Population d'ontologies automatisée, non supervisée et indépendante du domaine à partir de données non structurées

La complexification des systèmes industriels et sociaux, conjuguée à l'impact grandissant des perturbations internes comme externes sur ces derniers, a fait naître le besoin d'acquérir informations et connaissances relatives au domaine et au contexte dans lesquels ils évoluent pour assurer leur pilotage. Dans cette optique, la réunion des connaissances par consensus d'experts a mené dans de nombreux domaines à la construction d'ontologies qui peuvent être intégrées à des systèmes d'aide à la décision. Si ces ontologies formalisent à haut niveau les concepts d'un domaine et les relations que ceux-ci entretiennent entre eux, elles ne constituent pas à proprement parler une base de connaissances qui soit actionnable par un système d'aide à la décision. Ainsi, leur mise en oeuvre requiert une étape de population de l'ontologie, le plus souvent réalisée manuellement, à nouveau via des experts du domaine. Cette tâche se révèle fastidieuse et chronophage, freinant le déploiement à l’échelle industrielle de nombreuses ontologies développées durant les deux dernières décennies. Les travaux de cette thèse s'intéressent donc à la population automatisée non supervisée de ces ontologies à partir de données brutes dont la production augmente de façon exponentielle. Qu'elles soient structurées ou non, sous différents formats (XML, texte brut, document PDF), et de différents types (Web, bases de données, articles de presse, réseaux sociaux), ces sources de données sont autant de mines de connaissances qui permettent d'assister le pilotage d'un système complexe et de décrire le contexte dans lequel il évolue. Dans cette thèse, une approche employant l'ingénierie dirigée par les modèles est explicitée. L'objectif de cette approche est de réconcilier les données brutes non structurées avec les structures ontologiques, utilisées pour organiser et structurer la connaissance. Cette démarche est l'occasion de définir un métamodèle générique - c'est-à-dire autant indépendant du domaine d'application que de la source de données exploitée - pour l'extraction d'informations à partir de données non structurées. La spécification de cette stratégie pour les données textuelles s'est faite à travers une approche hybride mariant règles d'extraction syntaxiques et analyse sémantique. Elle a par ailleurs donné lieu au développement d'un prototype logiciel et à l'application de ce dernier à différents domaines (chimie organique, biochimie, gestion de crise civile) et à partir de différentes sources de données (articles et ouvrages scientifiques, articles issus de l'encyclopédie Wikipedia, articles de presse)

Méthodes de diagnostic avancées dans la validation formelle des modèles

Malgré l'existence d'un nombre important d'approches et outils de vérification à base de modèles, leur utilisation dans l'industrie reste très limitée. Parmi les raisons qui expliquent ce décalage il y a l'exploitation, aujourd'hui difficile, des résultats du processus de vérification. Dans cette thèse, nous étudions l'utilisation des outils de vérification dans les processus actuels de modélisation de systèmes qui utilisent intensivement la validation à base de modèles. Nous établissons ensuite les limites des approches existantes, surtout en termes d'utilisabilité. A partir de cette étude, nous analysons les causes de l'état actuel des pratiques. Nous proposons une approche complète et outillée d'aide au diagnostic d'erreur qui améliore l'exploitation des résultats de vérification, en introduisant des techniques mettant à profit la visualisation d'information et l'ergonomie cognitive. En particulier, nous proposons un ensemble de recommandations pour la conception d'outils de diagnostic, un processus générique adaptable aux processus de validation intégrant une activité de diagnostic, ainsi qu'un framework basé sur les techniques de l'Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM) permettant une implémentation et une personnalisation rapide de visualisations. Notre approche a été appliquée à une chaîne d'outils existante, qui intègre la validation de modèles UML et SysML de systèmes temps réel critiques. Une validation empirique des résultats a démontré une amélioration significative de l'utilisabilité de l'outil de diagnostic, après la prise en compte de nos préconisations.A plethora of theoretical results are available which make possible the use of dynamic analysis and model-checking for software and system models expressed in high-level modeling languages like UML, SDL or AADL. Their usage is hindered by the complexity of information processing demanded from the modeller in order to apply them and to effectively exploit their results. Our thesis is that by improving the visual presentation of the analysis results, their exploitation can be highly improved. To support this thesis, we define a diagnostic trace analysis approach based on information visualisation and human factors techniques. This approach offers the basis for new types of scenario visualizations, improving diagnostic trace understanding. Our contribution was implemented in an existing UML/SysML analyzer and was validated in a controlled experiment that shows a significant increase in the usability of our tool, both in terms of task performance speed and in terms of user satisfaction. The pertinence of our approach is assessed through an evaluation, based on well-established evaluation mechanisms. In order to perform such an evaluation, we needed to adapt the notion of usability to the context of formal methods usability, and to adapt the evaluation process to our setting. The goal of this experiment was to see whether extending analysis tools with a well-designed event-based visualization would significantly improve analysis results exploitation and the results are meeting our expectations

Détection visuelle d'anomalies de conception dans les programmes orientés objets

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Étude de la traçabilité entre refactorisations du modèle de classes et refactorisations du code

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

Modélisation générique d'un retour d'expérience cognitif. Application à la prévention des risques

Nous avons défini dans cette thèse une architecture logicielle générique permettant de réaliser des applications de retour d'expérience cognitif. Ces derniers intègrent une formalisation de l'analyse experte et sont une alternative aux Systèmes à Bases de Connaissance. Les applications sont opérationnalisées à partir de la définition du modèle de l'expérience qui est basé sur une structure objet simple couplée avec le modèle des croyances transférables pour prendre en compte les intertitudes. Nous avons développé des algorithmes génériques de recherche adaptés à la formalisation retenue de l'entité expérience ainsi qu'un alogorithme d'extraction d'un indicateur du risque. Ces algorithmes sont basés sur une proposition de similarité ensembliste particulière. Le modèle générique est basé sur un modèle adaptatif (Adaptive Object Model). Nous avons appliqué une partie des résultats de la thèse dans le cadre d'un projet Européen INTERREG SUP (Sécurité Urgence Pyrénées)

Gestion dynamique d'ontologies à partir de textes par systèmes multi-agents adaptatifs

Une ontologie est une représentation structurée des connaissances d'un domaine sous la forme d'un réseau conceptuel. Les ontologies sont considérées comme un support indispensable à la communication entre agents logiciels, à l'annotation des sites Web et des ressources documentaires dans une optique de recherche sémantique de l'information. Parce que les connaissances d'un domaine sont amenées à évoluer, une ontologie doit elle aussi évoluer pour rester en cohérence avec le domaine qu'elle modélise. Actuellement, la plupart des travaux traitant de l'évolution d'ontologies se préoccupent de la vérification et du maintien de la cohérence de l'ontologie modifiée. Ces travaux n'apportent pas de solutions concrètes à l'identification de nouvelles connaissances et à leur intégration dans une ontologie. Les travaux en ingénierie d'ontologies à partir de textes quant à eux traitent ce problème d'évolution comme un problème de reconstruction d'une nouvelle ontologie. Souvent, le résultat produit est complètement différent de l'ontologie à modifier. Par ailleurs, les logiciels d'évolution spécifiques à un domaine particulier rendent impossible leur utilisation dans d'autres domaines. Cette thèse propose une solution originale basée sur les systèmes multi-agents adaptatifs (AMAS) pour faire évoluer des ontologies à partir de textes. Chaque terme et concept sont représentés par un agent qui essaie de se situer au bon endroit dans l'organisation qui n'est autre que l'ontologie. Ce travail est concrétisé par un outil nommé DYNAMO. Un besoin d'évolution est déclenché par l'ajout de nouveaux textes dans un corpus de documents. DYNAMO utilise les résultats d'un extracteur de termes et de relations lexicales ainsi qu'un AMAS, nommé DYNAMO MAS, pour proposer une ontologie modifiée à un ontographe. Ce dernier interagit avec DYNAMO MAS via une interface graphique en modifiant l'ontologie proposée (déplacement, ajout, modification de concepts, de termes et/ou de relations), produisant ainsi des contraintes auxquelles l'AMAS doit s'adapter. Cette "coévolution" entre l'AMAS et l'ontographe cesse lorsque l'ontographe juge que l'ontologie modifiée est cohérente avec le nouveau corpus.An ontology is a structured representation of domain knowledge based on a conceptual network. Ontologies are considered as an essential support for the communication between software agents, the annotation of Web sites and textual resources to carry out semantic information retieval. Because domain knowledge can evolve, an ontology must also evolve to remain consistent with the domain that it models. Currently, studies on ontologies evolution are focusing on checking and maintaining the consistency of the evolved ontology. These works do not provide concrete solutions to the identification of new knowledge and its integration into an ontology. Ontology engineering from texts considers evolution as a problem of ontology reconstruction. The result produced by this kind of software is often completely different from the initial ontology. Moreover, it is almost impossible to reuse software designed only for a particular domain. This PhD thesis proposes an original solution based on adaptive multi-agent systems (AMAS) to evolve ontologies from texts. Each term and each concept are agentified and try to find its own right place in the AMAS organization that is the ontology. This work is implemented in a software called DYNAMO. An ontology evolution requirement is triggered by the addition of new texts in a corpus of documents. DYNAMO uses the results of a term extractor and a lexical relation extractor. These results are the input data of an AMAS, called DYNAMO MAS, that evolves an ontology and proposes it to an ontologist. Then, the ontologist interacts with DYNAMO MAS via a graphical interface by modifying the proposed ontology (moving, addition, suppression of concepts, terms and / or relationships). The ontologist's actions are feedback used by the AMAS to adapt the evolved ontology. This "coevolution" process between the AMAS and the ontologist ends when the ontologist judges that the modified ontology is consistent with the new corpus

La fusion des ontologies

La fusion des ontologies est une filière du domaine de la gestion des connaissances qui est en relation étroite avec d'autres domaines informatiques comme l'intelligence artificielle, le Web sémantique et le traitement du langage naturel. Cette filière prend une part de plus en plus accentuée dans la gestion des ontologies tout en considérant l'évolution rapide de la technologie des connaissances. La naissance de la fusion d'ontologies a conduit à la menée de plusieurs travaux de recherches et le développement de différentes approches concrètes, mais qui présentent certaines faiblesses, notamment au niveau de l'analyse des données relationnelles. La majorité de ces travaux se concentrent principalement sur l'alignement et la détection des similarités, mais ils négligent les informations qu'on pourrait dégager à partir de l'analyse formelle et relationnelle des concepts. Dans ce projet, nous proposons une approche de fusion d'ontologies, au sein de la plateforme INUKHUK, basée sur l'application d'analyses formelles et relationnelles des concepts (AFC et ARC). Ainsi, le principe de notre approche s'articule sur la factorisation des deux ontologies sources. Cette factorisation engendre une structure qui sera nettoyée à l'aide d'un outil d'alignement. Nous appliquons les analyses avec le moteur ARC sur la structure générée précédemment pour dégager un ensemble de treillis. Nous déduisons l'ontologie fusionnée à partir de l'ensemble de treillis dégagé. Avec notre approche, nous exploitons également la notion de la ré-ingénierie puisque nous factorisons, puis nous restructurons les ontologies.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : fusion d'ontologies, alignement d'ontologies, factorisation des ontologies, analyse relationnelle des concepts, analyse formelle des concepts, génération des treillis, restructuration des ontologies

Un modèle d'environnement pour la simulation multiniveau - Application à la simulation de foules

Cette thèse propose un modèle organisationnel et holonique de l'environnement pour la simulation des déplacements de piétons dans des bâtiments. Une foule de piétons peut être considérée comme un système composé d'un grand nombre d'entités en interaction, dont la dynamique globale ne peut se réduire à la somme des comportements de ses composants. La simulation multiniveau fondée sur les modèles multiagents holoniques constitue une approche permettant d'analyser la dynamique de tels systèmes. Elle autorise leur analyse en considérant plusieurs niveaux d'observation (microscopique, mésoscopique et macroscopique) et prend en compte les ressources de calcul disponibles. Dans ces systèmes, l'environnement est considéré comme l'une des parties essentielles. La dynamique des piétons composant la foule est alors clairement distinguée de celle de l'environnement dans lequel ils se déplacent. Un modèle organisationnel décrivant la structure et la dynamique de l'environnement est proposé. L'environnement est structurellement décomposé en zones, sous-zones, etc. Les organisations et les rôles de cet environnement sont projetés dans une société d'agents ayant en charge de simuler la dynamique de l'environnement et les différentes missions qui lui sont classiquement assignées dans les systèmes multiagents. Ce modèle précise également les règles de passage entre deux niveaux d'observation. Ainsi, chaque agent appartenant au modèle de l'environnement tente d'utiliser une approximation des comportements de ses sous-zones afin de limiter la consommation de ressources durant la simulation. La qualité de l'approximation entre ces deux niveaux d'observation est évaluée avec des indicateurs énergétiques. Ils permettent de déterminer si l'agent approxime correctement les comportements des agents associés aux sous-zones. En sus du modèle organisationnel et holonique proposé, nous présentons un modèle concret de la simulation de voyageurs dans un terminal d'aéroport. Ce modèle concret est implanté sur les plateformes JaSIM et Janus.This work presents a holonic organizational model of the environment for the simulation of pedestrians in buildings. A crowd of pedestrians is considered as a system composed of a large number of interacting entities. The global dynamics of this system cannot be reduced to the sum of the behaviors of its components, Multilevel simulation based on holonic multiagent models is one approach to analyze the dynamics of such systems. It allows their analysis by considering several levels of observation (microscopic, mesoscopic and macroscopic) and the available computing resources. In these systems, the environment is considered as an essential part. The behavior of the crowd is clearly distinguished from the behavior of the environment in which the pedestrians move. An organizational model is proposed to describe the structure and the dynamics of the indoor environment. This environment is structurally divided into areas, sub-areas, etc. Organizations and roles are mapped into a society of agents in charge of simulating the dynamics of the environment and their various missions in multiagent systems. This model also specifies the rules for changing the level of observation dynamically. Thus, each agent belonging to the model of the environment tries to use an approximation of behaviors of its sub-zones, and at the same time to minimize the resource consumption. The quality of the approximation between these two levels is evaluated with energy-based indicators. They help to determine if the agent approximates the behaviors of its sub-agents correctly. In addition to the organizational and holonic model proposed in this work, we present a concrete model of the simulation of passengers in an airport terminal. This concrete model is implemented on the platforms JaSIM and Janus.BELFORT-UTBM-SEVENANS (900942101) / SudocSudocFranceF

Un cadre formel pour le développement orienté aspect : modélisation et vérification des interactions dues aux aspects

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal