Ce premier chapitre a permis de décrire la problématique abordée dans nos travaux à un niveau global, appuyée par un premier niveau d’étude bibliographique. Nous avons ainsi montré que nos contributions pouvaient se décliner selon un modèle à trois niveaux :
– le niveau Processus permet d’étudier les opportunités d’interaction entre un processus général d’ingénierie système et un processus de pilotage d’un système automatisé, un processus de plan- ification d’un projet d’ingénierie système et un processus de résolution de problèmes. Outre le contexte global des interactions, nous avons décrit les besoins de synchronisations et d’échanges nécessaires.
– le niveau Outils permet de définir les besoins en outils d’aide à la décision impliqués par les couplages définis au niveau Processus. Ces outils concernent la reconfiguration de systèmes transitiques, la synchronisation entre processus de planification de projet et d’ingénierie système, l’optimisation guidée par les connaissances, la réutilisation d’acquis et la résolution distribuée de problèmes,
– le niveau Expériences/Connaissances permet de formaliser les expériences et connaissances nécessaires au fonctionnement du niveau Outils. Nous avons exprimé dans cette dernière section les besoins de formalisation des expériences et des connaissances nécessaires.
De plus, nous avons montré qu’un processus général de retour d’expérience permettait d’avoir une vision verticale sur ces niveaux : suite à leurs interactions, la mise en œuvre d’un outil d’aide à la décision pour traiter un problème entraîne la caractérisation d’expériences qui sont capitalisées à des fins d’exploitation ultérieure.
Cette première vision globale de nos travaux doit maintenant être détaillée. Les techniques et les modèles mis en œuvre ainsi que les résultats obtenus, les liens avec les projets et les publications relatives doivent être précisés. La figure 1.9 illustre les thèmes qui sont abordés dans les chapitres suivants. Ces thèmes sont directement orientés par les outils développés (niveau Outils).
FIGURE 1.9 – Thèmes abordés dans les chapitres
Dans le chapitre 2, l’interaction du processus de pilotage avec le processus d’ingénierie système est détaillée. L’accent est mis sur l’outil support permettant la reconfiguration à l’aide des systèmes multiagents et à l’algorithme des fourmis. Les connaissances sont celles des agents. Elles concernent les possibilités de reconfiguration de la part du système automatisé représentée et pilotée par l’agent. Le système multiagent que nous avons développé pour piloter/modéliser un système transitique est 58
1.5. Conclusion et plan du document détaillé. Le principe de reconfiguration par algorithme des fourmis est expliqué ainsi que les résultats obtenus lors de tests par simulation sur une plate-forme multiagent ad-hoc. Ce travail a notamment été abordé dans le master recherche de Mohcen Benlagha.
Dans le chapitre 3, l’interaction de la planification d’un projet d’ingénierie système avec le pro- cessus d’ingénierie système lui même est détaillée. Deux outils supports sont abordés : l’outil de syn- chronisation et l’outil d’optimisation.
1. L’outil de synchronisation des processus est guidé par des connaissances méthodologiques (méta- modèles de données et de processus). Ce travail, mis en œuvre dans le cadre du projet ANR ATLAS et supporté par la thèse de Joël Abeille (PhD.2), est exposé. Suite à la caractérisation des couplages requis et une analyse bibliographique affinée, les modèles de données et de processus sont décrits. Ces modèles ainsi que l’analyse des états possibles pour les entités ont mené au développement d’un logiciel de type démonstrateur (logiciel ATLAS). Ces travaux ainsi que les résultats obtenus sont synthétisés dans la section 3.2.
2. L’outil d’optimisation est guidé par la connaissance décisionnelle (réseau bayésien obtenu par apprentissage sur des expériences). Le problème de choix de scénarios de projets intégrant à la fois la dimension projet et la dimension conception est décrit au regard de la littérature. L’outil d’optimisation multicritère à base d’algorithme évolutionnaire et basé sur un guidage par des connaissances décisionnelles est décrit. L’algorithme modifié ainsi que le modèle de connais- sances décisionnelles sont décrits. Les résultats majeurs obtenus suite aux tests réalisés sont exposés. Ces travaux, développés dans le cadre de la thèse de Paul Pitiot (PhD.1) sont présenté dans la section 3.3.
Dans le chapitre 4, les méthodes développées pour supporter le processus d’ingénierie système par l’exploitation d’acquis (connaissances et expériences) sont détaillées. Ce chapitre est décomposé en trois sections : l’exploitation de connaissances métier, l’exploitation d’expériences guidées par les connaissances métier et l’exploitation de connaissances guidées par les expériences (connaissances contextuelles).
1. L’outil d’aide à la décision basé sur l’exploitation de connaissances métier est décrit. La formali- sation dans une ontologie de ces connaissances et leur exploitation en conception est décrite dans la section 4.2.
2. L’outil d’aide à la décision basé sur l’exploitation d’expériences guidée par les connaissances métier est présenté. La problématique de raisonnement à partir de cas est exposée et l’approche permettant d’identifier des expériences compatibles en tenant compte des préférences du dé- cideur et du manque de mesures de similarités est abordé. Les tests et résultats majeurs obtenus sont commentés. Ce volet est exposé dans la section 4.3. Le travail exposé dans ces deux sections (section 4.2 et section 4.3) a été abordé dans le cadre du projet ANR ATLAS dans la thèse de Joël Abeille (PhD.2) et les masters recherche de Celine Boitte (M2R.3) et Juan Romero (M2R.4). 3. L’outil d’aide à la décision basé sur l’exploitation d’expériences pour aider à l’exploitation de
connaissances contextuelles est décrit. La formalisation de connaissances contextuelles par prob- lème de satisfaction de contraintes est décrit ainsi que leur paramétrage par apprentissage sur les expériences à l’aide d’un outil de data-mining. Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet FUI Hélimaintenance par Aurélien Codet De Boisse (PhD.3). Il est synthétisé dans la section 4.4. Dans le chapitre 5, l’interaction du processus de résolution de problèmes avec le processus d’ingénierie système est détaillée sous l’angle de la résolution distribuée d’un problème dans le cadre d’une chaîne
Chapitre 1. Introduction, Contexte de recherche et Problématique
logistique. Les modèles distribués développés ainsi que les mécanismes exploitant des connaissances métier sont détaillés. Les modèles de processus ainsi que les mécanismes de support permettant de favoriser la collaboration d’équipes distribuées sur la chaîne logistique sont exposés. Ce travail a été réalisé dans le cadre d’un contrat de thèse CIFRE avec l’entreprise AXSENS à Toulouse par Juan Romero (PhD.4).
Pour terminer ce manuscrit, le chapitre 6 permet de conclure, de proposer des perspectives de continuation et de développer mon projet de recherche.