Note ABES Text mining for automating TRIZ-based inventive design process using patent documents Exploration de données pour la conception inventive Traitement automatique du langage Fouille de brevets Réseau de neurones Champ aléatoire conditionnel TRIZ Natural Language Processing (NLP) Patent Mining Neural Network Conditional Random Field Theory of Inventive Problem Solving (TRIZ) 006.3 Méthode TRIZ Exploration de données La théorie pour la résolution inventive des problèmes (TRIZ) a été proposée pour favoriser l'innovation de rupture et maximiser les chances de résoudre un problème de manière inventive. Altshuller, le fondateur de cette théorie, a présenté un pseudo-algorithme allant de la formulation d'un problème à sa résolution afin d'aider les ingénieurs. Sa théorie repose sur un constat très fort : chaque problème dans un domaine A peut être relié à un problème déjà résolu dans un domaine B, dont il suffirait d'adapter la solution. Cependant, trouver un problème correspondant dans un autre domaine nécessite, soit de lire toutes les publications scientifiques et brevets existants, soit de développer un algorithme capable de caractériser les problèmes résolus par chaque solution existante. Dans cette thèse, nous avons étudié cette deuxième option. Afin de permettre une recherche de solutions inter-domaines, des approches basées sur des réseaux de neurones sont développées pour identifier les concepts clés de la théorie TRIZ dans les brevets. En particulier, nous proposons une approche de fouille de contradictions basée sur le résumé automatique, une approche de fouille de paramètres intégrant la structure syntaxique des phrases et un modèle multi-tâches unifié. The Theory of Inventive Problem Solving (TRIZ) was proposed to push for disruptive innovation and maximize the chances of solving a problem in an inventive manner. Altshuller, the founder of this theory, presented a pseudo-algorithm going from the formulation of a problem to its resolution in order to help engineers. His theory is based on a very strong observation: each problem in a domain A can be linked to a problem already solved in a domain B, whose solution would only have to be adapted. However, finding a corresponding problem in another domain requires, either reading all the scientific publications and patents that exist, or developing an algorithm capable of characterizing the problems solved by each existing solution. In this thesis, we investigated this second research direction. In order to enable a cross-domain search for solutions, neural-based approaches are developed to identify the key concepts of TRIZ theory in patents. In particular, we propose a contradiction mining approach based on automatic summarization, a parameter mining approach integrating the syntactic structure of sentences and a unified multi-task model. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 3962622 Université de Strasbourg Strasbourg 2023-12-31 https://theses.hal.science/tel-04047047 application/pdf 3950518 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2022/GUARINO_Guillaume_2022_ED269.pdf http://www.theses.fr/2022STRAD033/abes https://theses.hal.science/tel-04047047 https://theses.hal.science/tel-04047047 https://theses.hal.science/tel-04047047 Guarino Guillaume 1996-11-01 FR 268683565 1507020692V 21821134 4200021 https://theses.fr/2022STRAD033 2022STRAD033 https://doi.org/10.70675/29044606z002ez4898zac53zf3da8d19945a 2022-12-09 Informatique Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Cavallucci Denis MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 081317468 Amer-Yahia Sihem MADS_PRESIDENT_DU_JURY 172343658 Gançarski Pierre MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 033775958 Termier Alexandre MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 13741689X Kremer Gül E. MADS_RAPPORTEUR_1 071085688 268683735 Lamirel Jean-Charles MADS_RAPPORTEUR_2 182222918 École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 269 156504863 Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 260728 176969721 ddc:004 Cavallucci Denis Amer-Yahia Sihem Gançarski Pierre Termier Alexandre Kremer Gül E. Lamirel Jean-Charles École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg) PDF 3962622