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)

Secured and efficient information exchanges in collaborative networks: the singular information system

Information exchange is the object of intensive research from quite separated communities, dealing for instance with connected objects, interoperability of industrial information systems, personal information systems or data security. A unified framework, defining the conditions of interrelations of elementary information systems, could allow to address these problems with a holistic view. In that purpose, we suggest the concept of Singular Information System (SIS) and give the basic principles allowing the connection of two SIS. We show then how exchanges of information between objects, persons and organizations may benefit from such a unified paradigm

Hybridization of Bayesian networks and belief functions to assess risk. Application to aircraft deconstruction

This paper aims to present a study on knowledge management for the disassembly of end-of-life aircraft. We propose a model using Bayesian networks to assess risk and present three approaches to integrate the belief functions standing for the representation of fuzzy and uncertain knowledge

Maîtrise des risques dans le processus de réponse à appel d’offres

Un appel d'offres (AO) permet à un client d’émettre une demande de travaux ou de services envers des prestataires potentiels et de faire ensuite, par analyse des réponses reçues, le choix de celui qui sera retenu. Du point de vue du soumissionnaire, il existe plusieurs risques au moment de répondre car il doit élaborer une réponse sur un développement futur. De nature différente, ces risques peuvent être regroupés en catégories. Nous proposons une typologie des risques sur laquelle nous nous appuyons afin d'assister le prestataire lors du processus de réponse à appel d’offre (PRAO) via une méthodologie d'aide à la décision fondée sur l’expérience acquise dans le déroulement des projets passés pour détecter, rendre compte et minimiser les risques du PRAO en cours

Integration of experience feedback into the product lifecycle: an approach to best respond to the bidding process

Bidding process allows a client to choose a bidder to realize an embodiment of work, supply or service. From the bidder point of view, there are several obvious risks when responding because he bets on a future development that hasn’t been yet realized. We propose to assist the bidder with decision support tools based on past experiences to detect, report and minimize these potential risks. In this paper, we present the definition of a conceptual architecture to integrate experience feedback into the product lifecycle taking into account all stages of product lifecycle to best respond new bidding processes

Scenario selection optimization in system engineering projects under uncertainty: a multi-objective ant colony method based on a learning mechanism

This paper presents a multi-objective Ant Colony Optimization (MOACO) algorithm based on a learning mechanism (named MOACO-L) for the optimization of project scenario selection under uncertainty in a system engineering (SE) process. The objectives to minimize are the total cost of the project, its total duration and the global risk. Risk is considered as an uncertainty about task costs and task durations in the project graph. The learning mechanism aims to improve the MOACO algorithm for the selection of optimal project scenarios in aSE project by considering the uncertainties on the project objectives. The MOACO-L algorithm is then developed by taking into account ants’ past experiences. The learning mechanism allows a better exploration of the search space and an improvement of the MOACO algorithm performance. To validate our approach, some experimental results are presented

A risk-based approach applied to system engineering projects: a new learning based multi-criteria decision support tool based on an ant colony algorithm

This article proposes a multi-criteria decision support tool fully integrated within system engineering and project management processes that allows decision makers to select an optimal scenario of a project. A model based on an oriented graph includes all the alternative choices of a new system’s conception and realization. These choices take into account the risks inherent to perform project tasks in terms of cost and duration. The model of the graph is constructed by considering all the collaborative decisions of the different actors involved in the project. This decision support tool is based on an Ant Colony Algorithm (ACO) for its ability to provide optimal solutions in a reasonable amount of time. The model developed is a multi-objective new ant colony algorithm based on an innovative learning mechanism (named MONACO) that allows ants to learn from their previous choices in order to influence the future ones. The objectives to be minimized are the total cost of the project, its global duration and the risk associated with these criteria. The risk is modeled as an uncertainty related to the increase of the nominal values of cost and duration. The optimization tool is a part of an integrated and more global process, based on industrial standards (the System Engineering process and the Project Management one) that are widely known and used in companies

Analyse du cycle de vie du produit par retour d'expérience: proposition d'un outil d'assistance au processus de réponse à appel d'offres

Ce travail a pour objectif d’établir les principes d’un outil d’aide à la décision pour l’instrumentation du processus de réponse aux appels d’offre (PRAO) permettant au maître d’œuvre de conduire efficacement ce processus en minimisant les risques encourus. Le but est de définir un outil interactif utilisant l’expérience acquise dans le déroulement des projets passés pour détecter, rendre compte et minimiser les risques du processus en cours. Pour cela, nous définissons le PRAO et explicitons les différents risques susceptibles d’affecter sa réalisation, puis nous proposons une architecture intégrant ce processus et le retour d’expérience (REX). Enfin, nous définissons une instrumentation de cette méthodologie à partir d’un outil informatique, nommé BP_IAT (Bid Process Interactive Analysis Tool), permettant de prendre en compte les expériences passées pour répondre à un nouvel appel d’offre en minimisant les risques potentiels lors du choix d’un concept de la solution en cours de développement

Risk analysis in project early phase taking into account the product lifecycle: Towards a generic risk typology for bidding process

During the project early phase, considering a bidding process (BP), a client makes a request for a work or service to potential providers and then he chooses, by analyzing the responses, the one that will be accepted. From the bidder point of view, there are several risks when responding because he must develop a response based on a future development. Different in nature, these risks can be grouped into different categories. We propose a risk typology throughout the product lifecycle on which we rely to assist the bidder during BP via a methodology for decision support based on the experience acquired during past projects in order to detect, report and minimize the risks in current BP

Couplage des réseaux bayésiens et des fonctions de croyance pour l'évaluation du risque.Application à la déconstruction d'avion

Cette communication a pour objectif de présenter des travaux sur la gestion des connaissances appliqués à la déconstruction des avions en fin de vie. Nous proposons un modèle utilisant les réseaux bayésiens pour évaluer les risques et nous présentons trois approches destinées à intégrer les fonctions de croyance dans le modèle d'évaluation des risques proposé