L'ingénierie des Connaissances, un outil pour intégrer les connaissances sur les procédés de la chaîne alimentaire et aider à la décision.

National audienceAu croisement des sciences cognitives, de l'informatique et des mathématiques appliquées, l'ingénierie des connaissances propose des concepts, méthodes et techniques permettant de modéliser et/ou d'acquérir les connaissances dans des domaines ou la formalisation est difficile ou la compréhension des phénomènes partielle. L'acquisition des connaissances est apparue comme une discipline avec un objet de recherche à la fin des années 80. À la suite des développements des systèmes experts durant la décennie, la question de la modélisation et de l'acquisition des connaissances pour ces systèmes est apparue comme cruciale et problématique. Les travaux en Ingénierie des connaissances sont donc fondés sur la nécessité de modéliser de manière explicite les connaissances. Il s'agit de construire des modèles adaptés à la nature des connaissances à décrire pour pouvoir ensuite les représenter dans des formalismes adéquats (Charlet, 2002). L'ingénierie des connaissances peut être schématiquement définie par trois étapes : l'acquisition de connaissances disponibles, leur représentation informatique et l'utilisation de celles-ci à des fins de simulation, de prédiction, de validation, d'optimisation pour aider à la décision. Un archipel de méthodes existe pour traiter cette problématique. Elles sont chacune plus ou moins adaptées au problème traité et des compétences spécifiques sont nécessaires pour choisir et mettre en œuvre les méthodes les plus appropriées. La démarche et certaines méthodes sont illustrées pour différentes applications dans l'industrie alimentaire, telles que la chaîne de transformation du blé dur, le pétrissage de la pâte à pain, l'affinage du fromage. Ces illustrations s'appuient sur des approches spécifiques, comme les arbres de décision et les graphes conceptuels, le raisonnement qualitatif, les réseaux bayésiens et l'optimisation sous contraintes, respectivement. L'application de ces approches ouvre des perspectives pour la conception virtuelle de produits alimentaires dans le cadre d'une chaîne alimentaire durable

Modeling an agrifood industrial process using cooperative coevolution Algorithms

This report presents two experiments related to the modeling of an industrial agrifood process using evolutionary techniques. Experiments have been focussed on a specific problem which is the modeling of a Camembert-cheese ripening process. Two elated complex optimisation problems have been considered: -- a deterministic modeling problem, the phase prediction roblem, for which a search for a closed form tree expression has been performed using genetic programming (GP), -- a Bayesian network structure estimation problem, considered as a two-stage problem, i.e. searching first for an approximation of an independence model using EA, and then deducing, via a deterministic algorithm, a Bayesian network which represents the equivalence class of the independence model found at the first stage. In both of these problems, cooperative-coevolution techniques (also called ``Parisian'' approaches) have been proved successful. These approaches actually allow to represent the searched solution as an aggregation of several individuals (or even as a whole population), as each individual only bears a part of the searched solution. This scheme allows to use the artificial Darwinism principles in a more economic way, and the gain in terms of robustness and efficiency is important

Modélisation de connaissances hétérogènes imprécises et incertaines pour mieux comprendre les systèmes alimentaires

National audienc

Représentation et propagation de connaissances imprécises et incertaines: Application à l'évaluation des risques liés aux sites et sols pollués.

Currently, decisions pertaining to the management of potentially polluted sites very often rely on the evaluation of risks for man and the environment. This evaluation is carried out with the help of models which simulate the transfer of pollutants from a source to a vulnerable target, for different scenarios of exposure. The selection of parameter values of these models is based as much as possible on the data collected at the time of on-site investigations (phase of diagnosis). However, due to time and financial constraints, information regarding model parameters is often incomplete and imprecise.This leads to uncertainty that needs to be accounted for the decision-making process.Uncertainty regarding model parameters may have essentially two origins. It may arise from randomness due to natural variability resulting from heterogeneity of population or the fluctuations of a quantity in time. Or it may be caused by imprecision due to a lack of information resulting, for example, from systematic measurement errors or expert opinions. In risk assessment, no distinction is traditionally made between these two types of uncertainty, both being represented by means of a single probability distribution.So, uncertainty in risk assessment models is generally addressed within a purely probabilistic framework. This approach comes down to assuming that knowledge regarding model parameters is always of random nature (variability). Such knowledge is represented by single probability distributions typically propagated through the risk model using the Monte-Carlo technique. Even if this approach is well-known, the difficulty is to avoid an arbitrary choice of the shape of probability distributions asssigned to model parameters.Indeed in the context of risk assessmentrelated to pollutant exposure, knowledge of some parameters is often imprecise or incomplete.The use of single probability distribution to represent this type of knowledge becomes subjective and partly arbitrary, and it is more natural to use intervals.However, the available information is often richer than an interval but less rich than a probability distribution. In practice, while information regarding variability is best conveyed using probability distributions, information regarding imprecision is more faithfull conveyed using probability families encoded either by p-boxes (lower & upper cumulative distribution functions) or by possibility distributions (also called fuzzy intervals) or yet by random intervals using the belief functions of Dempster-Shafer.The first objective of this work is to propose practical representation methods according to available information regarding model parameters by using possibility, probability and random sets. The second one is to propose different methods for propagating variability and imprecision information throughrisk model by trying to take into account dependency between model parameters. Lastly, these alternative methods are tested on simplified real cases, with a view to provide useful inputs for the decision-making process: - Dose calculation: Transfer of a radioactive pollutant (strontium) from the deposit to man, through the consumption of food (cow's milk). - Toxic risk related to the accidental spill of trichloroethylene (TCE) into an aquifer (semi-analytical model). - Risk for health related to grounds polluted by lead due to the presence of factories.Actuellement, les choix relatifs à la gestion des sites potentiellement pollués s'appuient, notamment,sur une évaluation des risques pour l'homme et l'environnement. Cette évaluation est effectuée à l'aide de modèles qui simulent le transfert de polluant depuis une source de pollution vers une cible vulnérable, pour différents scénarii d'exposition. La sélection des valeurs des paramètres de ces modèles s'appuie autant que possible sur les données recueillies lors des investigations de terrain (phase de diagnostic de site). Or pour des raisons de délais et de coûts, l'information recueillie lors de cette phase de diagnostic est toujours incomplète; elle est donc entachée d'incertitude. De même, les modèles de transferts et d'exposition présentent également des incertitudes à intégrer dans les procédures. Cette notion globale d'incertitude doit être prise en compte dans l'évaluation du risque pour que les résultats soient utiles lors la phase décisionnelle.L'incertitude sur les paramètres peut avoir deux origines. La première provient du caractère aléatoire de l'information due à une variabilité naturelle résultant de phénomènes stochastiques. On parle alors d'incertitudes de variabilité ou d'incertitudes stochastiques. La seconde est liée au caractère imprécis de l'information lié à un manque de connaissance et qui résulte par exemple d'erreurs systématiques lors de mesures ou d'avis d'experts.On parle alors d'incertitudes épistémiques. Dans le calcul de risque, ces deux notions sont souvent confondues alors qu'elles devraient être traitées de manière différente.L'incertitude en évaluation des risques a surtout été appréhendée dans un cadre purement probabiliste.Cela revient à supposer que la connaissance sur les paramètres des modèles est toujours de nature aléatoire (variabilité). Cette approche consiste à représenter les paramètres incertains par des distributions de probabilité uniques et à transmettre l'incertitude relative à ces paramètres sur celle du risque encouru par la cible, en appliquant en général la technique dite Monte Carlo. Si cette approche est bien connue, toute la difficulté tient à une définition cohérente des distributions de probabilité affectées aux paramètres par rapport à la connaissance disponible. En effet dans un contexte d'évaluation des risques liés à l'exposition aux polluants, l'information dont on dispose concernant certains paramètres est souvent de nature imprécise. Le calage d'une distribution de probabilité unique sur ce type deconnaissance devient subjectif et en partie arbitraire. L'information dont on dispose réellement est souvent plus riche qu'un intervalle mais moins riche qu'une distribution de probabilité. En pratique, l'information de nature aléatoire est traitée de manière rigoureuse par les distributions de probabilité classiques. Celle de nature imprécise est traitée de manière rigoureuse par des familles de distributions de probabilité définies au moyen de paires de probabilités cumulées hautes et basses ou, à l'aide de théories plus récentes, au moyen de distributions de possibilité (aussi appelées intervalles flous) ou encore au moyen d'intervalles aléatoires utilisant les fonctions de croyance de Dempster-Shafer.Un des premiers objectifs de ce travail est de promouvoir la cohérence entre la manière dont on représente la connaissance sur les paramètresdes modèles du risque et la connaissance dont on dispose réellement. Le deuxième objectif est de proposer différentes méthodes pour propager l'information de nature aléatoire et l'information de nature imprécise à travers les modèles du risque tout en essayant de tenir compte des dépendances entre les paramètres. Enfin, ces méthodes alternatives ont été testées sur des cas synthétiques puis sur des cas réels simplifiés, notamment pour proposer des moyens de présenter les résultats pour une phase décisionnelle: - Calcul de dose : Transfert d'un polluant radioactif (le strontium) depuis le dépôt jusqu'àl'homme, au travers de la consommation d'un aliment (le lait de vache). - Risque toxique après un déversement accidentel de trichloréthylène (TCE) au dessus d'une nappe d'eau (modèle semi analytique). - Risque pour la santé liée aux sols pollués par des retombées de plomb

Practical representations of incomplete probabilistic knowledge

International audienceThe compact representation of incomplete probabilistic knowledge which can be encountered in risk evaluation problems, for instance in environmental studies is considered. Various kinds of knowledge are considered such as expert opinions about characteristics of distributions or poor statistical information. The approach is based on probability families encoded by possibility distributions and belief functions. In each case, a technique for representing the available imprecise probabilistic information faithfully is proposed, using different uncertainty frameworks, such as possibility theory, probability theory, and belief functions, etc. Moreover the use of probability–possibility transformations enables confidence intervals to be encompassed by cuts of possibility distributions, thus making the representation stronger. The respective appropriateness of pairs of cumulative distributions, continuous possibility distributions or discrete random sets for representing information about the mean value, the mode, the median and other fractiles of ill-known probability distributions is discussed in detail

The use of the possibility theory to investigate the epistemic uncertainties within scenario-based earthquake risk assessments

International audienceThis paper presents a methodology to represent and propagate epistemic uncertainties within a scenario-based earthquake risk model. Unlike randomness, epistemic uncertainty stems from incomplete, vague or imprecise information. This source of uncertainties still requires the development of adequate tools in seismic risk analysis. We propose to use the possibility theory to represent three types of epistemic uncertainties, namely imprecision, model uncertainty and vagueness due to qualitative information. For illustration, an earthquake risk assessment for the city of Lourdes (Southern France) using this approach is presented. Once adequately represented, uncertainties are propagated and they result in a family of probabilistic damage curves. The latter is synthesized, using the concept of fuzzy random variables, by means of indicators bounding the true probability to exceed a given damage grade. The gap between the pair of probabilistic indicators reflects the imprecise character of uncertainty related to the model, thus picturing the extent of what is ignored and can be used in risk management

Comparing methods for joint objective and subjective uncertainty propagation with an example in a risk assessment

BaudD001International audienceProbability-boxes, numerical possibility theory and belief functions have been suggested as useful tools to represent imprecise, vague or incomplete information. They are particularly appropriate in environmental risk assessment where information is typically tainted with imprecision or incompleteness. Based on these notions, we present and compare four different methods to propagate objective and subjective uncertainties through multivariate functions. Lastly, we use these different techniques on an environmental real case of soil contamination by lead on an ironworks brownfield

Representing parametric probabilistic models tainted with imprecision

International audienceNumerical possibility theory, belief functions have been suggested as useful tools to represent imprecise, vague or incomplete information. They are particularly appropriate in uncertainty analysis where information is typically tainted with imprecision or incompleteness. Based on their experience or their knowledge about a random phenomenon, experts can sometimes provide a class of distributions without being able to precisely specify the parameters of a probability model. Frequentists use two-dimensional Monte-Carlo simulation to account for imprecision associated with the parameters of probability models. They hence hope to discover how variability and imprecision interact. This paper presents the limitations and disadvantages of this approach and propose a fuzzy random variable approach to treat this kind of knowledge