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

Le besoin de compétitivité des entreprises, dans un contexte économique mondialisé, repose sur l'amélioration de la qualité des produits et la réduction des coûts et du temps de mise sur le marché. Pour atteindre ces objectifs, la simulation numérique est couramment utilisée pour la conception de produits complexes et mobilise des expertises diverses. Les Plans d'Expériences Numériques (PEN) sont de plus en plus utilisés pour simuler les variabilités des propriétés et de l’environnement du produit. Un processus de PEN apporte des méthodes de planification et d'analyse d'un ensemble de simulations, pour mieux maîtriser les performances du produit. La problématique traitée repose sur deux points. D'une part, la définition d'un processus de PEN repose sur de nombreux choix et l'utilisation de méthodes complexes, nécessitant une expertise avancée. Cette définition est d'autant plus complexe que le modèle de simulation est complexe et coûteux à exécuter. D'autre part, l'utilisation de PEN conduit à une production de grands volumes de données en multipliant les simulations. Ces travaux portent sur l'obtention rapide de la configuration optimale du processus de PEN pour raccourcir la préparation et l’exécution d’un PEN. Ces travaux se sont orientés vers la réutilisation des connaissances en entreprise pour un système à base de connaissances, composé d'une ontologie spécifique, pour capitaliser et partager les connaissances, et d'un moteur d'inférences, basé sur les réseaux bayésiens, pour proposer aux concepteurs des configurations efficaces et innovantes. Cette proposition est illustrée par une application sur un produit industriel issue du secteur automobile. / In order to improve industrial competitiveness, product design relies more and more on numerical tools, such as numerical simulation, to develop better and cheaper products faster. Numerical Design of Experiments (NDOE) are more and more used to include variabilities during simulation processes, to design more robust, reliable and optimized product earlier in the product development process. Nevertheless, a NDOE process may be too expensive to be applied to a complex product, because of the high computational cost of the model and the high number of required experiments. Several methods exist to decrease this computational cost, but they required expert knowledge to be efficiently applied. In addition to that, NDoE process produces a large amount of data which must be managed. The aim of this research is to propose a solution to define, as fast as possible, an efficient NDoE process, which produce as much useful information as possible with a minimal number of simulations, for complex products. The objective is to shorten both process definition and execution steps. A knowledge-based system is proposed, based on a specific ontology and a bayesian network, to capitalise, share and reuse knowledge and data to predict the best NDoE process definition regarding to a new product. This system is validated on a product from automotive industry.

Dans le cadre d’une relation client / fournisseur, les entreprises proposant des produits ou systèmes doivent élaborer et proposer des offres personnalisées, attractives et réalisables. Pour cela, elles doivent tout d’abord concevoir et évaluer un ensemble d’offres techniques (couples systèmes / processus de réalisation). Ensuite, sélectionner, sur la base d’un ensemble de critères de décision pertinents, l’offre technique à considérer dans la proposition à transmettre au client. Dans des situations où les solutions techniques disponibles au sein de l’entreprise fournisseur couvrent une bonne partie des besoins exprimés par le client mais pas la totalité, situations dites de « conception non-routinière », l’analyse des pratiques industrielles et des travaux scientifiques a permis de définir trois problématiques de recherche majeures : (i) la conception des offres en situations de conception non-routinière, (ii) l’évaluation de la confiance dans les offres quant à leur bonne réalisation au regard des attentes et objectifs fixés, et (iii) la sélection, parmi un ensemble d’offres potentielles, de l’offre la plus intéressante en tenant compte de l’imprécision, de l’incertitude et de la confiance associées aux offres. Les travaux réalisés dans cette thèse apportent des solutions scientifiques et pragmatiques à ces trois problématiques. Concernant la conception des offres, des solutions sont proposées pour étendre les principes de configuration à des situations de « conception non-routinière ». Deux indicateurs ainsi qu’une méthode permettant de les quantifier sont proposés pour l’évaluation de la confiance de chaque offre technique. Enfin, une approche d’aide à la décision multicritère est développée pour aider à la sélection de l’offre technique la plus intéressante en tenant compte de l’imprécision, de l’incertitude et de la confiance. / In the context of a customer / supplier relationship, companies offering products or systems must develop and propose personalized, attractive and achievable offers. In order to do so, they have to design and evaluate a set of technical offers corresponding to pairs of systems and delivery processes. Then, on the basis of a set of relevant decision criteria, they must select the technical offer to be considered and sent to the customer. In situations where the technical solutions available within the supplier company cover a good part of the customer’s requirements but not all, so-called "non-routine design" situations, the analysis of industrial practices and scientific works has led us to identify three major research problems: (i) the design of technical offers in non-routine design situations, (ii) the evaluation of the confidence in these offers as to their good achievement with regard to customer’s expectations and supplier’s objectives, and (iii) the selection of the most interesting offer from a set of potential technical offers while taking into account imprecision, uncertainty and confidence. This thesis provides scientific and pragmatic solutions to these problems. Regarding the design of the offers, solutions are proposed to extend the principles of configuration to "non-routine design" situations. Two indicators and a method for quantifying them are proposed for the assessment of the confidence of each technical offer. Finally, a multi-criteria decision support approach is developed to assist the supplier in the selection of the most interesting technical offer, taking into account imprecision, uncertainty and confidence.

Le premier chapitre montre que nos scénarios d'usages sont issus de problèmes de capitalisation, de gestion et de diffusion de connaissances. Nous étudions donc des mémoires individualisées (rattachées à un utilisateur donné), organisationnelles (rattachées à une organisation, notamment une entreprise) ou plus généralement communautaires (rattachées à une communauté d'intérêt ou de pratique). Nous donnons dans le premier chapitre des contextes d'application de nos travaux que nous utiliserons comme des scénarios motivants pour les chapitres suivants. Nous y définissons aussi notre positionnement en représentation des connaissances, notamment pour ce qui est de la représentation d'une mémoire à base d'ontologies.<br />Dans le deuxième chapitre, nous rappelons comment les formalismes à base de graphes peuvent être utilisés pour représenter des connaissances avec un degré variable de formalisation en fonction des besoins identifiés dans les scénarios d'application et des traitements à effectuer notamment pour la mise en place de webs sémantiques. Nous identifierons brièvement les caractéristiques de certains de ces formalismes qui sont utilisés dans nos travaux et les opportunités d'extensions qu'ils offrent. Nous synthétiserons aussi une initiative en cours pour factoriser la définition des structures mathématiques partagées par ces formalismes et réutiliser l'algorithmique des traitements communs à ces structures.<br />Dans le troisième chapitre nous expliquons que l'ontologie offre un support à d'autres types de raisonnement que la dérivation logique. Par exemple, la hiérarchie de notions contenue dans une ontologie peut être vue comme un espace métrique permettant de définir des distances pour comparer la proximité sémantique de deux notions. Nous avons mis en œuvre cette idée dans plusieurs scénarios comme l'allocation distribuée d'annotations, la recherche approchée ou le clustering. Nous résumons dans ce troisième chapitre diverses utilisations que nous avons faites des distances sémantiques et discutons notre position sur ce domaine. Nous donnons les scénarios d'utilisation et les distances utilisées dans un échantillon représentatif de projets que nous avons menés. Pour nous, cette première série d'expériences a permis de démontrer l'intérêt et le potentiel des distances, et aussi de souligner l'importance du travail restant à faire pour identifier et caractériser les familles de distances existantes et leur adéquation respective aux tâches pour lesquelles nos utilisateurs souhaitent être assistés.<br />Dans le quatrième chapitre, nous rappelons qu'un web sémantique, tel que nous en utilisons dans nos scénarios, qu'il soit public ou sur l'intranet d'une entreprise, repose généralement sur plusieurs serveurs web qui proposent chacun différentes ontologies et différentes bases d'annotations utilisant ces ontologies pour décrire des ressources. Les scénarios d'usage amènent souvent un utilisateur à formuler des requêtes dont les réponses combinent des éléments d'annotation distribués entre plusieurs de ces serveurs.<br />Ceci demande alors d'être capable :<br />(1) d'identifier les serveurs susceptibles d'avoir des éléments de réponse ;<br />(2) d'interroger des serveurs distants sur les éléments qu'ils connaissent sans surcharger le réseau;<br />(3) de décomposer la requête et router les sous-requêtes vers les serveurs idoines ;<br />(4) de recomposer les résultats à partir des réponses partielles.<br />Nous avons, avec le web sémantique, les briques de base d'une architecture distribuée. Le quatrième chapitre résume un certain nombre d'approches que nous avons proposées pour tenir compte de la distribution et gérer des ressources distribuées dans les webs sémantiques que nous concevons.<br />Les ontologies et les représentations de connaissances sont souvent dans le cœur technique de nos architectures, notamment lorsqu'elles utilisent des représentations formelles. Pour interagir avec le web sémantique et ses applications, le cinquième chapitre rappelle que nous avons besoin d'interfaces qui les rendent intelligibles pour les utilisateurs finaux. Dans nos systèmes d'inférences des éléments de connaissances sont manipulés et combinés, et même si les éléments de départ étaient intelligibles, l'intelligibilité des résultats, elle, n'est pas préservée par ces transformations.<br />Actuellement, et dans le meilleur des cas, les concepteurs d'interfaces mettent en œuvre des transformations ad hoc des structures de données internes en représentations d'interface en oubliant souvent les capacités de raisonnement que pourraient fournir ces représentations pour construire de telles interfaces. Dans le pire des cas, et encore trop souvent, les structures de représentation normalement internes sont directement mises à nu dans des widgets sans que cela soit justifié et, au lieu d'assister l'interaction, ces représentations alourdissent les interfaces.<br />Puisqu'elles reçoivent les contributions d'un monde ouvert, les interfaces du web sémantique devront être, au moins en partie, générées dynamiquement et rendues pour chaque structure devant rentrer en contact avec les utilisateurs. Le cinquième et dernier chapitre souligne cette opportunité croissante d'utiliser des systèmes à base d'ontologies dans l'assistance aux interactions avec nos utilisateurs.

LES CIRCUITS ET SYSTEMES ANALOGIQUES SONT DE PLUS EN PLUS UTILISES DANS LE CADRE D'APPLICATIONS NOUVELLES. ILS DEVIENNENT EGALEMENT PLUS COMPLEXES, CE QUI CREE LA NECESSITE DE DISPOSER DE METHODES AUTOMATIQUES POUR LEURS TESTS ET LEURS DIAGNOSTICS QUI A EUX DEUX REPRESENTENT UN PROBLEME CRUCIAL DANS CE DOMAINE. BIEN QUE LE TEST ET LE DIAGNOSTIC DES CIRCUITS DIGITAUX AIT ETE DEVELOPPE AVEC SUCCES AU POINT QU'IL A PU ETRE AUTOMATISE, SON DEVELOPPEMENT POUR LES CA EN EST ENCORE A SES PREMIERS PAS. IL Y A DEUX RAISONS PRINCIPALES A CETTE SITUATION, IL N'Y AVAIT PAS UN BESOIN PRESSANT DANS L'INDUSTRIE JUSQU'A RECEMMENT, D'UNE PART, ET D'AUTRE PART, LA NATURE ELECTRIQUE DES CA EST TRES COMPLEXE. CETTE THESE, QUI SE PLACE DANS CE CONTEXTE, A POUR OBJECTIF DE DEVELOPPER UNE NOUVELLE APPROCHE POUR LE TEST ET LE DIAGNOSTIC DES CA ET MIXTES. UNE VOIE RELATIVEMENT PEU EXPLOREE, MAIS PROMETTEUSE EU EGARD AUX RESULTATS OBTENUS POUR LE DIAGNOSTIC D'AUTRES DISPOSITIFS ET SYSTEMES DYNAMIQUES, CONSISTE EN L'ETUDE D'APPROCHES DE L'IA POUR LA RESOLUTION DE PROBLEMES. NOUS AVONS ETUDIE LES DIFFERENTES APPROCHES POSSIBLES ET NOTAMMENT LES APPROCHES SUIVANTES : L'APPROCHE A BASE DE MODELES PROFONDS, L'APPROCHE QUALITATIVE ET L'APPROCHE A BASE DE LOGIQUE FLOUE. LE RESULTAT DE CETTE THESE A DONNE LIEU A UNE NOUVELLE APPROCHE DEVELOPPEE UTILISANT LA LOGIQUE FLOUE ET SES TECHNIQUES. CETTE NOUVELLE APPROCHE A ETE IMPLEMENTEE DANS UN SYSTEME NOMME FLAMES. FLAMES, QUI EST CONCU POUR FAIRE LE DIAGNOSTIC DES CA, A APPORTE PLUSIEURS AMELIORATIONS DE L'ETAT DE L'ART NOTAMMENT EN DEFINISSANT LES TOLERANCES COMME DES INTERVALLES FLOUS. IL EST AUSSI CAPABLE DE REALISER LA SIMULATION DES CIRCUITS ET DE CHOISIR LES MEILLEURS POINTS A TESTER LORSQUE LE DIAGNOSTIC RESTE AMBIGU. CETTE DERNIERE POSSIBILITE EST REALISEE PAR UNE APPROCHE SEMI-QUALITATIVE A BASE DU RAISONNEMENT QUALITATIF ET DE LOGIQUE FLOUE. IL EST POSSIBLE DE LA DEVELOPPER POUR LE TEST ET LE DIAGNOSTIC DES SYSTEMES MIXTES, PUISQU'ELLE S'APPLIQUE AUX CIRCUITS DIGITAUX EGALEMENT. FINALEMENT, LES DIFFERENTS RESULTATS OBTENUS CONFIRMENT LA VALIDITE DE L'APPROCHE DEVELOPPEE ET IMPLEMENTEE. MOTS-CLEFS : TEST ET DIAGNOSTIC, CIRCUITS ANALOGIQUES, LOGIQUE FLOUE, APPROCHES D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE.

Ces travaux de thèse ont pour but de faire des avancées dans le domaine de la vision cognitive en proposant une plate-forme fonctionnelle et logicielle pour le problème complexe de l'interprétation sémantique d'images. Nous nous sommes focalisés sur la proposition de solutions génériques et indépendantes de toute application. Plus qu'une solution à un problème spécifique, la plate-forme proposée est une architecture minimale qui fournit des outils réutilisables pour la conception de systèmes d'interprétation sémantique d'images.<br />Le problème de l'interprétation sémantique d'images est un problème complexe qui peut se séparer en 3 sous-problèmes plus faciles à résoudre en tant que problèmes indépendants: (1) l'interprétation sémantique, (2) la gestion des données visuelles pour la mise en correspondance des représentations abstraites haut niveau de la scène avec les données image issues des capteurs et (3) le traitement d'images. Nous proposons une architecture distribuée qui se base sur la coopération de trois systèmes à base de connaissances (SBCs).<br />Chaque SBC est spécialisé pour un des sous problèmes de l'interprétation d'images. Pour chaque SBC nous avons proposé un modèle générique en formalisant la connaissance et des stratégies de raisonnement dédiées. De plus, nous proposons d'utiliser deux ontologies pour faciliter l'acquisition de la connaissance et permettre l'interopérabilité entre les trois différents SBCs.<br />Un travail d'implémentation de la plate forme de vision cognitive a été fait à l'aide de la plate-forme de développement de systèmes à base de connaissances LAMA conçue par l'équipe ORION.<br />Les solutions proposées ont été validées sur une application concrète et difficile: le diagnostic précoce des pathologies végétales et en particulier des pathologies du rosier de serre. Ce travail a été effectué en coopération avec l'INRA (Institut National de la Recherche Agronomique).