (plus particuliĂšrement le processus de continuitĂ©) afin de remĂ©dier Ă  certaines limites de la DCP classique. 4. Une solution pratique pour un problĂšme rĂ©el et complexe : la lutte contre les feux de forĂȘts. Cette nouvelle solution permet aux experts du domaine de mieux planifier d’avance les actions de lutte et aussi de surveiller l’exĂ©cution du plan en temps rĂ©el.Planning becomes complex when addressing uncertain situations. Accurate predictions remain a hard task for human planners. The Simulation-Based Planning approach consists in associating planning and simulation. Each generated plan is simulated in order to be tested and evaluated. The most appropriate plan is kept. The problem is even more complex when considering spatial constraints. For example, when fighting a wildfire, dozers build a firebreak to stop fire propagation. They have to take into account not only the fire spread but also the terrain characteristics in order to move easily. We propose an agent-based geosimulation approach to assist such planners with planning under strong spatial constraints in a real large-scale space. Forest fire fighting is a typical problem involving planning within an uncertain real world under strong spatial constraints. We use this case to illustrate our approach (ENCASM). The approach consists in drawing a parallel between the Real Environment RE (i.e. a forest in fire) and the Simulated Environment SE (i.e. a virtual reproduction of the forest). Spatial data within the SE should absolutely come from a GIS (Geographic Information System) for more realism. Real planners such as firefighters or dozers are simulated using software agents which reason about the space of the SE. To achieve a sufficient spatial awareness (taking into account all terrain’s features), agents have advanced capabilities such as perception. Using a multiagent geosimulation approach, we can generate a realistic simulation of the plan so that human decision makers can visualize the probable consequences of its execution. They can thus evaluate the plan and adjust it before it can effectively be executed. When the plan is in progress and in order to maintain coherence between RE and SE, we keep track in the SE of the real planners’ positions in the RE (using georeferencing technologies). We periodically replan the rest of the plan starting from the current position of the real planner. This is done in order to anticipate any problem which could occur due to the dynamism of the RE. We thus enhance the process of the classical Distributed Continual Planning DCP. Finally, the agents must replan as soon as an unexpected event is reported by planners within the RE. Since plans in the studied case (forest fires) are mainly paths, we propose a new approach based on agent geosimulation to solve particular Pathfinding problems. Besides, our approach highlights the benefits of the agent-based geo-simulation to the collaboration of both humans and agents. It thus shows: ‱ How spatial cognitions of both spatially aware agents and human planners can be complementary. ‱ How agent-based geo-simulation can complement human planning skills when addressing complex problems. Finally, when applying our approach on firefighting, we use MAGS as a simulation platform and Prometheus as a fire simulator. The main contributions of this thesis are: 1. An original architecture (ENCASMA) for the design and the implementation of applications (typically, natural disasters applications) in real, dynamic and large-scale geographic spaces. 2. An agent-based approach for particular Pathfinding problems (within real and spatially constrained environments and under qualitative constraints). 3. An enhancement of the DCP (particularly, the continual process) approach in order to overcome some limits of the classical DCP. 4. A practical solution for a real and complex problem: wildfires fighting. This new solution aims to assist experts when planning firefighting actions and monitoring the execution of these plans

    Langage de programmation pour les simulations géoréférencées à base d'agents

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    Lors des dix derniĂšres annĂ©es, les technologies basĂ©es sur les agents logiciels ont Ă©tĂ© appliquĂ©es dans plusieurs domaines tels que les jeux vidĂ©o, les films oĂč Ă©voluent des personnages animĂ©s, en rĂ©alitĂ© virtuelle, dans le dĂ©veloppement d’interfaces oĂč sont fournis des agents « assistants », dans les applications Web Ă©ducatives utilisant des personnages virtuels, pour ne nommer que ceux-lĂ . Dans plusieurs de ces domaines, les simulations Ă  base d’agents nĂ©cessitent l’intĂ©gration de donnĂ©es gĂ©ographiques. Celles-ci intĂšgrent une dimension spatiale et permettent la simulation de divers phĂ©nomĂšnes complexes tels que ceux qui sont liĂ©s aux dynamiques urbaines. Ce qui a menĂ© Ă  un nouveau domaine de recherche : les simulations gĂ©orĂ©fĂ©rencĂ©es Ă  base d’agents (ou SGBA). Certaines plateformes logicielles dĂ©veloppĂ©es pour les SGBA permettent Ă  l’aide de diffĂ©rentes techniques, la spĂ©cification et l’implantation de simulations Ă  base d’agents. Par contre, les comportements des agents qui peuvent y ĂȘtre spĂ©cifiĂ©s sont encore trĂšs limitĂ©s, ce qui est insuffisant pour le dĂ©veloppement de simulations gĂ©orĂ©fĂ©rencĂ©es de phĂ©nomĂšnes sociaux. Dans ce type de simulations, les agents doivent agir de façon autonome et possĂ©der des capacitĂ©s d’apprĂ©hension de l’espace et de prise de dĂ©cisions en rapport avec l’environnement gĂ©ographique dans lequel ils Ă©voluent. Pour possĂ©der de telles caractĂ©ristiques, nous considĂ©rons que ces agents doivent au minimum possĂ©der un mĂ©canisme de perception autonome et individuel (de l’espace physique, des autres objets et agents), en plus d’ĂȘtre proactifs et possĂ©der des comportements autonomes prenant en compte de leur connaissance du monde dans lequel ils Ă©voluent (leur environnement virtuel). La spĂ©cification de ce type d’agents est une tĂąche trĂšs difficile et, Ă  notre connaissance, aucun environnement de dĂ©veloppement actuel n’offre de langage de programmation permettant de crĂ©er ce type d’agents. Dans le contexte du projet PLAMAGS (Programming LAnguage for MultiAgent GeoSimulations), nous avons dĂ©veloppĂ© un nouveau langage de programmation orientĂ©-agent, une dĂ©marche de conception appliquĂ©e et un environnement de dĂ©veloppement permettant la crĂ©ation et l’exĂ©cution rapide et simple de simulations gĂ©orĂ©fĂ©rencĂ©es Ă  base d’agents. Les principales contributions du projet PLAMAGS sont : - Un langage de programmation descriptif, procĂ©dural et orientĂ©-objet complet et utilisable Ă  toutes les Ă©tapes du processus de dĂ©veloppement et totalement dĂ©diĂ© aux SGBA. Ce qui permet d’éliminer l’étape de transition et de transposition du modĂšle thĂ©orique en langage de programmation et ainsi Ă©viter toutes les difficultĂ©s qui y sont rattachĂ©es. - Une dĂ©marche de conception appliquĂ©e oĂč les Ă©tapes de modĂ©lisation, conception, implĂ©mentation, exĂ©cution et validation sont fusionnĂ©es et intĂ©grĂ©es Ă  chaque Ă©tape de la dĂ©marche. - Un modĂšle comportemental puissant (pour les agents), intuitif, modulaire, extensible et flexible permettant un dĂ©veloppement itĂ©ratif incrĂ©mental Ă  l’aide d’abstractions prenant la forme de dĂ©compositions (sous-comportements). - Un modĂšle d’interactions spatialisĂ©es clairement dĂ©fini et directement intĂ©grĂ© dans les primitives du langage de programmation.In the last decade, technologies based on software agents have been used in many domains such as video games, movies containing animated characters, virtual reality, in visual interfaces development where “wizards” are supplied and in educative Web applications using virtual characters, just to name a few. In many of these domains, agent-based simulations require the integration of geographic data. These add a spatial dimension and allow the simulation of many complex phenomena such as those included in urban dynamics. This has spawned a new research field: Multi-Agent- Geo-Simulation (MAGS for short). Some of the frameworks developed for MAGS use many different techniques to specify and implement tagent-based simulations. However, the agents’ behaviors that can be specified are usually very limited and are insufficient for the development of geo-referenced simulation of social phenomena. In this type of simulation, the agents must act autonomously and have the ability to perceive the environment in which they evolve, and then take decision based on these perceptions. To benefit from such characteristics, we consider that these agents must minimally have a perception mechanism that is autonomous and unique to each agent which need as well as to be proactive and have autonomous behavior in relation to their virtual environment. The specification of this type of agent is a difficult task and, to the best of our knowledge, none of the existing development environment offers a language able to fulfill it. In the context of the PLAMAGS (Programming LAnguage for Multi-Agent Geo-Simulations) Project, we developed a new agent-oriented programming language, an applied design methodology and an integrated development environment that allow a quick and simple design and execution cycle of agent-based geo-referenced simulations. The main contributions of this work are as follows: - A full-fledged descriptive programming language, procedural and object-oriented that is usable at every stage of the development cycle and that is dedicated to MAGS. This language eliminates the transition and transposition from the theoretical model to the programming language and thus avoids all the difficulties inherent to such a transposition task. - An applied development methodology where the modeling, design and implementation, execution and validation steps are merged and integrated throughout the development cycle. - A behavioral model that is powerful (agent wise), intuitive, modular, extensible and flexible and thus allows a sequential and iterative development using abstractions based on decomposition (sub-behaviors). - A spatialized interaction model that is clearly defined and directly integrated in the primitives of the programming language

    Architecture logique d'un systÚme multi agents de suivi multi caméra distribué : exploitation du modÚle de croyance transférable

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    This thesis presents the joint use of the theory of evidence and multiple hypothesis tracking for modeling and managing a system for monitoring multiple cameras in a motorway. The tracking is based on the re-identification of objects (vehicles) on the basis of visuals and times informations. A realization of these concepts results in the design and implementation of a software architecture for multiple agents management of multiple camera tracking system. After presenting the state of the art on the frameworks of uncertainty management and that on information fusion for the matching, and the multi-agent systems, our contribution in this work is on two or three levels. The first was an adaptation of the decision phase of the transferable belief model to incorporate the use of multi-hypotheses tracking as a tool of ambiguity survey in case of indecision in matching situation. The second contribution was a proposition of agent-based software architecture for management of a multiple cameras tracking system. We have proposed the global system modeling as well as agents and their interactions modeling using a personal analysis method but nevertheless inspired by modelisation languages and tolls such as Agent UML, MaSE and others, because there is not yet a standard and normalized tool on the subject. Our third contribution was to begin an implementation of our agent-based software architecture using JADE (Java Agent Development Framework). Some experiment and discussions are presented at the end to lead to our conclusions and perspectives.Cette thĂšse prĂ©sente l'utilisation conjointe de la thĂ©orie de l'Ă©vidente et du suivi multi-hypothĂšses pour la modĂ©lisation et la gestion d'un systĂšme de suivi multi-camĂ©ras dans un environnement autoroutier. Le suivi est basĂ© sur la rĂ©-identification des objets (vĂ©hicules) sur la base d'information visio-temporelles. Une concrĂ©tisation de ces concepts se traduit par la conception et la mise en oeuvre d'une architecture logicielle multi-agents de gestion du suivi multi-camĂ©ras. AprĂšs une prĂ©sentation de l'Ă©tat de l'art sur les cadres de gestion de l'incertain et celui relatif Ă  fusion de l'information pour la mise en correspondance, et sur les systĂšmes multi-agents, notre apport dans ce travail se situe Ă  trois niveaux. Le premier a Ă©tĂ© une adaptation de la phase de dĂ©cision du modĂšle de croyance transfĂ©rable pour y intĂ©grer l'utilisation du suivi multi-hypothĂšses comme outil de levĂ©e d'ambigĂŒitĂ© rn cas d'indĂ©cision face Ă  une situation de mise en correspondance. Le second apport a Ă©tĂ© celui de proposer une architecture logicielle Ă  base d'agents pour la gestion du systĂšme du suivi multi-camĂ©ras. Nous en avons proposĂ© la modĂ©lisation globale ainsi que celle des agents et de leurs interactions en utilisant une dĂ©marche personnelle d'analyse mais toutefois inspirĂ©e de langages et outils de modĂ©lisation tels que Agent UML et MaSE pour ne citer que ceux-lĂ , du fait qu'il n'existe pas rĂ©ellement un standard normalisĂ© Ă  ce jour dans ce domaine. Notre troisiĂšme apport a Ă©tĂ© de faire un dĂ©but d'implĂ©mentation de notre architecture logicielle Ă  base d'agent en nous basant sur la plateforme JADE (Java Agent DEvelopment Framework). Quelques expĂ©rimentations et discussions des rĂ©sultats sont prĂ©sentĂ©es Ă  la fin pour dĂ©boucher sur nos conclusions et perspectives

    Conception et développement d'un systÚme multi-agent d'aide à la décision pour la gestion de production dynamique

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    Une prise de décision efficace repose souvent sur le contrÎle de l'information dans le temps, cette action vise à capturer des éléments d'information les plus importants qui sont mis à jour de différentes maniÚres. L'intégration des agents aux SystÚmes Interactifs d'Aide à la Décision (SIAD) fournit un moyen rentable pour la prise de décision. Les agents planifient dans le systÚme et poursuivent leurs buts et sous-objectifs en coopérant, coordonnant leurs tùches et en négociant entre eux afin de répondre avec souplesse et intelligence aux situations dynamiques et imprévues. En gestion de production temps-réel, le systÚme d'aide à la décision mémorise l'état courant de l'atelier. Il connaßt à tout moment l'ensemble des décisions et des événements possibles. Nous distinguons trois contextes d'aide à la décision : (i) aide à la décision pour une séquence admissible; (ii) aide à la décision pour le recouvrement de l'admissibilité et (iii) aide à la décision et à la négociation entre les centres de décision hors du contexte planifié. La présente thÚse propose un SIAD à base d'agents afin de résoudre certains problÚmes d'incertitude dans le systÚme d'ordonnancement de la production dynamique. Le systÚme développé donne aux centres de décision la possibilité pour prendre des décisions dans un contexte dynamique. Plus précisément, les Stations Intégrées de Production (SIP) seront équipées d'un comportement suffisant pour exécuter des opérations concrÚtes et réagir simultanément à la complexité des problÚmes causés par l'ordonnancement dynamique dans des situations réelles. Ces agents expriment leurs préférences en utilisant la méthode ELECTRE III, afin de résoudre les différences. Le mécanisme de négociation est basé sur le Protocole Contract Net (CNP). Le protocole développé sur JADE fournit des échanges de messages entre les agents et leur propose des comportements prédéfinis. L'approche est testée à travers des scénarii simples.An effective decision making is often based on control information in time. This action aims to capture the current state of the most important information elements updated in different ways. For Decision Support Systems (DSS), the software agents' integration provides an automated, cost-effective means for making decisions. The agents in the system autonomously plan and pursue their actions and sub-goals to cooperate, coordinate, and negotiate with others, and to respond flexibly and intelligently to dynamic and unpredictable situations. In real-time production management, the DSS memorizes the current state-of the workshop. It knows constantly all possible decisions and the possible events involved. We distinguish 3 contexts for the decision-making aid: (1) Decision-making aid in the context of an acceptable sequence; (2) Assistance for the admissibility covering; and (3) negotiation support among different decision-making centers in a dynamic context. The present thesis proposes an agent architecture-based DSS in order to solve some uncertainty problems in dynamic production system scheduling. The proposed DSS gives the decision centers the opportunity to make decisions in a dynamical context. Specifically, Integrated Station of Production agents (ISP) will be equipped with a sufficient behavior to carry out practical operations and simultaneously react to the complex problems caused by the dynamic scheduling in real situations. These agents express their preferences by using ELECTRE III method in order to solve differences. The negotiation mechanism is based on the Contract Net Protocol (CNP). The coordination protocol developed on JADE provides message exchanges between agents and offers them predefined behaviors. The approach is tested through simple scenarios

    Conception et expérimentation d'un modÚle de mesures supportant l'amélioration continue de la productivité des organisations qui développent, maintiennent et utilisent intensivement du logiciel

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    Les organisations qui utilisent et dĂ©veloppent intensivement du logiciel (« Software Intensive Organizations » - SIO) rencontrent des problĂšmes de production et de satisfaction des besoins des clients qui ont un impact sur leur compĂ©titivitĂ© et leur viabilitĂ©. Le but de nos travaux de recherche est de rĂ©pondre Ă  cette problĂ©matique par la conception et l’expĂ©rimentation d’un programme de mesure supportant l’amĂ©lioration continue (AC)permanente, mesurable et globale de la productivitĂ© et la pĂ©rennitĂ© des SIO de type « petite et moyenne entreprise – PME ». Les trois objectifs spĂ©cifiques de cette recherche sont : 1. DĂ©terminer un moyen de mesurer de façon efficace, dynamique et continuelle les diffĂ©rents paramĂštres de la SIO pour juger de l’impact et du maintien des modifications apportĂ©es par un programme d’amĂ©lioration continue (PAC). 2. DĂ©velopper un modĂšle de gestion de la stratĂ©gie permettant de focaliser les PAC vers une optimisation globale pour assurer la pĂ©rennitĂ© et des gains de valeur en tenant compte de l’ensemble des actifs et sans limiter la capacitĂ© d’innovation. 3. DĂ©terminer une approche pour connaĂźtre l'Ă©tat de la situation organisationnelle pour soutenir les gestionnaires dans leur contrĂŽle et leur pilotage Ă  tous les niveaux dĂ©cisionnels de la SIO en fonction de ses diverses structures. Nos expĂ©rimentations ont Ă©tĂ© exĂ©cutĂ©es parallĂšlement dans deux organisations avec un dĂ©calage d’un mois de façon Ă  intĂ©grer directement les rĂ©sultats des projets dans la seconde. Dans l’ordre chronologique et par groupe de rĂ©alisation, nos expĂ©rimentations ont consistĂ© : ‱ Ă  amasser les donnĂ©es et Ă  en faire une analyse des situations dans les PME; ‱ Ă  explorer le dĂ©ploiement de bonnes pratiques (BP) Ă©valuĂ©es par des mesures; ‱ Ă  dĂ©finir une approche pour juger l’amĂ©lioration rĂ©elle causĂ©e par les initiatives; ‱ Ă  explorer l’utilisation de tableaux de bord (TB) comme support au pilotage en assurant une gestion moins lourde des indicateurs et un suivi plus efficace des approches pour s’assurer du maintient des mĂ©canismes mis en place; ‱ Ă  explorer les impacts des PAC dans les SIO de type PME. Nos expĂ©rimentations ont dĂ©montrĂ© que sans un encadrement l’usage de bonnes pratiques disparaĂźt rapidement. Nous avons donc retenu et adaptĂ© le Capability Maturity Model Integration (CMMI) afin de dĂ©ployer progressivement sur une pĂ©riode de deux ans une infrastructure de processus qui dĂ©finit la structure et l’ordonnancement des activitĂ©s, dĂ©terminant ainsi ce qui est fait ou doit ĂȘtre fait. Nous avons aussi dĂ©ployĂ© les processus de gestion essentiels Ă  leur fonctionnement. Un systĂšme de mesure de performance (SMP) doit mesurer avec des valeurs proches du temps rĂ©el les paramĂštres Ă©valuant les dimensions et l’état global de la SIO avec des mesures rigoureuses offrant un cadre organisant les indicateurs. Nous avons retenu et modifiĂ© le Balanced Scorecard (BSC) comme base au SMP. Nous avons conçu un mĂ©canisme de ventilation de la valeur unique Ă  tous les niveaux et pour chacune des ressources dans toutes les unitĂ©s administratives, ainsi qu’un modĂšle Ă  base d’indicateurs gĂ©nĂ©rant une valeur unique qui reprĂ©sente l’état de la SIO face Ă  sa vision pour en assurer la pĂ©rennitĂ©. La mise en place d’un ensemble d’indicateurs supportĂ©s par un Tableau de Bord permettant une rĂ©cupĂ©ration plus rapide des donnĂ©es devrait soutenir et rendre permanente l’utilisation des bonnes pratiques par un suivi interactif de la situation. Des mĂ©canismes pour dĂ©montrer objectivement et quantitativement les impacts rĂ©els des mesures doivent donc ĂȘtre dĂ©ployĂ©s et intĂ©grĂ©s au programme de mesure. Le systĂšme de gestion stratĂ©gique (SGS) doit permettre de s’assurer que l’amĂ©lioration apportera un maximum de profit et de focaliser les PAC vers une optimisation globale de l’organisation. Le SGS ne proposant pas de mĂ©canisme de communication bilatĂ©rale, un systĂšme de collaboration sur la stratĂ©gie peut ĂȘtre ajoutĂ©. L’autre apport de nos travaux est une approche et des algorithmes pour consolider les valeurs des indicateurs de la SIO permettant d’évaluer la situation Ă  un point donnĂ© dans le modĂšle de gestion stratĂ©gique. Ces travaux ont permis le dĂ©veloppement d’une mĂ©thodologie de dĂ©ploiement et de gouvernance de la stratĂ©gie basĂ©e sur un SGS couvrant l’ensemble du cycle de vie. Nous avons aussi dĂ©veloppĂ© un modĂšle fondĂ© sur le « i* » pour assurer une dĂ©finition structurĂ©e de la vision et de sa transformation vers les buts en plus d’assurer un meilleur Ă©quilibre entre les perspectives d’un SGS. Nous avons aussi dĂ©veloppĂ© un modĂšle structurĂ© qui assure la dĂ©finition des buts en fonction de la vision et de la mission en permettant un Ă©quilibre entre les diverses perspectives du SGS. De plus, la mise en place des Ă©lĂ©ments de l’entreprise intelligente (EI) permet de rĂ©duire certains problĂšmes de rigiditĂ© imposĂ©s par l’infrastructure de processus et le SGS. Enfin, nous avons dĂ©fini une architecture de solution permettant une amĂ©lioration continue en Ă©valuant la valeur globale des SIO qui visent Ă  devenir intelligentes, fournissant un suivi de la pĂ©rennitĂ© et rĂ©pondant aux lacunes liĂ©es au SGS, au SMP et au PAC. Des expĂ©rimentations ont ensuite permis de conceptualiser un environnement logiciel collaboratif et intĂ©grĂ© rĂ©pondant Ă  ces besoins. Le premier produit logiciel issu de nos travaux sur la gestion des initiatives liĂ©es aux PAC et plus particuliĂšrement du Six Sigma a Ă©tĂ© vendu comme outil de gestion de sites web et d’intranet dans une quarantaine d’organisations. Ce logiciel a fait l’objet d’une commercialisation intense de la part d’un partenaire et une licence de vente a Ă©tĂ© rĂ©alisĂ©e avec un des plus importants joueurs de l’industrie nord amĂ©ricaine. Les autres livrables de recherche sont un ensemble d’indicateurs aux caractĂ©ristiques documentĂ©es et des modĂšles qui structurent les connaissances de l’état de l’art

    Étude et conception d'un systĂšme de personnalisation et d'aide fonctionnelle multi-agents permettant d'assister simultanĂ©ment de maniĂšre transparente les activitĂ©s de vie quotidienne de multiples personnes dans un Habitat Intelligent pour la SantĂ©

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    The application domains of this thesis are Health Smart Homes, and the research is more precisely centered on the improvement of daily-living for cognitively impaired persons and theirs caregivers.The proposed system can observe the context of each person, personalize the environment and assist the tasks detected if they need to be. Every action of the system is as unobtrusive as possible and takes into consideration the presence of more than one person. To personalize and assist the daily-living activities of a lone person, we need to know his personal context. This context is the conjunction of the preferences and habits, the illness or impairment, the movements in the smart home and the state of the various sensor and electrical devices, and the current activities that are detected for one person. To be able to assist many persons simultaneously, we need to compute the overall conjunction of each and every person's context since every presence can influence the global context and every personal one. This complexity brings a lot of problems like the multiple person localization and identification, or the personalization and assistance of multiple persons in the same space with various activities. Those problems are even more interesting since, following an ethical choice to ensure inhabitant's privacy, this project avoid the use of some intrusive technologies

    L'intelligence artificielle : une certaine intelligence du social

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    Sociologie des techniquesDu point de vue d’une sociologie de la connaissance, la recherche contemporaine en intelligence artificielle tire son originalitĂ© de l’intĂ©rĂȘt portĂ© Ă  la modĂ©lisation de la connaissance ordinaire, ce savoir engagĂ© dans la vie de tous les jours (ex. aller l’épicerie, prendre son petit dĂ©jeuner). Les entreprises Facebook ou Google, le fameux GAFAM ainsi que les services de musique et de vidĂ©os en ligne capturent et modĂ©lisent les faits et gestes du quidam afin de remettre les rĂ©sultats de leurs calculs en jeu dans cette mĂȘme vie courante. La recherche en IA porte Ă©galement sur la mise en forme de savoirs savants et professionnels tout comme durant les annĂ©es 1960 et 1970, mais cette thĂšse ne s’y intĂ©ressera pas. Dans le cadre d’une sociologie des sciences et des techniques, je me questionne sur ce que nous, en tant que civilisation occidentale, faisons du dĂ©veloppement technologique, du monde que nous construisons Ă  l’aide des diverses techniques. Ma prĂ©occupation ne porte pas sur les choix des objets privilĂ©giĂ©s par la recherche des laboratoires publics et privĂ©s, mais sur les usages, les dĂ©bouchĂ©s selon la question trĂšs gĂ©nĂ©rale : en quoi telle technique modifie-t-elle ou non notre façon de vivre ? Or, cette question relĂšve d’un exercice de prospective dans la mesure oĂč bien souvent nous ne possĂ©dons pas assez de recul sur ces techniques. Elle demeure malgrĂ© tout une prĂ©occupation d’arriĂšre-plan de mes questions de recherche. En effet, ces modĂšles d’apprentissage machine, trouveraient-ils leur place au sein d’une civilisation qui n’accorderait pas autant d’importance Ă  l’efficacitĂ©, Ă  la productivitĂ©, Ă  la rentabilitĂ©, Ă  la science ou encore au travail ? Aussi, viennent-ils entĂ©riner l’ordre Ă©tabli ou bien offrent-ils de nouvelles possibilitĂ©s d’existence ? Comprendre minimalement l’artefact d’un point de vue technique et saisir du point de vue de la sociologie la façon dont les chercheurs pensent leurs objets nous Ă©claire sur les catĂ©gories de pensĂ©es principales qui orientent ces usages et le cas Ă©chĂ©ant sur les Ă©ventuels effets sociĂ©taux. En l’occurrence, l’idĂ©e de modĂ©liser de nombreuses activitĂ©s de la vie quotidienne repose sur une reprĂ©sentation Ă  priori de celle-ci de la part de chercheurs localisĂ©s socialement par leur profession et plus gĂ©nĂ©ralement leurs relations sociales diverses. Quelle est cette reprĂ©sentation et comment est-elle opĂ©rationnalisĂ©e dans les modĂšles ? PosĂ©e autrement, de quels rapports au monde tĂ©moignent ingĂ©nieurs et informaticiens par l’intermĂ©diaire de leurs connaissances professionnelles, savantes et ordinaires ? Ainsi, dans cette thĂšse, mon travail se ramĂšne Ă  informer de la dimension sociale propre Ă  la technique Ă©tudiĂ©e. À partir d’entretiens auprĂšs de chercheurs en IA, la question de recherche est la suivante : quels sont les savoirs et raisonnements chez les chercheurs au fondement de l’élaboration des algorithmes relevant de l’intelligence artificielle contemporaine et qui construisent une reprĂ©sentation opĂ©ratoire particuliĂšre de la vie sociale ? ExprimĂ©e en terme sociologique, cette question devient : en quoi les modĂšles d'apprentissage sont-ils un nouveau « modĂšle concret de connaissance » pour les usagers et informaticiens selon le concept dĂ©veloppĂ© par le sociologue Gilles Houles ? Les modĂšles dits d’apprentissage sous-tendent une conception relationnelle de la constitution de la connaissance humaine et d’un rapport Ă  la rĂ©alitĂ© mĂ©diĂ© par l’action comme moyen d’actualisation de cette connaissance. RĂ©sumĂ© simplement, le concept sociologique de « modĂšle concret de connaissance » objective les deux modalitĂ©s d’existence de la vie humaine que nous retrouvons empiriquement sous deux concepts informatiques : symbolique (leur modĂšle mathĂ©matique) et l’action ou « l’agent informatique » ou « celui qui agit », que ce concept soit mobilisĂ© ou non par les chercheurs. En somme, ces modĂšles en relation les uns avec les autres et matĂ©rialisĂ©s dans les objets dits connectĂ©s ou « smart » (ex. tĂ©lĂ©phones, Ă©lectromĂ©nagers) forment un schĂ©ma opĂ©ratoire organisateur de la vie sociale. Ce cĂŽtĂ© opĂ©ratoire repose sur la position de « tiers mĂ©diateur » ou de « mĂ©moire sociale technicisĂ©e » dans les relations humains-humains via machines. Je m'appuierai sur le concept de mĂ©moire sociale et de morphologie sociale dĂ©veloppĂ©e par le sociologue Maurice Halbwachs. Autrement dit, ce rĂ©seau d’objets connectĂ©s et d’ĂȘtres humains se ramĂšne Ă  l’instauration d’un cadre cognitif collectif particulier, issu des reprĂ©sentations sociales de groupes professionnels prĂ©cis, mais mises en jeu dans la vie courante de tous, soit une institutionnalisation en cours. En effet, la diffusion et l’adoption des modĂšles dĂ©coulent d’un processus de reconnaissance publique de savoirs sous-jacents et dĂ©jĂ  institutionnalisĂ©s, pour l'essentiel, les mathĂ©matiques et l’ingĂ©nierie, le savoir implicite des « sciences de la gestion » et un savoir dit « scientifique » par les chercheurs. Plus prĂ©cisĂ©ment, le processus en cours consiste en l’institution d’ĂȘtres humains et de machines apprenantes en liens permanents via les objets connectĂ©s (« Internet of Things »). Au final, elle consiste en une mise en rĂ©seau des « rĂ©gularitĂ©s sociales » obtenues par classifications et rĂ©gressions effectuĂ©es par les dĂ©tenteurs des donnĂ©es. Je parlerai d'une « morphologie sociotechnique » ou d’une « configuration sociotechnique ». À la figure du robot polyvalent anthropomorphique censĂ© condenser toute la mise en pratique du savoir sur l’IA, se substitue celle de relations sociales informatisĂ©es comme lieux du maintien des liens entre ĂȘtres humains par un concentrĂ© de savoirs et idĂ©es hĂ©tĂ©rogĂšnes tels qu'un ĂȘtre humain ayant besoin d'aide ou la nĂ©cessitĂ© de la crĂ©ativitĂ© par exemple. À l’usage, s’établit un type de lien social entre ĂȘtres humains via les machines pris entre la rĂ©duction propre Ă  tout modĂšle de l’objet sur lequel il porte, la flexibilitĂ© qu’offre la possibilitĂ© d’ajustement (le cĂŽtĂ© « learning ») et le sens donnĂ© Ă  l’action par l’utilisateur lambda. L’idĂ©ologie comme « mode de connaissance » du rĂ©seau sociotechnique est partie prenante de cette institutionnalisation en cours. Elle offre un cadre cognitif qui remet en cause la diversitĂ© produite par la division habituelle du travail sĂ©mantique au sein des ensembles sociaux en fournissant un modĂšle de lĂ©gitimitĂ©, soit le discours du « partage ». L’accent mis par cette thĂšse sur les « sciences de la gestion » et la notion de rĂ©seau l’inscrit dans le prolongement des Ă©tudes des trente derniĂšres annĂ©es sur cette « sociĂ©tĂ© informationnelle » de Manuel Castells, une « nouvelle reprĂ©sentation gĂ©nĂ©rale des sociĂ©tĂ©s » en rĂ©seau en suivant Luc Boltanski ou encore « l’esprit gestionnaire » qui s’empara des fonctionnaires d’État selon le sociologue Albert Ogien.From the point of view of a sociology of knowledge, contemporary research in Artificial Intelligence (AI) draws its originality by its interest in the modeling of ordinary knowledge, that knowledge engaged in everyday life. The companies Facebook or Google, the so-called GAFAM, as well as online music and video services, capture and model the facts and gestures of the average person in order to put the results of their calculations back into play in its very everyday life. The research in AI also deals with academic and professional knowledge as it did in the 1960s and 1970s, but this thesis will not focus on it. Within the framework of a sociology of science and technology, I question what We, as the Western civilization, do with technological development, about the world we build with the help of various techniques. My concern is not with the choice of research objects privileged by public and private laboratories, but with the uses, the outlets according to the very general question: In what way does such a technique modify or not our way of living? Now, this question is an exercise in foresight insofar as we often do not have enough hindsight on these techniques. Nevertheless, it remains a background concern of my research. Indeed, would these machine learning models find their place in a civilization that would not give as much importance to efficiency, productivity, profitability, science or work? Also, do they endorse the established social organization, or do they offer new possibilities of existence? Understanding the artifact minimally from a technical perspective and grasping from a sociological point of view the way in which researchers think about their objects sheds light on the main categories of thought that guide these uses and, if applicable, on the possible societal effects. In this case, the idea of modeling many activities of daily life is based on an a priori representation of it by researchers who are socially situated by their profession. What is this representation and how is it operationalized in the models? Put differently, what relationships to the world do engineers and computer scientists have through their professional, academic and ordinary knowledge? Thus, in this thesis, my work comes down to informing the social dimension specific to the studied technique. Based on interviews with AI researchers, the question is as follows: What is the knowledge and reasoning of the researchers at the core of the algorithms of contemporary artificial intelligence and which build a specific operational representation of social life? Expressed in sociological terms, this question becomes: In what way are learning models a new "concrete model of knowledge" for users et researchers according to the concept developed by the sociologist Gilles Houles? The so-called learning models underlie a relational constitution of human knowledge and of a relation to reality mediated by actions as a means of actualization of this knowledge. Summarized simply, the sociological concept of "concrete model of knowledge" objectifies the two modalities of existence of the human life that we find empirically under two computing concepts: symbolic (their mathematical model) and the “action” as "the computing agent" or "the one who acts", whether this concept is used or not by the researchers. In sum, these models in relation to each other and materialized in the notorious connected or "smart" objects (e.g. telephones, household appliances) turn social life into a sociotechnical network. Its operational side relies on the position of "third-party intermediary" or "technical social memory" in human-human relations via machines. I will draw upon the concept of "social memory" and "social morphology" developed by the sociologist Maurice Halbwachs. In other words, this network of connected objects and human beings comes down to the establishment of a particular collective cognitive framework, stemming from the social representations of specific professional groups, but put into play in the everyday life of all, that is to say an institutionalization in progress. Indeed, the diffusion and adoption of the models stem from a process of public recognition of underlying and already institutionalized knowledge, essentially mathematics and engineering, the implicit knowledge of the "management sciences" and a knowledge called "scientific" by researchers. More precisely, the process underway consists in the institution of human beings and learning machines in permanent links via connected objects ("Internet of Things"). In the end, it consists in the networking of "social regularities" obtained by classifications and regressions carried out by the data's owners. I will speak of a "sociotechnical morphology" or a "sociotechnical configuration". The figure of the anthropomorphic multipurpose robot, which is supposed to condense all the practical application of knowledge on AI, is replaced by that of computerized social relations as places where links between human beings are maintained by a concentration of heterogeneous knowledge and ideas, such as a human being in need of help or the need for creativity, for example. In use, a type of social link between human beings via the machines is established, caught between the reduction proper to any modelling of the object on which it concerns, the flexibility offered by the possibility of adjustment (the "learning" side) and the meaning given to the action by the lambda user. Ideology as a "mode of knowledge" of the socio-technical network is part of this ongoing institutionalization. It offers a cognitive framework that challenges the diversity produced by the usual division of semantic labor within social groups by providing a model of legitimacy, namely the discourse of "sharing". The emphasis placed by this thesis on the "management sciences" and the notion of network places it in the continuity of the studies of the last thirty years on this "informational society" of Manuel Castells, a "new general representation of societies" into a network according to Luc Boltanski, or the "managerial spirit" which took hold of the State civil servants according to the sociologist Albert Ogie
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