Modélisation des (méta)connaissances pour la conception inventive
Langue Anglais
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Auteur : Yan, Wei
Date de soutenance : 07-02-2014

Directeur(s) de thèse : Cavallucci, Denis - Collet, Pierre

Président : Bouchard, Carole
Rapporteur(s) : Setchi, Rossi - Duflou, Joost
Membre(s) du jury : Zanni-Merk, Cecilia

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire de génie de la conception (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Informatique
Classification : Informatique

Mots-clés libres : Innovation, TRIZ (Théorie de résolution des problèmes inventifs), Source de connaissance, Similarité sémantique, Case-based reasoning, Ontologie, Inférence de l’ontologie
Mots-clés :
  • Méthode TRIZ
  • Intégration des systèmes (ingénierie)
  • Innovation - Méthodologie
  • Représentation des connaissances
Résumé : Un nombre croissant d’industries ressentent le besoin de formaliser leurs processus d’innovation. Dans ce contexte, les outils du domaine de la qualité et les approches d’aide à la créativité provenant du "brain storming" ont déjà montré leurs limites. Afin de répondre à ces besoins, la TRIZ (Acronyme russe pour Théorie de Résolution des Problèmes Inventifs), développée par l’ingénieur russe G. S. Altshuller au milieu du 20ème siècle, propose une méthode systématique de résolution de problèmes inventifs multidomaines. Selon TRIZ, la résolution de problèmes inventifs consiste en la construction du modèle et l’utilisation des sources de connaissance de la TRIZ. Plusieurs modèles et sources de connaissances permettent la résolution de problèmes inventifs de types différents, comme les quarante Principes Inventifs pour l’élimination des contradictions techniques. Toutes ces sources se situent à des niveaux d’abstractions relativement élevés et sont, donc, indépendantes d’un domaine particulier, qui nécessitent des connaissances approfondies des domaines d’ingénierie différents. Afin de faciliter le processus de résolution de problèmes inventifs, un "Système Intelligent de Gestion de Connaissances" est développé dans cette thèse. D’une part, en intégrant les ontologies des bases de connaissance de la TRIZ, le gestionnaire propose aux utilisateurs de sources de connaissance pertinentes pour le modèle qu’ils construisent, et d’autre part, le gestionnaire a la capacité de remplir "automatiquement" les modèles associés aux autres bases de connaissance. Ces travaux de recherche visent à faciliter et automatiser le processus de résolution de problèmes inventifs. Ils sont basés sur le calcul de similarité sémantique et font usage de différentes technologies provenantes de domaine de l’Ingénierie de Connaissances (modélisation et raisonnement basés sur les ontologies, notamment). Tout d’abord, des méthodes de calcul de similarité sémantique sont proposées pour rechercher et définir les liens manquants entre les bases de connaissance de la TRIZ. Ensuite, les sources de connaissance de la TRIZ sont formalisées comme des ontologies afin de pouvoir utiliser des mécanismes d’inférence heuristique pour la recherche de solutions spécifiques. Pour résoudre des problèmes inventifs, les utilisateurs de la TRIZ choisissent dans un premier temps une base de connaissance et obtiennent une solution abstraite. Ensuite, les éléments des autres bases de connaissance similaires aux éléments sélectionnés dans la première base sont proposés sur la base de la similarité sémantique préalablement calculée. A l’aide de ces éléments et des effets physiques heuristiques, d’autres solutions conceptuelles sont obtenues par inférence sur les ontologies. Enfin, un prototype logiciel est développé. Il est basé sur cette similarité sémantique et les ontologies interviennent en support du processus de génération automatique de solutions conceptuelles.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2014STRAD006
Type de ressource : Thèse