Identification de schémas d’innovation : une nouvelle méthode d’exploration documentaire interdisciplinaire fondée sur TRIZ et alimentée par l’intelligence artificielle
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse consultable sur internet, en texte intégral.
  • Thèse avec 2 versions : seule la version intégrale est proposée ; sur authentification (communication intranet).
 
Auteur : Douard, Nicolas
Date de soutenance : 15-12-2025

Directeur(s) de thèse : Cavallucci, Denis - Whitlock, Shannon

Président : Le Ber, Florence
Rapporteur(s) : Lamirel, Jean-Charles - Bouraoui, Zied
Membre(s) du jury : Giakos, Georges - Betoni Parodi, Bruno - Samet, Ahmed

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Informatique
Classification : Informatique

Mots-clés libres : TRIZ, Recherche interdisciplinaire, Traitement automatique du langage naturel, Transfert de connaissances, Appariement problème-solution, Innovation inter-domaines, IA explicable
Mots-clés :
  • Méthode TRIZ
  • Traitement automatique du langage naturel
  • Intelligence artificielle explicable
Résumé : Cele thèse développe un cadre d'intelligence artificielle pour la découverte de solutions d'ingénierie interdisciplinaires en combinant TRIZ (Théorie de Résolution Inventive des Problèmes) avec le traitement automatique du langage naturel. Le système intègre trois composants : un classificateur Text-CNN identifiant les articles interdisciplinaires, un graphe thématique cartographiant les connexions interdomaines, et un système de vérification RoBERTa pour les paires problème-solution. Le processus comprend le cadrage des problèmes selon les paramètres TRIZ, la recherche dans d'autres domaines, la projection des solutions sur les principes TRIZ, et la vérification de l'alignement. Plutôt que la similarité lexicale, il recherche des correspondances conceptuelles profondes expliquant pourquoi les solutions inter-domaines fonctionnent. Une étude de cas en imagerie neuromorphique révèle des solutions bio-inspirées pour les défis de latence et de bruit. Le cadre met l'accent sur la transparence par des étapes traçables et des justifications TRIZ. Cette « ingénierie de la découverte » accélère l'innovation interdisciplinaire tout en maintenant rigueur et explicabilité.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2025STRAD051
Type de ressource : Thèse