Conception et mise en place sur le web d'un système interactif d'aide à la décision utilisant des bases de connaissances

La facilité grandissante de la communication entre les intervenants d’une équipe de projet n’a pas résolu le problème de la capitalisation des connaissances malgré l’apparition de l’Internet. La construction d’une logique d’exécution adaptée aux projets lors de la phase de conception est souvent une étape répétitive. Nous chercherons à fournir une méthodologie de conception d’un outil d’aide à la décision basé sur des connaissances en ordonnancement dont le but est de générer des échéanciers. Ces connaissances seront capitalisées à une grande échelle grâce au Web. Notre premier objectif sera de stocker et gérer des connaissances portant sur la logique d’ordonnancement. Les planificateurs pourront contribuer à l’amélioration continue du système de décision en maintenant les connaissances sur une base publique. Nous mettrons ensuite en place un protocole d’évaluation et de consolidation des connaissances par des experts désignés au sein du système. Enfin nous présenterons l’outil d’aide à la décision basé sur les connaissances, pour la génération d’une logique d’ordonnancement. Nous développerons donc une méthodologie de conception d’un SIAD dans un environnement Web 2.0. Nous étudierons la conception de la base de connaissances, du système d’inférence, de l’outil d’ingénierie des connaissances et des comportements de l’interface. L’application de cette méthodologie aboutira sur la conception d’un prototype. Une validation sera effectuée à travers la construction d’une base de connaissances de 4000 activités permettant de s’assurer de la fonctionnalité du prototype. L’environnement Web permettra ensuite de le valider à grande échelle à travers des tests d’application effectués en simultané à travers le monde

The graphical modeling as a support tool for planning and monitoring sustainable construction projects and public infrastructure

International audienceVisual communication through graphical scheduling methods is often the point of failure for the planning and monitoring of construction projects. The proposed chronographic model studies the graphical visual representation of the schedule in the spatial dimension. This model classifies the scheduling entities, especially the activities, the resources and the area of work, into three types of entities. These entity types symbolize the construction operations, establish the relationships between them, and determine the direction of flow of information. Using these entities, the planner can define the graphical approach in order to display the schedule information under diverse, compatible layouts and switch between these layouts. The primary goal is for all stakeholders to have a better understanding of the scheduling logic. This paper describes the meta-model that is used to structure these entities into classes, define their classification criteria with the visual representation of the scheduling approaches, and infer the relationships amongst them. The use of the Entity Relationship (ER) model to create the meta-model ensures uniqueness and stability. The result is the development and implementation of a meta-model that allows the planner to display the schedule information's under diverse approaches, add/edit entities, organize them into classes and infer their behavior towards each other in order to gain a better understanding of their roles. The validation process is done through the generation of the ER conceptual data model, adapted to the Chronographic construction scheduling approach that embraces change while maintaining consistency and self-validation despite the addition of new entities in classes.La communication visuelle par des méthodes de planification graphiques est souvent le point d'échec pour la planification et le contrôle de projets de construction. Le modèle de "chronographique" proposé étudie la représentation visuelle graphique du planning dans l'espace. Ce modèle classifie les entités de planification, particulièrement les activités, les ressources et la zone de travail, dans trois types d'entités. Ces types d'entité symbolisent les opérations de construction, établissent les relations entre elles et déterminent la direction des flux d'informations. En utilisant ces entités, le planificateur peut définir l'approche graphique pour afficher les informations du planning sous des représentations diverses, compatibles et même passer d'une représentation à une autre. Le but principal pour toutes les parties prenantes est d'obtenir une meilleure compréhension de la logique de planification. Cet article décrit le meta-modèle qui est utilisé pour structurer ces entités dans des classes, définir leurs critères de classification avec la représentation visuelle des approches de planification et déduire les relations entre elles. L'utilisation du modèle Entité-Relation (ER) pour créer le meta-modèle, assure l'unicité et la stabilité de cette structure. Le résultat est la mise en œuvre d'un meta-modèle et le développement d'un logiciel qui permet au planificateur d'afficher les informations du planning dans des approches diverses, ajouter/éditer des entités, les organiser dans des classes et déduire leur comportement des unes par rapport aux autres pour obtenir une meilleure compréhension de leurs rôles. Le processus de validation est fait par la génération du modèle conceptuel de données, modèle adapté à la méthode chronographique de construction de planning qui associe la possibilité de changement tout en entretenan la cohérence des informations et l'auto-validation malgré l'ajout de nouvelles entités

Chronique « Droit international privé de l’Union européenne (2019) »

International audienc

The Green Edge cruise: investigating the marginal ice zone processes during late spring and early summer to understand the fate of the Arctic phytoplankton bloom

The Green Edge project was designed to investigate the onset, life, and fate of a phytoplankton spring bloom (PSB) in the Arctic Ocean. The lengthening of the ice-free period and the warming of seawater, amongst other factors, have induced major changes in Arctic Ocean biology over the last decades. Because the PSB is at the base of the Arctic Ocean food chain, it is crucial to understand how changes in the Arctic environment will affect it. Green Edge was a large multidisciplinary, collaborative project bringing researchers and technicians from 28 different institutions in seven countries together, aiming at understanding these changes and their impacts on the future. The fieldwork for the Green Edge project took place over two years (2015 and 2016) and was carried out from both an ice camp and a research vessel in Baffin Bay, in the Canadian Arctic. This paper describes the sampling strategy and the dataset obtained from the research cruise, which took place aboard the Canadian Coast Guard ship (CCGS) Amundsen in late spring and early summer 2016. The sampling strategy was designed around the repetitive, perpendicular crossing of the marginal ice zone (MIZ), using not only ship-based station discrete sampling but also high-resolution measurements from autonomous platforms (Gliders, BGC-Argo floats …) and under-way monitoring systems. The dataset is available at https://doi.org/10.17882/86417 (Bruyant et al., 2022)

The Green Edge cruise: Understanding the onset, life and fate of the Arctic phytoplankton spring bloom

Abstract. The Green Edge project was designed to investigate the onset, life and fate of a phytoplankton spring bloom (PSB) in the Arctic Ocean. The lengthening of the ice-free period and the warming of seawater, amongst other factors, have induced major changes in arctic ocean biology over the last decades. Because the PSB is at the base of the Arctic Ocean food chain, it is crucial to understand how changes in the arctic environment will affect it. Green Edge was a large multidisciplinary collaborative project bringing researchers and technicians from 28 different institutions in seven countries, together aiming at understanding these changes and their impacts into the future. The fieldwork for the Green Edge project took place over two years (2015 and 2016) and was carried out from both an ice-camp and a research vessel in the Baffin Bay, canadian arctic. This paper describes the sampling strategy and the data set obtained from the research cruise, which took place aboard the Canadian Coast Guard Ship (CCGS) Amundsen in spring 2016. The dataset is available at https://doi.org/10.17882/59892 (Massicotte et al., 2019a)