TRIZ-guided discovery of interdisciplinary innovation patterns via AI-enabled literature mining
Identification de schémas d’innovation : une nouvelle méthode d’exploration documentaire interdisciplinaire fondée sur TRIZ et alimentée par l’intelligence artificielle
TRIZ
Recherche interdisciplinaire
Traitement automatique du langage naturel
Transfert de connaissances
Appariement problème-solution
Innovation inter-domaines
IA explicable
TRIZ
Interdisciplinary research
Natural language processing
Knowledge transfer
Problem-solution pairing
Cross-domain innovation
Explainable AI
006.3
Méthode TRIZ
Traitement automatique du langage naturel
Intelligence artificielle explicable
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.
This thesis develops an AI framework for discovering interdisciplinary engineering soluAons by combining TRIZ (Theory of InvenAve Problem Solving) with natural language processing. The system integrates three components: a Text-CNN classifier idenAfying interdisciplinary arAcles, a themaAc graph mapping cross-domain connecAons, and a RoBERTa verificaAon system for problem-soluAon pairs. The workflow involves framing problems with TRIZ parameters, searching other domains, projecAng soluAons onto TRIZ principles, and verifying alignment. Rather than keyword similarity, it seeks deeper matches explaining why cross-domain soluAons work. A neuromorphic imaging case study uncovers bio-inspired soluAons for latency and noise challenges. The framework emphasizes transparency through traceable steps and TRIZ jusAficaAons. This "discovery engineering" accelerates interdisciplinary innovaAon while maintaining rigor and explainability.
Electronic Thesis or Dissertation
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3239335
https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2025/DOUARD_Nicolas_2025_ED269.pdf
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https://theses.hal.science/tel-05483506
https://theses.hal.science/tel-05483506
https://theses.hal.science/tel-05483506
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Douard
Nicolas
1995-07-28
FR
293398100
1506022024L
22127323
4200040
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2025STRAD051
https://doi.org/10.70675/9d86d913z0d0bz45d2z863dz0dbb7f6a2a46
2025-12-15
Informatique
Strasbourg
131056549
Doctorat
Docteur es
non
oui
Cavallucci
Denis
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081317468
Whitlock
Shannon
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Le Ber
Florence
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Giakos
Georges
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Betoni Parodi
Bruno
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Lamirel
Jean-Charles
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Bouraoui
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École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
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Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
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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 ; 2013-....)
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