Formalisation d'un environnement d'aide à l'analyse géovisuelle: Application à la sécurité et sûreté de la maritimisation de l'énergie

The maritime space is still a sensitive area due to many accidents and dangers, such as collisions or pirate attacks. In order to ensure the control of safety and security of this area, it is essential to study near real-time movement information (surveillance) or past events (analysis). Controllers and analysts are then faced to large sets of data, which must be studied with systems using maps and other visualizations. However, these tools are limited in terms of analysis capacities. Using geovisual analytics could be used to improve pattern identification, anomalies detection and knowledge discovery. However, due to the complexity of their use, most methods are still at the stage of research, and are not used yet in the operational word for studying maritime risks.In this context, we propose a geovisual analytics support system to guide users in the visualization and the analysis of maritime risks. Our research methodology is based on the formalization of use cases, of users and of several visualization methods. Ontologies and rules are used to create a knowledge-based system, to select adequate solutions for the visualization and the analysis of ships’ trajectories. Some examples for analyzing maritime risks are then presented to illustrate the use of such a system.L’espace maritime est encore aujourd’hui le contexte de nombreux accidents et dangers, comme des collisions ou des attaques pirates. Afin de garantir le contrôle de la sûreté et de la sécurité de cet espace, il est nécessaire d’étudier les données de mouvement en temps réel (surveillance) et les évènements passés (analyse). Contrôleurs et analystes sont alors confrontés à de grandes quantités de données, qui doivent être étudiées grâce à des systèmes utilisant des cartes et autres visualisations. Cependant, ces outils sont limités en termes de capacités d’analyse. L’utilisation de méthodes d’analyse géovisuelle pourrait alors faciliter la reconnaissance de motifs, la détection d’anomalies et la découverte de connaissances. Toutefois, en raison de leur complexité d’utilisation, plusieurs de ces méthodes n’ont pas dépassé le stade académique, et ne sont pas encore utilisées de manière opérationnelle dans l’étude des risques maritimes.Dans ce contexte, nous proposons un environnement d’aide à l’analyse géovisuelle, qui permet de guider l’utilisateur dans la visualisation et l’analyse d’informations pour l’étude des risques maritimes. Notre démarche de thèse se fonde sur la formalisation des cas d’utilisation, des utilisateurs et des méthodes de visualisation. Le recours à des ontologies et des règles permet de concevoir un système à base de connaissances, afin de proposer des méthodes adéquates pour la visualisation et l’analyse des trajectoires de navires. Nous illustrons cette proposition par plusieurs exemples d’analyse de risques en mer

Construction d'un modèle sémantique pour organiser les connaissances dédiées à l'agroécologie. Le cas d'Agro-PEPS/GECO

International audienceIn 2008, the RMT SdCi (Joint Technological Network on Innovative Cropping Systems) launched the develop-ment of a collaborative web tool, named Agro-PEPS, in response to the needs to redesign the mode of agricul-tural production. This tool aims to help practitioners to design, pilot, manage and learn innovative and efficient cropping systems. In 2015, the Ministry in charge of Agriculture decided to develop GECO within the framework of the ECOPHYTO plan. GECO is a collaborative knowledge management tool dedicated to agroecology. It is built up in using Agro-PEPS as a prototype. The necessarily systemic and complex nature of this type of knowledge leads us to develop a semantic model. This model allows the search engine to provide more accurate answers to queries and to sort them depending on their relevance. We present the first version of this model in this article. GECO will be online in a beta version in early 2017.Face aux besoins de reconception des modes de production agricoles, le Réseau Mixte Technologique SdCi (Systèmes de Culture Innovants) a lancé, dès 2008, le développement d'un outil web collaboratif, Agro-PEPS, pour aider les acteurs du terrain à concevoir, piloter, gérer et faire l'apprentissage de systèmes de culture innovants et performants. En 2015, le ministère en charge de l'agriculture a décidé, dans le cadre du plan Ecophyto, de développer GECO, dispositif de GEstion des COnnaissances, en utilisant Agro-PEPS comme prototype. GECO est un outil web collaboratif de gestion des connaissances dédiées à l'agroécologie. Le caractère nécessairement systémique et complexe de ce type de connaissances nous a conduits à développer un modèle sémantique. Ce modèle, dont une première version est présentée dans cet article, permet au moteur de recherche de fournir des réponses aux requêtes plus précises et dont la pertinence est hiérarchisée. GECO sera mis en ligne dans sa version béta début 2017

Représentations formelles en terminologie

International audienceLes représentations non verbales, que ce soit des termes ou de leur définition, jouent un rôle important en terminologie. Comment ne pas citer l’exemple du dictionnaire multilingue de la machine outil de E. Wüster, fondateur de la terminologie moderne, où le dessin technique exprimé dans un langage figuratif et normalisé constitue une représentation non verbale du concept reléguant les définitions en langue naturelle au rang d’explications linguistiques. Parmi les représentations non verbales des concepts, les représentations formelles tiennent aujourd’hui une place prépondérante en terminologie. Dans le cadre de cette contribution nous verrons que de telles représentations, en particulier avec l’apport des ontologies issues de l’ingénierie des connaissances, permettent non seulement l’opérationnalisation des terminologies à des fins de traitement de l’information, mais qu’elles impactent également le travail terminologique dans ses principes et ses fondements. Ce tournant ontologique de la terminologie amène à distinguer les définitions formelles des concepts, spécifications logiques et objectives, des définitions en langue naturelle. Il permet de normaliser ce qui peut l’être, à savoir les connaissances du domaine, et de préserver ce qui doit l’être, à savoir la diversité langagière. La langue, même scientifique et technique, ne se laisse pas normaliser

De la neurochirurgie guidée par l'image,<br />au processus neurochirurgical assisté par la connaissance et l'information

La totalité des services français de neurochirurgie est aujourd'hui équipée de systèmes de neuronavigation. Ces systèmes de chirurgie guidée par l'image permettent le lien direct entre le patient, en salle d'opération, et ses images pré opératoires ; c'est-à-dire que le neurochirurgien, en salle d'opération et à tout instant, connaît, à partir d'un point désigné sur le patient par un outil, le point correspondant dans ses images d'IRM ou de Scanner X. Ceci est possible grâce à des localisateurs tridimensionnels et des logiciels de recalage d'images. Les bénéfices de tels systèmes pour le patient ont déjà été montrés. Ils rendent notamment la chirurgie plus sûre et moins invasive.Il est important de considérer le concept de chirurgie guidée par l'image comme un processus qui ne se réduit pas à la seule étape de réalisation du geste chirurgical. Depuis près d'une dizaine d'années, il existe un consensus sur l'importance de l'étape de préparation pour anticiper la réalisation du geste. Ce processus peut aussi inclure des étapes de choix de la stratégie chirurgicale, de simulation ou de répétition du geste et de suivi post opératoire du patient. Chaque étape de ce processus se fonde sur des observations liées au patient, comme ses images pré opératoires, sur des connaissances génériques explicites, comme des livres ou des atlas numériques d'anatomie, et sur des connaissances implicites résultant de l'expérience du chirurgien. Malgré cela, dans les systèmes actuels de chirurgie guidée par l'image, la seule information explicite utilisée est, le plus souvent, réduite à une simple imagerie anatomique. Alors que si l'on introduisait dans ces systèmes les images multimodales du patient, on prendrait mieux en compte la complexité anatomique, physiologique et métabolique des structures cérébrales. Sans compter que dans ces systèmes, la préparation de la procédure chirurgicale se réduit principalement à la définition de la cible et d'une trajectoire d'accès rectiligne. Si l'on considérait la procédure comme une succession d'étapes et d'actions, on permettrait au neurochirurgien de mieux préparer et, donc, de mieux réaliser son geste. Son savoir-faire implicite pourrait être explicité. Enfin, ces systèmes ne tiennent pas compte des déformations anatomiques intra opératoires dues, notamment, au geste chirurgical. Ainsi, les images pré opératoires du patient deviennent rapidement obsolètes et ne correspondent plus à la réalité anatomique du patient.Il existe donc un fossé entre la chirurgie telle qu'elle est vue par ces systèmes et la réalité chirurgicale. C'est ce fossé que je cherche à combler.Mes travaux de recherche se situent dans le domaine du génie biologique et médical. Ils incluent des aspects liés au traitement d'images et à l'informatique médicale. Le domaine d'application est la neurochirurgie. Les méthodes mises en oeuvre dans les travaux que je présenterai s'appuient sur un concept de coopération entre observations et connaissances. Ainsi, sur l'aspect observations, je présenterai l'introduction d'images multimodales du patient, dans le processus chirurgical, qu'elles soient pré ou intra opératoires. Sur l'aspect connaissances, je présenterai une démarche qui permet de formaliser certaines connaissances relatives à la neurochirurgie.La méthodologie de recherche que j'ai utilisée suit une approche itérative, où l'application clinique est centrale. A partir des connaissances médicales, les spécifications d'un nouveau projet sont définies. Ces spécifications entraînent le développement de nouvelles méthodes et leur implémentation par le biais d'un prototype d'application. Ce prototype permet, grâce àune utilisation pré clinique, d'évaluer ces méthodes. Cette implémentation et cette phase d'utilisation autorisent aussi un retour vers la méthode, pour vérifier la pertinence des choix réalisés et pour contribuer à son amélioration. Enfin, cette boucle permet une validation des connaissances initiales et un possible enrichissement de celles-ci. Les objectifs de mes recherches sont donc, à la fois, l'élaboration de nouveaux systèmes d'intérêt thérapeutique et la génération de nouvelles connaissances chirurgicales.Ce document aborde trois domaines principaux : la neurochirurgie guidée par l'image, la neurochirurgie guidée par l'information et la validation des outils de traitement d'images médicales en chirurgie guidée par l'image. Pour chacun de ces domaines, je présenterai le contexte et l'état de l'art, les contributions personnelles apportées au domaine et ses perspectives d'évolution.Dans le premier chapitre, je présenterai comment l'imagerie médicale peut assister la chirurgie. Pour cela, j'introduirai les méthodes de traitement d'images, plus particulièrement le recalage et la fusion d'images médicales. Ces dernières sont incontournables en neurochirurgie guidée par l'image, le principe même de ce type de chirurgie étant cette mise en correspondance géométrique entre repère des images et repère du patient. Puis, je présenterai le principe du processus chirurgical assisté par l'image, en décrivant les différentes étapes mises en jeu dans un tel processus. Je présenterai mes contributions : 1) l'introduction du concept de neuronavigation multimodale et multi informationnelle, et 2) l'introduction du concept de virtualité augmentée, en complément aux approches de réalité augmentée.Dans le deuxième chapitre, je présenterai le concept récent de chirurgie guidée par l'information, qui s'appuie sur une formalisation du processus chirurgical et des connaissances associées. Nous verrons que ce processus peut être étudié selon différents angles, chaque angle d'étude correspondant à un objectif applicatif précis. Je présenterai une méthodologie complète permettant supervision et apprentissage par : 1) la prise en compte, dans le processus de chirurgie guidée par l'image multimodale, de certaines connaissances implicites du chirurgien, notamment liées à son expertise chirurgicale, en les rendant explicites, et 2) la génération de connaissances sur la chirurgie.Les deux premiers chapitres démontrent comment il peut être intéressant de faire coopérer images et connaissances. Dans le troisième chapitre, nous proposerons d'appliquer ce concept de coopération entre observations et connaissances au contexte des déformations anatomiques intra opératoires. Nous montrerons la complexité de ce phénomène, et de ses causes, et les limites des méthodes présentées dans la littérature. Nous décrirons succinctement comment ce concept pourra être appliqué dans le cadre d'un projet de recherche qui débute.Dans le quatrième chapitre, j'insisterai sur l'importance de la validation des outils de traitement d'images en chirurgie guidée par l'image. J'introduirai la terminologie et la méthodologie liées à la validation principalement technique des outils de traitement d'images, en soulignant le besoin de standardisation. Je présenterai mes contributions au domaine : la définition d'une méthodologie standardisée pour la validation des méthodes de recalage d'images médicales, basée sur la comparaison avec une référence.Je terminerai, dans le cinquième chapitre, par une ébauche de description des évolutions à court et à long terme de la chirurgie, s'inspirant des réflexions et résultats des chapitres précédents

Comment intégrer des logiciels issus de la recherche en EIAH ?

Cet article aborde le problème de la ré-utilisation, dans un but de recherche, de logiciels EIAH sous forme de prototypes ou d'environnements développés dans d'autres équipes de recherche. En nous appuyant sur des travaux traitant des problèmes d'interopérabilité et d'intégration, nous tentons d'illustrer cette problématique étudiée collectivement au sein de l'AS " Plates-formes technologiques pour la recherche en EIAH ". Après avoir analysé les besoins d'intégrer des logiciels EIAH pour construire une activité d'apprentissage, nous argumentons autour d'une proposition d'architecture d'intégration. Notre analyse des besoins débouche sur une présentation des différentes dimensions d'intégration possible. Au regard de ces dimensions d'intégration, nous présentons cinq études de cas issus de la communauté française. Nous concluons en proposant un guide des bonnes pratiques pour l'intégration

PRINCIPES D'ASSISTANCE A LA MAITRISE D'OUVRAGE POUR LA MODELISATION ET L'INTEGRATION D'EXPERTISE

Trade expertise integration is a major issue of new generations of product-lifecycle global-management systems. Project control of such integration has been hardened by knowledge management complexity increasing with the product complexity, the diversity of stakeholders and the lack of feedbacks during or at the end of such projects, past or present. These PhD works have been leaded in parallel with a case study on the USIQUICK project, which seeks an automation of process planning generation. This experience has also been compared to projects taking place in other service or industry fields. The contribution of this PhD propose a conceptual tool set, usable to prepare or during expertise integration projects. In early phases this tool set can be used to consolidate previous experiences and constitute analysis grids to take decision on methodologies to deploy. During the project, this methodological tool base underlines for project control some analysis criteria to evaluate the project dynamic. It allows the identification of modelling problems, the development preparation. In these two cases, it indicates possible representation locations from which could be constructed some performance indicators related to the project specificity. The methodological output for project control is constituted of the proposition and the analysis of four “pillars” or resources sustaining expertise modelling and integration (concept networks, specification lists, document corpus, management tools). These pillars are justifying a list of phases, describing modelling stakes (identification, extraction, structuring and formalisation phases) and integration issues (refinement, specification development, diffusion and maintenance phases). Combined with the analyses of initial and expected management maturity of expertise, these “pillars” and phases allows constituting a framework for feedback consolidation and project deployment. In parallel, three couples of concepts, syntax / semantic, infrastructure / architecture, domain / project, allows questioning and identifying potential problem zones in representation and considering resolutions axes. This contributes to bring closer epistemological systematism of knowledge management with empirical and pragmatic practice of learning. The consolidation of binds between these two aspects of expertise allows driving projects with real elements of knowledge and expertise.L'intégration des expertises métiers constitue un enjeu primordial des nouvelles générations des systèmes de gestion globale du cycle de vie du produit. La maîtrise d'ouvrage de telles intégrations est rendue difficile par la complexité de la gestion de la connaissance proportionnelle à celle croissante du produit, la diversité des acteurs de tels projets et le manque de retour au cours ou à l'issue de déploiements de tels projets passés et présents. Ces travaux de thèse ont été menés en parallèle d'un cas d'étude sur le projet USIQUICK, visant à l'automatisation de la génération de gamme d'usinage. Cette expérience a également été confrontée à des projets dans d'autres secteurs de l'industrie ou des services. La contribution de cette thèse propose un ensemble d'outils conceptuels utilisables en préparation ou au cours d'un projet d'intégration d'expertise. En phase amont cet ensemble d'outils peut être utilisé pour consolider les expériences précédentes et constituer des grilles d'analyses pour la prise de décision des méthodologies à déployer. Au cours du projet, cette base méthodologique d'outils donne à la maîtrise d'ouvrage des critères d'analyse pour évaluer la dynamique de projet. Elle permet de faire émerger les problèmes liés à la modélisation de l'expertise, de préparer les phases de programmation et de faire ressortir dans ces deux cas des lieux de représentations propices à l'émergence d'indicateurs de performance relatifs à la spécificité du projet étudié. L'apport méthodologique pour la maîtrise d'ouvrage est constitué de la proposition et de l'analyse des quatre « piliers » de ressources à la modélisation et à l'intégration d'expertise (réseaux de concepts, listes de spécifications, corpus de document, outils de gestion). Ces piliers permettent de justifier une série de phases décrivant les enjeux de la modélisation (phases d'identification, d'extraction, de structuration et de formalisation) et de l'intégration (phases de raffinement, de spécification des développements, de diffusion et de maintenance). Grâce à une analyse des niveaux de maturité de la gestion initiale et attendue de l'expertise, ces « piliers » et ces phases permettent de cadrer le contexte d'un retour d'expérience ou d'un projet à déployer. En parallèle, trois couples de concepts, syntaxe / sémantique, infrastructure / architecture, domaine / projet, permettent un questionnement pour identifier les zones potentielles de problèmes dans les représentations et envisager des axes de résolution. Il est ainsi permis de contribuer au rapprochement du systématisme épistémologique de la gestion des connaissances avec la pratique empirique et pragmatique contenue dans les savoirs. La consolidation des liens entre ces aspects de l'expertise permet un pilotage de projet par des éléments réels de connaissances et d'expertise

Approches organisationnelles pour la conception de systèmes multi-agents dédiés à la gestion des connaissances; Application aux projets d'ingénierie et d'innovation Composition du jury

Approches organisationnelles pour la conception de systèmes multi-agents dédiés à la gestion des connaissances; Application aux projets d’ingénierie et d’innovatio