Fonctionnement

Cette section développe les modalités de fonctionnement opérationnel du proto- type CRMA-1 pour le calage de modèlesprésents dans la base de faits. Le tableau 5.2

présente le mode d’exécution – automatique ou interactif – de chacune des sous-tâches du calage de modèle.

La plupart de ces sous-tâches se déroulent de manière automatique. Seules trois d’entre elles nécessitent une intervention de l’utilisateur :

– la tâche de définition des zones homogènes est laissée totalement à l’initiative de

l’utilisateur. Celui-ci se voit ainsi demander le nombre de zones homogènes, puis les points de transition d’une zone à l’autre. Une assistance plus poussée sur cette tâche pourrait être mise en place par une analyse des faits à disposition, et notam- ment la topographie du bief modélisé ;

– la tâche d’initialisation d’un paramètre distribué est effectuée de manière interac-

tive en posant des questions à l’utilisateur sur les caractéristiques de chaque zone homogène en vue d’estimer a priori les valeurs des coefficients n de Manning, suivant la procédure déterminée dans le chapitre 3 (figure 3.4, p. 69) ;

– la tâche de comparaison entre référence et prédiction est réalisée par un affichage

graphique de la donnée de référence considérée et de la prédiction associée. Des questions sont ensuite posées à l’utilisateur sur la concordance de ces deux élé- ments. Trois types de comparaisons sont abordés successivement durant cette tâche :

1. undécalage temporel de la courbe prédite si celle-ci est un hydrogramme ou

un limnigramme (voir figure 5.12),

2. un écart global en ordonnées de la courbe prédite si celle-ci est une ligne

d’eau ou une ligne d’eau enveloppe (voir figure 5.13(a)),

3. un écart local en ordonnées de la courbe prédite si aucun écart global n’est

considéré (voir figure 5.13(b)). Ce type de comparaison est bien entendu itératif depuis l’aval vers l’amont puisque les écoulements simulés sont en régime fluvial.

5.3 CRMA-1,      

Étape Tâche Exécution

Automatique Interactive Affectation des

données

Sélection d’un événement ◦

Sélection des données d’entrée • Sélection des données de référence •

Définition des paramètres

Sélection d’une structure ponctuelle • Attribution d’un paramètre ponctuel •

Définition des zones homogènes ◦

Sélection d’une zone homogène • Attribution d’un paramètre distribué • Initialisation des

paramètres

Initialisation d’un paramètre ponctuel •

Initialisation d’un paramètre distribué • Réalisation d’une

simulation

Prétraitement •

Exécution du code de calcul •

Posttraitement •

Comparaison des prédictions

Sélection d’une donnée de référence •

Sélection d’une prédiction •

Comparaison entre référence et prédiction • Compilation des comparaisons intra-événement •

Compilation des comparaisons inter-événements ◦

Ajustement des paramètres

Sélection d’un paramètre ponctuel • Ajustement d’un paramètre ponctuel • Sélection d’un paramètre distribué • Ajustement d’un paramètre distribué • Sélection d’un type de paramètres distribués ◦ Ajustement d’un type de paramètres distribués • Qualification du

modèle calé ◦

T. 5.2 – Fonctionnement opérationnel du prototype. Le symbole ((•)) dénote une im- plémentation totalement fonctionnelle, et le symbole((◦))indique que les connaissances ac- tuellement implémentées ne permettent pas d’apporter une véritable plus-value sur la tâche considérée et que celles-ci représentent une implémentation((par défaut)).

C 5 I ’   + + + ++ + + + + + + ₊ + + + + + ++₊ + +

F. 5.12 –Identification visuelle d’un décalage temporel. La figure ci-dessus – et les sui- vantes – sont des captures d’écran du logiciel RV. Les débits enregistrés sont représentés par des croix noires et l’hydrogramme calculé par un trait fin gris. L’hydrogramme calculé est ici en retard par rapport aux débits mesurés.

Plusieurs autres tâches ont fait l’objet d’une implémentation automatique((par dé- faut)), destinée à être approfondie :

– les tâches desélection d’un événement et de compilation inter-événements ont seule-

ment été abordées dans ces travaux. En effet, ces deux tâches nécessitent une extraction de connaissances relatives à des cas de calage pour lesquels on dispose de différents événements pour réaliser le calage. Or, cette situation est assez rare en pratique, même si elle n’est pas exceptionnelle. Ces deux tâches peuvent ainsi largement être approfondies par l’étude d’une ou plusieurs de ces situations ; – la tâche dequalification du modèle calé a elle aussi été seulement abordée pour les

mêmes raisons qu’au dessus. En effet, un modèle calé sur un seul événement est aisément qualifiable, et les subtilités n’apparaissent que lors d’un calage réalisé sur plusieurs événements. Que dire en effet d’un modèle destiné à la détermination de zones inondables et reproduisant avec une qualité inégale deux événements de période de retour élevée?

– la tâche de sélection d’un type de paramètre distribué n’a pas vraiment de raison

d’exister dans le domaine de l’hydraulique fluviale, puisque – contrairement à l’hydrologie distribuée par exemple – un seul type de paramètre distribué est considéré : le coefficient de résistance à l’écoulement.

Nous présenterons dans le chapitre suivant les détails de sessions d’utilisation de ce prototype, au travers de son application pour le calage des modèles hydrauliques de l’Hogneau – dont sont tirées les figures 5.12 et 5.13 – et de la Lèze.

5.3 CRMA-1,       + + + + + + +

(a) Écart global. La ligne d’eau se situe globalement au-dessus des niveaux mesurés

+ + + + + + +

(b) Écart local. La ligne d’eau se situe localement au-dessus d’un niveau mesuré.

F. 5.13 – Identification visuelle d’un écart en ordonnées entre les points mesurés et la courbe prédite correspondante. Les figures ci-dessus comparent des niveaux maximums mesu- rés (croix noires) à une ligne d’eau enveloppe calculée (trait fin gris). Le trait noir représente le profil en long du fond du cours d’eau. Les traits fins horizontaux représentent les sections

C 5 I ’  

plique uniquement dans le cas où le modèle à caler est déjà présent dans la base de faits. Mettre en œuvre ce prototype pour caler de nouveaux modèles nécessite donc une mise à jour de la base de faits. Celle-ci s’effectue en écrivant les instances d’arguments correspondant au nouveau système et à son nouveau modèle, ainsi que la requête cor- respondant au calage de ce nouveau modèle. La procédure indiquée sur la figure 5.14 doit alors être suivie par l’utilisateur.

1. Mettre `a jour la base de faits ;

2. Ex´ecuter l’interpr´eteur sur la nouvelle base (base de connaissances initiale + base de faits mise `a jour) ; 3. Lancer une compilation des fichiers C++ produits ; 4. Lancer l’ex´ecutable du nouveau syst`eme d’assis-

tance obtenu.

F. 5.14 –Procédure d’utilisation du système sur de nouveaux modèles.

5.4

Développement d’outils d’intelligence artificielle dédiés au

calage de modèles numériques

Dans la section précédente a été présenté un système d’assistance au calage de mo- dèles hydrauliques, réalisé à partir d’outils développés pour une tâche différente : lepilo- tage de programmes. Cette utilisation détournée, si elle a permis d’obtenir un prototype

opérationnel, comporte plusieurs points insatisfaisants, non pas du point de vue des résultats fournis par le système, mais du point de vue de sonergonomie et de sa main- tenance. La discussion de ces points nous a ainsi amené à proposer le développement

d’outils adaptés à la tâche de calage. Ces outils sont destinés à construire un nouveau prototype de système d’assistance au calage de modèles hydrauliques, implémentant les mêmes connaissances que CMA-1, mais possédant les propriétés évolutives néces- saires pour pouvoir l’adapter aisément à de nouvelles situations.