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

Les outils classiques de simulation ne permettent pas de prendre facilement en compte dans leur modèle, le niveau décisionnel lié à l'ordonnancement des tâches. La politique de décision est figée tout au cours d'une simulation. Par ailleurs, les outils classiques de gestion de production ne permettent pas de contrôler correctement le flux *de production, parce qu'ils ne prennent pas en compte l'état réel de l'atelier (temps mort devant les machines, pannes, ...). Ils induisent des surdimensionnements de stocke ou de mauvais taux d'utilisation des ressources. Nous proposons dans ce mémoire un outil d'aide à la conduite d'atelier flexible intégrant les aspects fonctionnement de l'atelier et gestion de production réduite au routage et à l'ordonnancement des tâches* Le simulateur proposé est basé sur l'interaction dynamique entre un interpréteur de réseaux de Petri Colorés Temporisés, garant de l'état courant de l'atelier, et un niveau décisionnel rempli par système expert. La présence d'une décision de routage, d'ordonnancement. ou la détection d'un état prédéfini se traduit au niveau de interpréteur par un conflit dans le modèle RdPCT. La construction d'un ensemble de règles de décision, par les experts humains de l'entreprise permet au système expert de résoudre le conflit. Avec l'introduction des techniques de l'Intelligence Artificielle, le système SAGASSE se caractérise par une approche ascendante du problème de conduite de l'atelier flexible, du système physique vers le système décisionnel. Des exemples industriels sont cités dans ce mémoire pour valider l'approche retenue.

Le rôle d'une gestion en temps réel des fonctions annexes de production (ex.: transports, outils) est essentiel dans le cadre d'une cellule flexible. Lors d'une analyse de type GRAI, distinguant composantes physiques, informationnelles et décisionnelles, nous proposons trois modes d'allocation d'une ressource de transport. Soit par classes de déplacements, soit par application de règles de gestion, soit, finalement, par ordonnancement local de l'ensemble instantané des déplacements à l'aide d'une méthode de séparation et évaluation progressive (sep). L'application de nos méthodes nous a permis d'étendre les fonctionnalités d'un produit industriel de simulation par évènements discrets, simulflex, logiciel dédié aux cellules flexibles de production. En particulier, nous lui avons adjoint le choix de règles de gestion pour les ressources de stockage, fabrication et transport. La validation des modes d'allocation a fait l'objet d'une étude des résultats de simulation à l'aide d'une méthode d'analyse en composantes principales (ACP). A partir d'un cas réel d'une cellule de polissage du verre, nous avons teste différentes politiques de gestion. Ainsi, nous mettons en évidence l'incidence des choix de gestion sur les performances du système de production

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

Cette thèse explique et présente notre démarche de la réalisation d’un système à base de règles de reconnaissance et de classification automatique des EN en arabe. C’est un travail qui implique deux disciplines : la linguistique et l’informatique. L’outil informatique et les règles la linguistiques s’accouplent pour donner naissance à une nouvelle discipline ; celle de « traitement automatique des langues », qui opère sur des niveaux différents (morphosyntaxique, syntaxique, sémantique, syntactico-sémantique etc.). Nous avons donc, dans ce qui nous concerne, mis en œuvre des informations et règles linguistiques nécessaires au service du logiciel informatique, qui doit être en mesure de les appliquer, pour extraire et classifier, par des annotations syntaxiques et/ou sémantiques, les différentes classes d’entités nommées.Ce travail de thèse s’inscrit donc dans un cadre général de traitement automatique des langues, mais plus particulièrement dans la continuité des travaux réalisés au niveau de l’analyse morphosyntaxique par la conception et la réalisation des bases des données lexicales SAMIA et ensuite DIINAR avec l’ensemble de résultats de recherches qui en découlent. C’est une tâche qui vise à l’enrichissement lexical par des entités nommées simples et complexes, et qui veut établir la transition de l’analyse morphosyntaxique vers l’analyse syntaxique, et syntatico-sémantique dans une visée plus générale de l’analyse du contenu textuel. Pour comprendre de quoi il s’agit, il nous était important de commencer par la définition de l’entité nommée. Et pour mener à bien notre démarche, nous avons distingué entre deux types principaux : pur nom propre et EN descriptive. Nous avons aussi établi une classification référentielle en se basant sur diverses classes et sous-classes qui constituent la référence de nos annotations sémantiques. Cependant, nous avons dû faire face à deux difficultés majeures : l’ambiguïté lexicale et les frontières des entités nommées complexes. Notre système adopte une approche à base de règles syntactico-sémantiques. Il est constitué, après le Niveau 0 d’analyse morphosyntaxique, de cinq niveaux de construction de patrons syntaxiques et syntactico-sémantiques basés sur les informations linguistique nécessaires (morphosyntaxiques, syntaxiques, sémantique, et syntactico-sémantique). Ce travail, après évaluation en utilisant deux corpus, a abouti à de très bons résultats en précision, en rappel et en F–mesure. Les résultats de notre système ont un apport intéressant dans différents application du traitement automatique des langues notamment les deux tâches de recherche et d’extraction d’informations. En effet, on les a concrètement exploités dans les deux applications (recherche et extraction d’informations). En plus de cette expérience unique, nous envisageons par la suite étendre notre système à l’extraction et la classification des phrases dans lesquelles, les entités classifiées, principalement les entités nommées et les verbes, jouent respectivement le rôle d’arguments et de prédicats. Un deuxième objectif consiste à l’enrichissement des différents types de ressources lexicales à l’instar des ontologies. / This thesis explains and presents our approach of rule-based system of arabic named entity recognition and classification. This work involves two disciplines : linguistics and computer science. Computer tools and linguistic rules are merged to give birth to a new discipline : Natural Languge Processsing, which operates in different levels (morphosyntactic, syntactic, semantic, syntactico-semantic…). So, in our particular case, we have put the necessary linguistic information and rules to software sevice. This later should be able to apply and implement them in order to recognise and classify, by syntactic and semantic annotations, the different named entity classes.This work of thesis is incorporated within the general domain of natural language processing, but it particularly falls within the scope of the continuity of the accomplished work in terms of morphosyntactic analysis and the realisation of lexical data bases of SAMIA and then DIINAR as well as the accompanying scientific recearch. This task aimes at lexical enrichement with simple and complex named entities and at establishing the transition from the morphological analysis into syntactic and syntactico-semantic analysis. The ultimate objective is text analysis. To understand what it is about, it was important to start with named entity definition. To carry out this task, we distinguished between two main named entity types : pur proper name and descriptive named entities. We have also established a referential classification on the basis of different classes and sub-classes which constitue the reference for our semantic annotations. Nevertheless, we are confronted with two major difficulties : lexical ambiguity and the frontiers of complex named entities. Our system adoptes a syntactico-semantic rule-based approach. After Level 0 of morpho-syntactic analysis, the system is made up of five levels of syntactic and syntactico-semantic patterns based on tne necessary linguisic information (i.e. morphosyntactic, syntactic, semantic and syntactico-semantic information).This work has obtained very good results in termes of precision, recall and F-measure. The output of our system has an interesting contribution in different applications of the natural language processing especially in both tasks of information retrieval and information extraction. In fact, we have concretely exploited our system output in both applications (information retrieval and information extraction). In addition to this unique experience, we envisage in the future work to extend our system into the sentence extraction and classification, in which classified entities, mainly named entities and verbs, play respectively the role of arguments and predicates. The second objective consists in the enrichment of different types of lexical resources such as ontologies.

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