Structuration des connaissances et des savoir-faire pour l'amélioration du système de production - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2001

Knowledge and know-how structuring for the improvement of the production system

Structuration des connaissances et des savoir-faire pour l'amélioration du système de production

Thierry Erbeja
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 929344

Résumé

Despite extensive work, it appears that the Typological Analysis tools do not help reduce the timetable of integration within the Group's Technology. This effort of rationalizing the production system gives light to an overall classification problem, that we will call ACCI. The idea is to generate, on a currently loosely formalised knowledge domain, a classification deemed relevant by the experts of the said domain. In Knowledge Acquisition, the objective of the ACCI is to model the activity of a group of experts with a so-called simple classification model. The tools that can help solve the problem come from different areas: Typological Analysis, Conceptual Classification, Neuronal Network, and Genetical Algorhythms. They are all based on a common principle that defines the concept of Automatic Classification Tools (OCA). Within the ACCI, these tools have their limitations. Most of the work, done to remedy these, is based on interactive approaches that help the experts reformulate their knowledge, based on the OCA used. This takes the form of descriptive attributes of the objects such that it becomes possible to deduce classes from them, by simple comparison techniques. We suggest an interactive approach whose modus operandi is to adapt to the experts by including, directly in the classification process, the data they are able to generate when they validate a partition of the domain's objects. This technique has been tested on a real-life case, with an IT prototype. This is part of the solution to the problem of utilisation of the Typological Analysis tools, to reduce the timetable of integration within the Group's technology, and can be applied to other domains, as the knowledge that the system deals with are not application domain but structure (a partition) dependent.
Malgré de nombreux travaux, il apparaît que les outils d'Analyse Typologiques ne permettent pas de réduire les délais d'implantation de la Technologie de Groupe. Cette démarche de rationalisation du système de production pose un problème général de classification que nous baptiserons ACCI. Il s'agit de construire sur un domaine de connaissance peu formalisé, une classification jugée pertinente par les experts du domaine. En terme d'Acquisition de Connaissances, l'ACCI a pour objectif de représenter l'activité d'un groupe d'expert à l'aide d'un modèle dit de classification simple. Les outils susceptibles de contribuer à résoudre ce problème proviennent de domaines variés : l'Analyse Typologique, la Classification Conceptuelle, les réseaux de Neurones et les Algorithmes Génétiques mais reposent sur un principe commun qui défini le concept d'Outils de Classification Automatique (OCA). Dans le cadre de l'ACCI, ces outils présentent des limites intrinsèques. La plupart des travaux menés pour y remédier, proposent des approchent interactives qui aident les experts à reformuler leurs connaissances en fonction de l'OCA utilisé. C'est à dire, sous la forme d'attributs descriptifs des objets tels qu'il devient possible d'en déduire des classes par des opérations de comparaison simples. Nous proposons une approche interactive qui a pour vocation de s'adapter aux experts en intégrant directement dans le processus de classification, les connaissances qu'ils sont à même de formuler naturellement lorsqu'ils valident une partition des objets du domaine. Cette approche a été testé sur un cas réel à l'aide d'un prototype informatique. Elle contribue à résoudre le problème de l'utilisation des outils d'Analyse Typologique pour réduire les délais d'implantation de la TG, et s'applique potentiellement à d'autre domaine, car les connaissances manipulées par le système ne sont pas liées au domaine d'application, mais à la structure recherchée (une partition).
Fichier principal
Vignette du fichier
ThA_se_Thierry_ERBEJA.pdf (4.42 Mo) Télécharger le fichier
Commentaires.doc (151.5 Ko) Télécharger le fichier
Presentation.ppt (987 Ko) Télécharger le fichier
Format : Autre
Format : Autre
Loading...

Dates et versions

tel-00726055 , version 1 (29-08-2012)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00726055 , version 1

Citer

Thierry Erbeja. Structuration des connaissances et des savoir-faire pour l'amélioration du système de production. Automatique / Robotique. Université de Strasbourg; INSA de Strasbourg, 2001. Français. ⟨NNT : 01STR13220⟩. ⟨tel-00726055⟩
244 Consultations
1120 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More