Wimexbot

Wimexbot39 est l’outil réalisé par M. Wagner [Wagner 2000; Bignon, Halin et al. 2001] qui nous a permis d’expérimenter la veille technologique par l’image. Cet outil écrit en Java réalise l’ensemble du processus d’extraction et d’indexation proposé. L’écran de la Figure 56 montre comment l’administrateur peut visualiser le résultat d’un parcours et valider ou rejeter les propositions.

L’ensemble des images sélectionnées Parcours du thesaurus DOCMAT Fonctions de mise à jour et de validation de l’indexation Termes identifiés dans les contextes

Informations sur l’image sélectionnée

Figure 56 : Ecran de validation des résultats fournis par Wimexbot

Cet outil a été utilisé dans le cas d’une expérimentation réalisée par N. Zerrouki [Zerrouki 2001] pour valider la méthode d’extraction et d’indexation. Cette expérience a été menée sur 6 sites de fabricants de produits qui ont été analysés d’abord manuellement en utilisant un «aspirateur» de site web puis automatiquement à l’aide de l’outil Wimexbot. Il s’agissait de mesurer la capacité du robot à extraire des images dites pertinentes. Cette expérimentation a montré que le robot permettait de réduire de 1/3 le travail manuel qu’aurait dû faire un administrateur sans l’aide de Wimexbot. Mais ce résultat demeure insuffisant, ceci pour plusieurs raisons [Nakapan 2003] :

• Trop d’images n’illustrant pas un produit sont encore sélectionnées (dessins techniques, photo de personne, lieu,…). Ceci est naturellement lié à la pertinence morphologique et au fait que le robot n’analyse pas le contenu de l’image (répartition des couleurs, identification de texture,..). Mais, nous avons également remarqué, que dans certains cas, une étude plus approfondie du contexte de l’image permettait d’éviter ce bruit dans la sélection.

• Les indexations proposées sont souvent incomplètes. Nombreux sont les termes pertinents qui apparaissent dans le contexte de l’image et qui ne sont pas sélectionnés par le robot car ils ne sont pas proches de termes du thesaurus.

Face à ce constat, nous nous orientons vers une nouvelle étude de la prise en compte du contexte de l’image dans l’extraction de l’indexation. Cette étude intégrera la proposition d’une nouvelle forme de thesaurus adaptée à l’analyse des contextes Web d’une image (intégration forte de non descripteur et définition de liens spécialisés).

Une nouvelle version du robot est en cours de développement. Elle s’appuie sur une architecture Web à plusieurs niveaux utilisant la technologie J2EE. L’objectif est de proposer à l’administrateur une utilisation plus souple de l’outil par une mémorisation de l’ensemble des parcours dans une base de données et la possibilité d’administrer le robot à distance.

V. Conclusion et Perspectives

Ce chapitre nous a permis de faire le point sur quelques propositions concernant l’utilisation de l’image dans l’assistance à la conception. Le choix de l’architecture comme domaine d’application et la place prédominante qu’occupe l’image dans ce domaine, ont donné à ces propositions une réelle pertinence.

La première proposition nous a permis de mettre en œuvre les résultats de notre thèse par la réalisation d’une application spécialisée dans la recherche de produits. Cette application a mis en évidence l’intérêt d’une formulation par l’image d’un besoin relatif à un autre type d’information. Cette formulation repose sur une méthode sémantique d’indexation des images qui, si l’on veut que la recherche par l’image soit efficace, demande de s’intéresser aux propriétés d’une image dite pertinente et à la forme et au contenu de la connaissance utilisée pour décrire ces «bonnes» images.

La première approche, qui prolonge ses travaux, s’intéresse à la définition d’un thesaurus qui joue le rôle de la connaissance adaptée à la description d’images représentant des références constructives. L’objectif ici est d’améliorer l’expression du sens de l’image dans son indexation afin que la recherche par l’image soit la plus pertinente possible. L’expérimentation qui est en cours de développement validera, nous l’espèrons, les solutions proposées.

La seconde approche propose un thesaurus de concepts visuels pour indexer des références utilisables lors de la conception initiale d’un projet architectural. Une expérimentation a mis en évidence la pertinence de cette proposition pour l’interprétation des références. Elle a cependant montré les limites d’une appropriation personnelle de concepts visuels pré-établis.

Toutes ces approches tentent d’améliorer le modèle sémantique d’indexation des images par la définition de règles et de pratiques contribuant à augmenter la pertinence des moteurs de recherche. Ces méthodes, cependant, demeurent assez fastidieuses à mettre en place car elles sollicitent encore beaucoup la participation humaine. La dernière méthode proposée cherche, grâce à l’exploitation d’une source d’information intarissable, à automatiser le processus d’indexation sémantique. Il est important de remarquer que ces derniers travaux reposent également fortement sur une définition rigoureuse de la pertinence d’une image et du contenu de la connaissance utilisée pour identifier les termes à l’intérieur des documents contenant les images.

En conclusion, il est difficile de s’intéresser à la recherche d’informations par l’image dans un domaine particulier, sans investir à la fois dans l’étude de la pertinence d’une image dans ce domaine et dans l’expression de la connaissance qui sera utilisée pour décrire ces images. Certes, l’étude des modèles de recherche d’informations contribue à améliorer les capacités d’expression du sens d’une image ainsi que la pertinence de la mise en correspondance entre requête et document. Mais, l’utilisation des résultats de ces travaux dans la recherche d’informations par l’image serait peu fructueuse sans l’apport des études sur l’expression de la sémantique des images.

L’évolution des technologies du Web et plus particulièrement l’arrivée du Web sémantique favoriseront sans aucun doute l’étude du contexte d’une image et plus directement l’expression du sens de celle-ci. Mais cette évolution n’est possible qu’à partir du moment où chacun (les fournisseurs d’information et les consommateurs) participe à cette évolution en utilisant ces nouvelles technologies pour associer à chaque image son contexte.

Chapitre 5. Vers un modèle d’assistance à la conception coopérative et

une vision contextuelle du projet.

I. Introduction

La conception et plus particulièrement la conduite de projet de conception sont des activités sociales et professionnelles impliquant un groupe d’acteurs appartenant à une ou plusieurs entreprises. A l’intérieur de ce groupe, les acteurs coopèrent afin de parvenir à un objectif commun pouvant être la production d’un document, d’un produit manufacturé ou encore d’un bâtiment. Dans cette coopération, le rôle d’un outil de gestion de projet est de permettre aux acteurs d’obtenir non seulement une vision de l’évolution de leurs travaux mais aussi une augmentation de leur potentiel d’action. Les outils existants, communément appelés workflow, reposent sur des modèles de coopération et de coordination où l’activité doit être explicite. Ils sont adaptés à la définition des processus présents dans l’industrie ou dans l’administration.

La conception collective et plus précisément la co-conception, que nous avons décrites dans le chapitre 1, restent un domaine où l’application de ces modèles et outils demeure difficile. En effet, elle nécessite une synchronisation cognitive basée sur une activité non planifiée que nous qualifions d’activité implicite. Ce cadre est celui de la conception coopérative que nous pouvons opposer à celui de la conception collaborative ou distribuée. Elle est menée par des acteurs autonomes, aux compétences variées et complémentaires. La conception architecturale n’échappe pas à ce contexte de coopération, elle le particularise.

L’objectif des travaux que nous avons investis dans ce domaine est la proposition d’un modèle de coopération adaptée à la co-conception avec comme champ d’application la conception architecturale. Cette étude, initiée dans le cadre du projet CoCAO40, a fait l’objet de deux thèses [Malcurat 2001; Hanser 2003] et de plusieurs rapports de DEAs. Ce chapitre présente l’état actuel des propositions dans lesquelles nos expériences passées (les méta-modèles, les hypermédias et l’utilisation de l’image) ont largement contribué à leur élaboration.

En effet, le modèle se présente sous la forme d’un méta-modèle de coopération dont une instanciation a été réalisée dans le cadre de la conception architecturale. Ce modèle, fondé sur l’expression sémantique des relations existant entre les éléments du projet, permet d’assimiler le contexte du projet à un hypermédia dans lequel chacun des acteurs peut naviguer. L’hypermédia est visualisé sous la forme d’un graphe où l’aspect visuel de chacun des éléments apporte une information au lecteur. L’objectif de cette visualisation est de proposer aux différents acteurs une «image du projet» adaptée à leur implication dans l’activité collective. Cette vision imagée du projet a suscité auprès des architectes un intérêt particulier.

Nous aborderons dans ce chapitre le cadre de la coopération en conception ainsi que les particularités de la coopération dans la conception architecturale. Puis, nous présenterons les solutions que nous apportons en terme de méta-modèle et de visualisation. Ces travaux sont détaillés dans la thèse de D. Hanser [Hanser 2003].

II. La conception coopérative

Le chapitre 1 de ce mémoire a présenté quelques éléments de réflexion liés à l’étude de l’activité de conception qu’elle soit individuelle ou collective. Nous allons présenter dans ce paragraphe les grands

40 CoCAO : Co-Conception Assistée par Ordinateur. Ce projet a pris part dans le cadre d’une collaboration avec l’équipe ECOO du LORIA et France Telecom R&D.

courants théoriques référencés dans les dernières approches concernant le Travail Coopératif Assisté par Ordinateur (TCAO) et intégrant une dimension humaine et sociale.