35 research outputs found

    Analyse des systèmes - Sûreté de fonctionnement

    Get PDF
    La complexité croissante des organisations et systèmes industriels et la recherche récurrente d’une meilleure compétitivité forcent les entreprises et gestionnaires d’équipements à une évaluation systématique et quasi continue des performances. La performance est multidimensionnelle. Déclinée suivant des attributs de coût, qualité, délai,…, des critères de productivité, flexibilité, robustesse,…, des aspects environnementaux, sociaux, sociétaux,…, elle doit être évaluée sur l'ensemble du cycle de vie du système ou des produits réalisés. Cette diversité, motivée par une logique socio-économique de développement durable, génère un besoin fort en méthodologies, techniques et outils pour aider aux choix des décideurs dans les phases de conception, de développement ou d’exploitation des produits et systèmes. Nombreuses sont les réponses ; nombreux aussi sont les ouvrages et articles spécialisés qui exposent celles-ci, depuis un état détaillé de toutes les formes d’aide jusqu’à la présentation précise d’outil ou de technique particulière. L’objectif de l'article est de fournir une approche efficace d’analyse d’un système afin d'estimer et d'évaluer la performance de celui-ci. Les éléments méthodologiques qui garantissent une analyse rationnelle du système et de ses performances seront mis en exergue, focalisant sur les aspects sûreté de fonctionnement considérés dès les étapes de conception ; la recherche de performance est, en effet, corrélée au souci constant d‘amélioration de la disponibilité opérationnelle du système et d’optimisation de son coût global de possession

    Modèles probabilistes formels pour problèmes cognitifs usuels

    Get PDF
    International audienceHow can an incomplete and uncertain model of the environment be used to perceive, infer, decide and act efficiently? This is the challenge that both living and artificial cognitive systems have to face. Symbolic logic is, by its nature, unable to deal with this question. The subjectivist approach to probability is an extension to logic that is designed specifically to face this challenge. In this paper, we review a number of frequently encountered cognitive issues and cast them into a common Bayesian formalism. The concepts we review are ambiguities, fusion, multimodality, conflicts, modularity, hierarchies and loops. First, each of these concepts is introduced briefly using some examples from the neuroscience, psychophysics or robotics literature. Then, the concept is formalized using a template Bayesian model. The assumptions and common features of these models, as well as their major differences, are outlined and discussed.Comment un modèle incomplet et incertain de l'environnement peut-il être utilisé pour décider, agir, apprendre, raisonner et percevoir efficacement ? Voici le défi central que les systèmes cognitifs tant naturels qu'artificiels doivent résoudre. La logique, de par sa nature même, faite de certitudes et ne laissant aucune place au doute, est incapable de répondre à cette question. L'approche subjectiviste des probabilités est une extension de la logique conçue pour pallier ce manque. Dans cet article, nous passons en revue un ensemble de problèmes cognitifs usuels et nous montrons comment les formuler et les résoudre avec un formalisme probabiliste unique. Les concepts abordés sont : l'ambigüité, la fusion, la multi-modalité, les conflits, la modularité, les hiérarchies et les boucles. Chacune de ces questions est tout d'abord brièvement présentée à partir d'exemples venant des neurosciences, de la psychophysique ou de la robotique. Ensuite, le concept est formalisé en utilisant un modèle générique bayésien. Enfin, les hypothèses, les points communs et les différences de chacun de ces modèles sont analysés et discutés

    Amélioration des techniques d'optimisation combinatoire par retour d'expérience dans le cadre de la sélection de scénarios de Produit/Projet

    Get PDF
    La définition et l’utilisation d'un modèle couplant la conception de produit et la conduite du projet dès les phases amont de l’étude d’un système correspondent à une forte demande industrielle. Ce modèle permet la prise en compte simultanée de décisions issues des deux environnements produit/projet mais il représente une augmentation conséquente de la dimension de l'espace de recherche à explorer pour le système d'aide à la décision, notamment lorsque il s'agit d'une optimisation multiobjectif. Les méthodes de type métaheuristique tel que les algorithmes évolutionnaires, sont une alternative intéressante pour la résolution de ce problème fortement combinatoire. Ce problème présente néanmoins une particularité intéressante et inexploitée : Il est en effet courant de réutiliser, en les adaptant, des composants ou des procédures précédemment mis en œuvre dans les produits/projets antérieurs. L'idée mise en avant dans ce travail consiste à utiliser ces connaissances « a priori » disponibles afin de guider la recherche de nouvelles solutions par l'algorithme évolutionnaire. Le formalisme des réseaux bayésiens a été retenu pour la modélisation interactive des connaissances expertes. De nouveaux opérateurs évolutionnaires ont été définis afin d'utiliser les connaissances contenues dans le réseau. De plus, le système a été complété par un processus d'apprentissage paramétrique en cours d'optimisation permettant d'adapter le modèle si le guidage ne donne pas de bons résultats. La méthode proposée assure à la fois une optimisation plus rapide et efficace, mais elle permet également de fournir au décideur un modèle de connaissances graphique et interactif associé au projet étudié. Une plateforme expérimentale a été réalisée pour valider notre approche. ABSTRACT : The definition and use of a model coupling product design and project management in the earliest phase of the study of a system correspond to a keen industrial demand. This model allows simultaneous to take into account decisions resulting from the two environments (product and project) but it represents a consequent increase of the search space dimension for the decision-making system, in particular when it concerns a multiobjective optimization. Metaheuristics methods such as evolutionary algorithm are an interesting way to solve this strongly combinative problem. Nevertheless, this problem presents an interesting and unexploited characteristic: It is indeed current to re-use, by adapting them, the components or the procedures previously implemented in pasted product or project. The idea proposed in this work consists in using this “a priori” knowledge available in order to guide the search for new solutions by the evolutionary algorithm. Bayesian network was retained for the interactive modeling of expert knowledge. New evolutionary operators were defined in order to use knowledge contained in the network. Moreover, the system is completed by a process of parametric learning during optimization witch make it possible to adapt the model if guidance does not give good results. The method suggested ensures both a faster and effective optimization, but it also makes it possible to provide to the decision maker a graphic and interactive model of knowledge linked to studied project. An experimental platform was carried out to validate our approach

    Outils d'aide à la décision pour la sélection des filières de valorisation des produits de la déconstruction des systèmes en fin de vie : application au domaine aéronautique

    Get PDF
    Dans un contexte de développement durable, les enjeux de la dernière phase du cycle de vie d'un système, la phase de retrait de service, se sont accrus ces dernières années. Les systèmes en fin de vie doivent être déconstruits afin d'être revalorisés pour répondre aux différentes exigences environnementales. Cette responsabilité incombe au concepteur qui doit définir le sous-système support de la phase de retrait de service : le système de déconstruction. Sa principale fonction est la réalisation de l'activité de déconstruction dans l'objectif de favoriser en aval le recyclage de la matière des constituants du système en fin de vie et/ou leur recyclage fonctionnel. Les stratégies de déconstruction doivent répondre à l'ensemble des problèmes de décision posés lors de la phase de retrait de service d'un système. Il s'agit notamment de sélectionner les constituants valorisables suivant des critères techniques, économiques et environnementaux puis de définir et optimiser le système de déconstruction permettant l'obtention de ces produits. La solution obtenue définie ce que nous avons appelé une trajectoire de déconstruction. Nos travaux portent sur la modélisation et l'optimisation de ces trajectoires. Nos développements s'articulent en quatre phases. Etat de l'art et démarche de définition d'une trajectoire. Dans cette phase, une structure de démarche de définition de trajectoires de déconstruction est proposée puis instrumentée. Les modèles généralement utilisés dans ce cadre sont de type déterministe et ne permettent pas de prendre en compte et de gérer les incertitudes inhérentes au processus de déconstruction (état dégradé du système en fin de vie et de ses constituants, demandes en produits issus de la déconstruction, dates de fin de vie des systèmes, …). Pour déterminer une solution robuste de déconstruction d'un système en fin de vie, l'aide à la décision proposée doit intégrer des incertitudes de nature diverse tout en facilitant leur gestion et leurs mises à jour. Incertitudes en déconstruction. Sur la base de ce constat, l'ensemble d'incertitudes couramment mises en jeu dans l'optimisation des trajectoires est identifié et caractérisé. Les méthodes probabilistes apparaissent comme des approches privilégiées pour intégrer ces incertitudes dans une démarche d'aide la décision. Les réseaux bayésiens et leur extension aux diagrammes d'influence sont proposés pour répondre à différents problèmes de décision posés lors de la définition d'une trajectoire de déconstruction. Ils servent de support au développement d'un outil d'aide à la décision. Modélisation de trajectoires de déconstruction : principes et approche statique d'optimisation. Après avoir présenté ses principes de modélisation, l'outil est développé dans une approche de détermination d'une trajectoire de déconstruction d'un système en fin de vie donné. La trajectoire obtenue fixe la profondeur de déconstruction, les options de revalorisation, les séquences et les modes de déconstruction suivant des critères économiques et environnementaux tout en permettant de gérer différents types d'incertitude. L'utilisation de critères économiques est ici privilégiée. Un exemple d'application sur un système aéronautique est développé pour illustrer les principes de modélisation. Approche dynamique pour l'optimisation d'une trajectoire de déconstruction. Le champ d'application de l'outil d'aide à la décision est étendu en intégrant une dimension temporelle à la modélisation du problème à l'aide des réseaux bayésiens dynamiques. Les trajectoires de déconstruction peuvent ainsi être établies sur des horizons couvrant les arrivées de plusieurs systèmes en fin de vie en présence d'incertitudes. Le modèle permet de déterminer des politiques de déconstruction pour chaque opération identifiée dans la trajectoire en fonction de différents paramètres liés à la gestion des demandes et des arrivées ou encore au processus d'obtention de ces produits. Le décideur peut ainsi adapter l'outil à différents contextes de détermination de trajectoire de déconstruction de systèmes en fin de vie

    Contrôle intelligent de la domotique à partir d'informations temporelles multi sources imprécises et incertaines

    Get PDF
    La Maison Intelligente est une résidence équipée de technologie informatique qui assiste ses habitant dans les situations diverses de la vie domestique en essayant de gérer de manière optimale leur confort et leur sécurité par action sur la maison. La détection des situations anormales est un des points essentiels d'un système de surveillance à domicile. Ces situations peuvent être détectées en analysant les primitives générées par les étages de traitement audio et par les capteurs de l'appartement. Par exemple, la détection de cris et de bruits sourds (chute d'un objet lourd) dans un intervalle de temps réduit permet d'inférer l'occurrence d'une chute. Le but des travaux de cette thèse est la réalisation d'un contrôleur intelligent relié à tous les périphériques de la maison capable de réagir aux demandes de l'habitant (par commande vocale) et de reconnaître des situations à risque ou détresse. Pour accomplir cet objectif, il est nécessaire de représenter formellement et raisonner sur des informations, le plus souvent temporelles, à des niveaux d'abstraction différents. Le principale défi est le traitement de l'incertitude, l'imprécision, et incomplétude, qui caractérisent les informations dans ce domaine d'application. Par ailleurs, les décisions prises par le contrôleur doivent tenir compte du contexte dans lequel une ordre est donné, ce qui nous place dans l'informatique sensible au contexte. Le contexte est composé des informations de haut niveau tels que la localisation, l'activité en cours de réalisation, la période de la journée. Les recherches présentées dans ce manuscrit peuvent être divisés principalement en trois axes: la réalisation des méthodes d'inférence pour acquérir les informations du contexte(notamment, la localisation de l'habitant y l'activité en cours) à partir des informations incertains, la représentation des connaissances sur l'environnement et les situations à risque, et finalement la prise de décision à partir des informations contextuelles. La dernière partie du manuscrit expose les résultats de la validation des méthodes proposées par des évaluations amenées à la plateforme expérimental Domus.A smart home is a residence featuring ambient intelligence technologies in order to help its dwellers in different situations of common life by trying to manage their comfort and security through the execution of actions over the effectors of the house. Detection of abnormal situations is paramount in the development of surveillance systems. These situations can be detected by the analysis of the traces resulting from audio processing and the data provided by the network of sensors installed in the smart home. For instance, detection of cries along with thuds(fall of a heavy object) in a short time interval can help to infer that the resident has fallen. The goal of the research presented in this thesis is the implementation of an intelligence controller connected with the devices in the house that is able to react to user's commands(through vocal interfaces) and recognize dangerous situations. In order to fulfill this goal, it is necessary to create formal representation and to develop reasoning mechanism over informations that are often temporal and having different levels of abstraction. The main challenge is the processing the uncertainty, imprecision, and incompleteness that characterise this domain of application. Moreover, the decisions taken by the intelligent controller must consider the context in which a user command is given, so this work is made in the area of Context Aware Computing. Context includes high level information such as the location of the dweller, the activity she is making, and the time of the day. The research works presented in this thesis can be divided mainly in three parts: the implementation of inference methods to obtain context information(namely, location and activity) from uncertain information, knowledge representation about the environment and dangerous situations, and finally the development of decision making models that use the inferred context information. The last part of this thesis shows the results from the validation of the proposed methods through experiments performed in an experimental platform, the Domus apartment.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

    Modélisation bayésienne des interactions multidimensionnelles dans un système complexe : application à la gestion des risques de crues

    Get PDF
    Le travail aborde la modélisation et l’analyse de systèmes complexes, caractérisés, dans un cadre incertain et évolutif, par de nombreuses interactions entre composants. Dans un cadre de gestion des risques, le travail vise à créer un modèle causal spatio-temporel pour l’explication et la probabilisation de certains événements redoutés à des fins de diagnostic et de pronostic. Le travail de modélisation est basé sur l’approche bayésienne et, plus particulièrement, sur les Réseaux Bayésiens (RB). Dans l’optique de considérer des systèmes de grande taille et de représenter leur complexité spatio-temporelle, leur caractère multiéchelles et incertain dans un cadre dynamique, l’idée de ce travail est alors d’étendre le concept des Réseaux Bayesiens Dynamiques (RBD) et d’utiliser le paradigme Orienté Objet pour l’appliquer aux réseaux bayésiens. Dans leur forme actuelle, les réseaux bayésiens orientés objet permettent de créer des instances réutilisables mais non instanciables. En d’autres termes, cela implique que l’objet généré est susceptible d’être appelé plusieurs fois dans la construction d’un modèle mais sans pour autant que ces paramètres (tables de probabilités marginales ou conditionnelles) ne soient modifiés. Ce travail de thèse vise à combler cette lacune en proposant une approche structurée permettant de construire des grands systèmes à base d’objets (caractérisés par des réseaux bayésiens simples) dont les paramètres peuvent être actualisés en fonction de l’instant ou du contexte de leur appel et de leur utilisation. Ce concept est concrétisé sous la forme de Réseaux Bayésiens Multidimensionnels par leur propension à combiner plusieurs dimensions qu’elles soient spatiales ou temporelles

    Modélisation graphique probabiliste pour la maîtrise des risques, la fiabilité et la synthèse de lois de commande des systèmes complexes

    Get PDF
    Mes travaux de recherche sont menés au Centre de Recherche en Automatique de Nancy (CRAN), dans le département Ingénierie des Systèmes Eco-Techniques (ISET) sous la responsabilité de B. Iung et de A. Thomas et le département Contrôle - Identification - Diagnostic (CID) sous la responsabilité de D. Maquin et de G. Millerioux.L’objectif principal de mes recherches est de formaliser des méthodes de construction de modèles probabilistes représentant les bons fonctionnements et les dysfonctionnements d’un système industriel. Ces modèles ont pour but de permettre l’évaluation des objectifs de fonctionnement du système (exigences opérationnelles, performances) et les conséquences en termes de fiabilité et de maîtrise des risques (exigences de sûreté). Ceci nécessite de modéliser les impacts de l’environnement sur le système et sur ses performances, mais aussi l’impact des stratégies de commande et des stratégies de maintenance sur l’état de santé du système.Pour plus de détails.A travers les différents travaux de thèses et collaborations, j’ai exploité différents formalismes de modélisation probabilistes. Les apports majeurs de nos contributions se déclinent en 3 points :• La modélisation des conséquences fonctionnelles des défaillances, structurée à partir des connaissances métiers. Nous avons développés les principes de modélisation par Réseau Bayésien (RB) permettant de relier la fiabilité et les effets des états de dégradation des composants à l’architecture fonctionnelle du système. Les composants et les modes de défaillances sont alors décrits naturellement par des variables multi-états ce qui est difficile à modéliser par les méthodes classiques de sûreté de fonctionnement. Nous proposons de représenter le modèle selon différents niveaux d'abstraction en relation avec l’analyse fonctionnelle. La modélisation par un modèle probabiliste relationnel (PRM) permet de capitaliser la connaissance par la création des classes génériques instanciées sur un système avec le principe des composants pris sur étagère.• Une modélisation dynamique de la fiabilité des systèmes pris dans leur environnement. Nous avons contribué lors de notre collaboration avec Bayesia à la modélisation de la fiabilité des systèmes par Réseau Bayésien Dynamique (RBD). Un RBD permet, grâce à la factorisation de la loi jointe, une complexité inférieure à une Chaîne de Markov ainsi qu’un paramétrage plus facile. La collaboration avec Bayesia a permis l’intégration dans Bayesialab (outil de modélisation) de ces extensions et notamment l’utilisation de paramètres variables dans le temps élargissant la modélisation des RBD à des processus Markoviens non homogènes.• La synthèse de la loi de commande pour l’optimisation de la fiabilité du système. Nous travaillons sur l’intégration de la fiabilité dans les objectifs de commande des systèmes sous contrainte de défaillances ou de défauts. Nous posons aujourd’hui le problème dans un contexte général de commande. Nous proposons une structuration du système de commande intégrant des fonctions d’optimisation et des fonctions d’évaluation de grandeurs probabilistes liées à la fiabilité du système. Nos travaux récents sont focalisés sur l’intégration, dans la boucle d’optimisation de la commande, des facteurs issues d’une analyse de sensibilité de la fiabilité du système par rapport aux composants

    Modèle possibiliste pour la reconnaissance d'activités habitat intelligent

    Get PDF
    Le vieillissement actuel de la population provoque un accroissement de problèmes dans les systèmes de santé, dont une pénurie de personnel médical pour les soins à domicile. Le vieillissement de la population a également pour effet d'augmenter le nombre de personnes avec troubles cognitifs. Les comportements incohérents induits par les symptômes des troubles cognitifs limitent la capacité de ces personnes à réaliser leurs activités de la vie quotidienne (AVQ). L'un des axes de recherche prometteurs de cette problématique est l'amélioration et le maintien de la qualité de vie des personnes avec troubles cognitifs dans leurs domiciles. Pour répondre à cette problématique, plusieurs laboratoires de recherche, dont le laboratoire de DOmotique et d'informatique Mobile de l'Université de Sherbrooke (DOMUS), explorent les différents moyens de soutenir, à l'intérieur d'un habitat intelligent, un occupant avec troubles cognitifs dans l'accomplissement de ses AVQ. Cette approche s'inscrit dans le récent courant de pensée issu de l'intelligence ambiante, qui fait référence à une tendance où les environnements sont enrichis avec des technologies (capteurs, effecteurs et autres dispositifs interconnectés par un réseau), dans le but de concevoir un système pouvant planifier une assistance ponctuelle aux occupants en fonction des informations recueillies et de l'historique des données accumulées. L'une des difficultés majeures inhérentes à ce contexte est la reconnaissance et la prédiction des comportements anormaux lorsque les occupants effectuent leurs AVQ à l'intérieur d'un habitat intelligent. Cette thèse vise à contribuer à l'amélioration du processus de reconnaissance de comportements d'un occupant avec troubles cognitifs. Notre proposition consiste en une approche de reconnaissance et prédiction de comportements fondée sur une formalisation des actions basée sur la théorie des possibilités, une alternative à la théorie des probabilités. Les actions sont inférées à partir de l'état actuellement observé de l'habitat intelligent obtenu grâce aux évènements envoyés par les capteurs présents dans l'appartement, lesquelles peuvent fournir une information incomplète et imparfaite. À partir de la séquence d'actions observées plausibles, l'approche proposée utilise une formalisation des activités en structure de plans d'actions pour inférer le comportement observé de l'occupant. Cette approche est en mesure de considérer les comportements erronés, où l'occupant effectue de façon erronée certaines activités tandis que d'autres peuvent être effectuées de façon cohérente, et les comportements cohérents, où l'occupant effectue une ou plusieurs activités de façon cohérente. Les hypothèses sur le comportement observé sont ensuite utilisées pour déterminer les opportunités d'assistance que l'habitat intelligent peut offrir. L'approche proposée a été implémentée et validée au sein de l'infrastructure du projet"Ambient Intelligence for Home-based Elderly Care" à l'"Institute for Infocomm Research" de Singapour et présente des résultats prometteurs pour des scénarios de cas réels effectués dans l'infrastructure. Le développement d'un habitat intelligent capable de maintenir et d'améliorer la qualité de vie des personnes avec troubles cognitifs permettrait de diminuer le fardeau des aidants naturels et professionnels, facilitant le choix des ces personnes de rester à domicile. Ce type de technologie pourrait constituer une solution viable aux problèmes des systèmes de santé associés au vieillissement de la population. De plus, ce type d'approche peut également être utilisé dans des contextes où les comportements anormaux et les situations à risque doivent être évités comme, par exemple, dans le domaine de l'aviation

    Contribution à la planification de projet : proposition d’un modèle d’évaluation des scénarios de risque-projet

    Get PDF
    Dans le contexte de la planification de projet, l’objectif de cette thèse est de s’intéresser à la prise en compte, dès les phases de conception de projet, des différents aléas potentiels pouvant survenir au cours du projet. Nous proposons ainsi une approche permettant de fiabiliser les estimations nécessaires à la prise de décision. Cette approche vise à adresser deux problématiques bien spécifiques (i) comment, pour l’évaluation d’un projet, pourrait-on tenir compte de l’ensemble des éventualités, événements et situations que le projet pourrait rencontrer au cours de son déroulement et (ii) comment tenir compte des liens et relations qui peuvent exister entre les risques. Pour cela, un modèle d’évaluation des scénarios de risque projet en variables mixtes multi risques, multi impacts, multi stratégies de traitement, multi dépendances, est proposé. Le modèle développé est intégré à un cadre de simulation permettant de traiter le processus complet de planification de projet. Un prototype informatique supportant cette approche a ainsi été développé et appliqué sur un cas d’étude issue du secteur pharmaceutique (conduite d’une étude clinique). ABSTRACT : In the context of project planning, the objective of this thesis is to focus on the consideration, from the design phase of the project, of the various potential hazards that may arise during the project. We propose an approach for reliable estimates needed for decision-making. This approach aims to address two specific problems (i) how to evaluate a project, one might consider all possibilities, events and situations that the project could encounter during its implementation and (ii) how to address the linkages and relationships that can co-exist between risks. For this, a model for assessing the scenarios of risk-project in the mixed variables of multi-risk, multiimpact, multi-strategy of treatments and multi-dependency, is proposed. The developed model is integrated into a simulation framework for handling the entire process of project planning. A prototype computer program that supports this approach has been developed and applied in a case study for the pharmaceutical sector (conducting a clinical study)

    SARIPOD : Système multi-Agent de Recherche Intelligente POssibiliste de Documents Web

    Get PDF
    La présente thèse de doctorat en informatique propose un modèle pour une recherche d'information intelligente possibiliste des documents Web et son implémentation. Ce modèle est à base de deux Réseaux Petits Mondes Hiérarchiques (RPMH) et d'un Réseau Possibiliste (RP) : Le premier RPMH consiste à structurer les documents retrouvés en zones denses de pages Web thématiquement liées les unes aux autres. Nous faisons ainsi apparaître des nuages denses de pages qui traitent d'un sujet et des sujets connexes (assez similaires sémantiquement) et qui répondent toutes fortement à une requête. Le second RPMH est celui qui consiste à ne pas prendre les mots-clés tels quels mais à considérer une requête comme multiple en ce sens qu'on ne cherche pas seulement le mot-clé dans les pages Web mais aussi les substantifs qui lui sont sémantiquement proches. Les Réseaux Possibilistes combinent les deux RPMH afin d'organiser les documents recherchés selon les préférences de l'utilisateur. En effet, l'originalité du modèle proposé se décline selon les trois volets suivants qui synthétisent nos contributions. Le premier volet s'intéresse au processus itératif de la reformulation sémantique de requêtes. Cette technique est à base de relations de dépendance entre les termes de la requête. Nous évaluons notamment les proximités des mots du dictionnaire français « Le Grand Robert » par rapport aux termes de la requête. Ces proximités sont calculées par le biais de notre approche de recherche des composantes de sens dans un RPMH de dictionnaire de mots par application d'une méthode basée sur le dénombrement des circuits dans le réseau. En fait, l'utilisateur du système proposé choisit le nombre de mots sémantiquement proches qu'il désire ajouter à chaque terme de sa requête originelle pour construire sa requête reformulée sémantiquement. Cette dernière représente la première partie de son profil qu'il propose au système. La seconde partie de son profil est constituée des choix des coefficients de pertinence possibilistes affectés aux entités logiques des documents de la collection. Ainsi, notre système tient compte des profils dynamiques des utilisateurs au fur et à mesure que ces derniers utilisent le système. Ce dernier est caractérisé par son intelligence, son adaptativité, sa flexibilité et sa dynamicité. Le second volet consiste à proposer des relations de dépendance entre les documents recherchés dans un cadre ordinal. Ces relations de dépendance entre ces documents traduisent les liens sémantiques ou statistiques évaluant les distributions des termes communs à des paires ou ensembles de documents. Afin de quantifier ces relations, nous nous sommes basés sur les calculs des proximités entres ces documents par application d'une méthode de dénombrement de circuits dans le RPMH de pages Web. En effet, les documents peuvent ainsi être regroupés dans des classes communes (groupes de documents thématiquement proches). Le troisième volet concerne la définition des relations de dépendance, entre les termes de la requête et les documents recherchés, dans un cadre qualitatif. Les valeurs affectées à ces relations traduisent des ordres partiels de préférence. En fait, la théorie des possibilités offre deux cadres de travail : le cadre qualitatif ou ordinal et le cadre quantitatif. Nous avons proposé notre modèle dans un cadre ordinal. Ainsi, des préférences entre les termes de la requête se sont ajoutées à notre modèle de base. Ces préférences permettent de restituer des documents classés par préférence de pertinence. Nous avons mesuré aussi l'apport de ces facteurs de préférence dans l'augmentation des scores de pertinence des documents contenant ces termes dans le but de pénaliser les scores de pertinence des documents ne les contenant pas. Pour la mise en place de ce modèle nous avons choisi les systèmes multi-agents. L'avantage de l'architecture que nous proposons est qu'elle offre un cadre pour une collaboration entre les différents acteurs et la mise en œuvre de toutes les fonctionnalités du système de recherche d'information (SRI). L'architecture s'accorde parfaitement avec le caractère intelligent possibiliste et permet de bénéficier des capacités de synergie inhérente entre les différentes composantes du modèle proposé. Dans le présent travail, nous avons donc pu mettre en exergue à travers les expérimentations effectuées l'intérêt de faire combiner les deux RPMH via un réseau possibiliste dans un SRI, ce qui permet d'enrichir le niveau d'exploration d'une collection. Ce dernier n'est pas limité aux documents mais l'étend en considérant les requêtes. En effet, la phase de reformulation sémantique de requête permet à l'utilisateur de profiter des autres documents correspondants aux termes sémantiquement proches des termes de la requête originelle. Ces documents peuvent exister dans d'autres classes des thèmes. En conséquence, une reclassification proposée par le système s'avère pertinente afin d'adapter les résultats d'une requête aux nouveaux besoins des utilisateurs. ABSTRACT : This Ph.D. thesis proposes a new model for a multiagent possibilistic Web information retrieval and its implementation. This model is based on two Hierarchical Small-Worlds (HSW) Networks and a Possibilistic Networks (PN): The first HSW consists in structuring the founded documents in dense zones of Web pages which strongly depend on each other. We thus reveal dense clouds of pages which "speak" more or less about the same subject and related subjects (semantically similar) and which all strongly answer user's query. The second HSW consists in considering the query as multiple in the sense that we don't seek only the keyword in the Web pages but also its semantically close substantives. The PN generates the mixing of these two HSW in order to organize the searched documents according to user's preferences. Indeed, the originality of the suggested model is declined according to three following shutters' which synthesize our contributions. The first shutter is interested in the iterative process of query semantic reformulation. This technique is based on relationship dependence between query's terms. We evaluate in particular the semantics proximities between the words of the French dictionary "Le Grand Robert" and query's terms. These proximities are calculated via our approach of research of the semantics components in the HSW of dictionary of words by application of our method of enumeration of circuits in the HSW of dictionary. In fact, the user of the suggested system chooses the number of close words that he desire to add to each word of his initial query to build his semantically reformulated query. This one represents the first part of user's profile which he proposes to the system. The second part of its profile makes up of its choices of the coefficients of relevance possibilistic of the logical entities of the documents of the collection. Thus, our system takes account of the dynamic profiles of its users progressively they use the system, which proves its intelligence, its adaptability, its flexibility and its dynamicity. The second shutter consists in proposing relationship dependence between documents of the collection within an ordinal framework. These relationships dependence between these documents represent the semantic or statistical links evaluating the distributions of the general terms to pairs or sets of documents.  In order to quantify these relationships, we are based on the calculations of the proximities between these documents by application of a method enumerating of circuits in the HSW of Web pages. Indeed, the documents can thus be clustered in common classes (groups of close documents). The third shutter is related to the definition of the relationships dependence between query's terms and documents of the collection, within a qualitative framework. The assigned values to these relations translate preferably partial orders. In fact, possibilistic theory offers two working frameworks:  the qualitative or ordinal framework and the numerical framework.  We proposed our model within an ordinal framework. Thus, we add to our basic model preferences between query's terms. These preferences make it possible to restore documents classified by relevance's preference. We also measured the contribution of these preferably factors in the increase of the relevance's scores of  documents containing these terms with an aim of penalizing the relevance's scores of the documents not containing them. For the installation of this model we chose multiagent systems. The advantage of the proposed architecture is that it offers a framework for collaboration between the various actors and the implementation of all the functionalities of the information retrieval system. Architecture agrees perfectly with the possibilistic intelligent character and makes it possible to profit from the capacities of inherent synergy in the suggested model. We thus could put forward, through the carried out experiments, the goal of combining the two HSW via a possibilistic network in an information retrieval system, which makes it possible to enrich the exploration level of a collection. This exploration is not only limited to the documents but it extends by considering also the query. Indeed, the semantic query reformulation phase makes it possible to benefit user from other documents which contain some close terms of the initial query. These documents can exist in other topics classes. Consequently, a reclassification suggested by the system proves its relevance in order to adapt query's results to new user's needs
    corecore