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Aide à la décision exploitant de la connaissance générale et contextuelle : application à la maintenance d'hélicoptères

Débutée le : 01/12/2009 Soutenue le : 05/02/2013
Axes : 
  • Axe 1 : ORKID
Encadrement : 
Membre du jury : 
  • Président :
  • Rapporteur :
  • Examinateur :
  • Invité :
Resume: 

Les travaux présentés dans cette thèse ont pour objectif de contribuer à l’élaboration d’un outil d’aide à la décision en conception exploitant de la connaissance générale et de la connaissance contextuelle. L’exploitation de la connaissance générale est effectuée à l’aide d’un moteur de filtrage de contraintes et l’exploitation de la connaissance contextuelle repose sur des principes issus du raisonnement à partir de cas et du data-mining. Le résultat principal est basé sur une notion de contrainte dite « contextuelle ». L’idée forte revient à paramétrer une contrainte en fonction du contexte dans lequel celle-ci doit être filtrée. Suivant le niveau de confiance caractérisant la connaissance contextuelle, cette contrainte pourra soit être propagée de manière autonome dans le moteur de filtrage soit être utilisée pour fournir une forme de conseil à l’utilisateur du système d’aide. Nous proposons pour identifier le contexte d’emploi de la contrainte d’utiliser le principe de recherche par similarité très largement utilisé dans les travaux portant sur le raisonnement à partir de cas. Afin de compléter ou d’affiner les informations résultant du filtrage de cette contrainte contextuelle, nous utilisons des algorithmes de comptage issus du data-mining pour fournir des fréquences d’apparition caractérisant une forme de confiance dans le résultat. Nos travaux s’inscrivent dans le cadre d’un projet FUI portant sur la maintenance d’hélicoptère. Le but de notre outil est d’estimer au mieux la charge, le cycle, les coûts des activités opérationnelles de maintenance d’un hélicoptère. L’originalité des travaux est de considérer d’une part les connaissances constructeurs (connaissance générale) pour déterminer une première estimation puis de la corriger suivant les conditions d’utilisation effective de l’hélicoptère (connaissance contextuelle).

Projets liés à la thèse

  • Hélimaintenance

    Débuté le : 01/07/2008 Fini le : 30/09/2011

    L’objectif du projet Hélimaintenance est de réduire de 30% les coûts de maintenance des hélicoptères civils et militaires en optimisant les processus industriels de maintenance. Dans ce cadre, le lot du CGI était de mettre au point une maquette logicielle permettant de configurer/particulariser toutes les activités du processus de maintenance devant être réalisées lors d’une visite en prenant en compte l’état effectif de la machine. Un ensemble logiciel d’aide associant raisonnement à partir de cas et propagation de contraintes a été mis au point. Une contrainte dite contextuelle, dans la mesure où elle peut être paramétrée suivant un contexte donné, a été mise au point et testée.

Publications associées à la thèse

  • How to take into account general and contextual knowledge for interactive aiding design: Towards the coupling of CSP and CBR approaches

    Références :
    Élise Vareilles, Michel Aldanondo, Aurélien Codet de Boisse, Thierry Coudert, Paul Gaborit et Laurent Geneste. « How to take into account general and contextual knowledge for interactive aiding design: Towards the coupling of CSP and CBR approaches ». In : Engineering Applications of Artificial Intelligence 25.1 (févr. 2012). P. 31--47. ISSN : 0952-1976. DOI : 10.1016/j.engappai.2011.09.002.
    The goal of this paper is to show how it is possible to support design decisions with two different tools relying on two kinds of knowledge: case-based reasoning operating with contextual knowledge embodied in past cases and constraint filtering that operates with general knowledge formalized using constraints. Our goals are, firstly to make an overview of existing works that analyses the various ways to associate these two kinds of aiding tools essentially in a sequential way. Secondly, we propose an approach that allows us to use them simultaneously in order to assist design decisions with these two kinds of knowledge. The paper is organized as follows. In the first section, we define the goal of the paper and recall the background of case-based reasoning and constraint filtering. In the second section, the industrial problem which led us to consider these two kinds of knowledge is presented. In the third section, an overview of the various possibilities of using these two aiding decision tools in a sequential way is drawn up. In the fourth section, we propose an approach that allows us to use both aiding decision tools in a simultaneous and iterative way according to the availability of knowledge. An example dealing with helicopter maintenance illustrates our proposals. (C) 2011 Elsevier Ltd. All rights reserved.
    Keywords: Aiding design, Case-based filtering, Case-based reasoning, constraint satisfaction, Constraints satisfaction problem, Helicopters maintenance, management, support, system