Nos choix et notre démarche

L’objectif de notre thèse est de proposer un système d’aide au diagnostic et à la réparation sur une plateforme d’e-maintenance. Au chapitre 2, nous avons choisi d’utiliser le raisonnement à partir de cas pour la résolution de notre problème que nous avons présentée dans ce chapitre. Afin de se situer par rapport aux travaux existants et de choisir les techniques les plus appropriées pour notre système, nous avons étudié sept systèmes de diagnostic industriel utilisant le raisonnement à partir de cas.

Pourquoi ne pas utiliser un système de développement ?

Parmi les applications de diagnostic étudiées trois d’entre elles ont été mis au point à l’aide de systèmes de développement. Ce sont des applications industrielles où une forte tendance de création des systèmes de type help desk peut être observée pour des raisons économiques. Ces applications n’exploitent pas toutes les phases de raisonnement. De plus, nous ne sommes pas dans l’optique de proposer à travers la plateforme, un interlocuteur à des néophytes.

L’implémentation industrielle des systèmes de diagnostic est limitée par les possibilités des systèmes de développement commercialisés. En effet, il existe actuellement plus d’une trentaine d’outils de développement des systèmes de RàPC existent sur le marché international, mais ceux- ci ne développent pas toutes les phases du raisonnement à partir de cas. Les utilisateurs sont souvent amenés à acheter plusieurs produits de la société distribuant l’outil de développement ; il

faut en effet agencer un ensemble de modules pour réaliser les différentes phases du raisonnement à partir de cas : module de création d’une base de cas, de sa mise à jour ainsi que sa maintenance, module destiné à la recherche des cas similaires et enfin module pour l’adaptation de cas s’il en existe. Certains systèmes comme Kate proposent un module d’adaptation, qui peut s’ajouter aux autres modules proposés. Mais cela peut poser problème quant à l’interactivité des phases de recherche de cas et d’adaptation de ces cas.

Nous avons choisi de développer notre propre système de RàPC afin de ne pas être limité par le manque d’interaction entre les différentes phases d’adaptation, d’élaboration de la connaissance etc. Nous nous intéressons à la partie représentation des connaissances en développant une démarche permettant d’élaborer un cas et d’y représenter l’expertise du domaine en utilisant des outils de sûreté de fonctionnement. Nous avons choisi la représentation orientée objet pour les avantages qu’elle amène. Les cas sont présentés par une liste d’attribut-valeur. L’approfondissement de cette étape de représentation des connaissances nous amène à avoir une démarche de gestion des connaissances.

C CCBBBRRR C Caappiittaalliissaattiioonn d deess c coonnnnaaiissssaanncceess G Geessttiioonnddeess c coonnnnaaiissssaanncceess I Iddeennttiiffiiccaattiioonnddeess o obbjjeeccttiiffss R Reeppéérreerr É Évvaalluuaattiioonnddeellaa d déémmaarrcchhee A Accttuuaalliisseerr C Coonnnnaaiissssaanncceess P Prréésseerrvveerr V_Vaalloorriisseerr E Ellaabboorraattiioonn R Reemméémmoorraattiioonn AAddaappttaattiioonn R Réévviissiioonn M Méémmoorriissaattiioonn

Figure 3.17. Le cycle de la gestion des connaissances et du RàPC

Un système de gestion des connaissances et de gestion d’une mémoire d’entreprise doit gérer conjointement des informations et des connaissances, les stocker sous forme persistante, les retrouver, les interroger en fonction de leur contenu, les visualiser et les réutiliser sous différents points de vues [Fuchs et al., 2006 réflexion]. Cela rejoint les tâches d’un système de raisonnement à partir de cas qui a pour objectif le stockage, le partage et l’utilisation des expériences individuelles [Chebel-Morello et al., 2005]. Le RàPC et la gestion des connaissances suivent donc le même objectif d’acquisition et de réutilisation d’expérience ou de connaissance (cf. fig. 3.17).

Nous tenons à faire remarquer que nous avons convergé vers la méthode présente après avoir suivi deux démarches différentes pour l’élaboration de notre système d’aide au diagnostic et à la réparation.

- La première démarche de capitalisation des connaissances nous a amené à proposer différentes connaissances dont une ontologie du domaine manipulée par les phases du RàPC.

- La deuxième démarche celle décrite dans ce chapitre en étudiant les différents systèmes existant du RàPC en diagnostic nous a amené à développer la phase représentation des connaissances comme dans [Fuchs, 1997] et de recouper ainsi la démarche de capitalisation.

Lorsque nous comparons ces deux approches, nous nous apercevons que le RàPC donne moins d’importance à la création de la connaissance (les cas sont supposés être déjà existants) contrairement à la gestion des connaissances qui s’appuie sur la création des modèles et des ontologies du domaine. Dans le RàPC, la représentation de la connaissance est simple mais l’énergie est portée sur les aspects de remémoration et d’adaptation. Alors qu’en gestion des connaissances l’importance est portée sur la description du domaine (connaissances du domaine). La représentation de cas complétée par des modèles de connaissances dans le raisonnement à partir de cas permet de considérer cette approche comme une approche de gestion des connaissances.

Due au fait que les ontologies n’ont pas leur propre mécanisme de raisonnement permettant d’utiliser les connaissances, les systèmes de gestion des connaissances emploient des méthodes d’inférence basées sur la logique. Ces méthodes trouvent les résultats corrects et prouvables basés sur les ontologies et les méta données. Les deux approches peuvent être complémentaires au sens que le RàPC permet de réutiliser et d’exploiter les bases de connaissances et notamment la mémoire d’entreprise faisant partie des systèmes de gestion des connaissances.

Les systèmes de RàPC sont isolés et fermés sur la coopération avec d’autres systèmes. Dans le passé, l’aspect de standardisation a été négligé et donc les systèmes ne sont pas réutilisables que dans la même application et ne permettent pas un échange facile de la connaissance. De leur côté, les ontologies sont souvent très spécifiques au domaine d’application même si elles utilisent les langages de représentation standardisés.

7.

Conclusion

Le raisonnement à partir de cas a été choisi comme méthode de manipulation des connaissances dans la mémoire d’entreprise proposée au deuxième chapitre et comme méthode de résolution de problèmes dans notre système d’aide au diagnostic et à la réparation.

Nous avons introduit des principes fondamentaux d’un système de raisonnement à partir de cas et un état de l’art des méthodes utilisées dans le cycle de RàPC. Cela nous a permis de poser les jalons pour comparer les différents systèmes de RàPC appliqués au diagnostic technique. Le diagnostic fait partie des diverses applications supportées par le RàPC, que nous avons présenté par le biais de différentes typologies.

Le diagnostic est un domaine où de nombreux système de RàPC ont été expérimentés Nous avons fait leur comparaison à partir de différentes phases de raisonnement. Deux types de diagnostic ont émergé, le premier développé à l’aide de système de développement de RàPC et le deuxième à l’aide de système de représentation des connaissances. Un système à part, JColibri, présente les deux caractéristiques, c’est à la fois un système de développement des systèmes RàPC en lien avec un système de représentation des connaissances.

Nous avons déduit de cette étude plusieurs conclusions importantes pour la suite de notre travail. Nous ne nous orientons pas sur l’achat d’un système de développement, afin de ne pas être limité par le manque d’interaction entre les différentes phases d’adaptation, d’élaboration de la connaissance, etc.

Nous avons confirmé notre démarche de capitalisation des connaissances présentée au deuxième chapitre par une mise en parallèle entre le cycle du RàPC et celui de la capitalisation des connaissances. Nous allons alors créer une mémoire d’entreprise manipulée par le raisonnement à partir de cas.

Contrairement à la plupart des systèmes de diagnostic industriel, nous mettons un soin particulier à développer la phase de d’élaboration des cas. La construction de cas dans la base de cas se fait par l’utilisation des outils de sûreté de fonctionnement et tient également d’une démarche de capitalisation des connaissances. Le développement de notre système d’aide au diagnostic et à la réparation et son application dans le cadre de la plateforme générique d’e- maintenance est présenté au quatrième chapitre.