Etude de la fonction d'explication dans les systèmes à bases de connaissances : application à la conduite de procédés

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Etude de la fonction d’explication dans les systèmes à bases de connaissances : application à la conduite de

procédés

Marc Lejeune

To cite this version:

Marc Lejeune. Etude de la fonction d’explication dans les systèmes à bases de connaissances : appli- cation à la conduite de procédés. Autre. Université Henri Poincaré - Nancy 1, 1999. Français. �NNT : 1999NAN10203�. �tel-01747503�

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Département de formation doctorale en informatique UFR STMIA

École doctorale IAE + M

Etude de la fonction d'explication dans les Systèmes à Bases de Connaissances-

Application à la conduite de procédés

THESE ..

présentée et soutenue publiquement le 25 juin 1999 pour l'obtention du

Doctorat de l'université Henri Poincaré - Nancy 1

(spécialité informatique) par

Marc LEJEUNE

Composition du jury Président:

Rapporteurs :

M. Jean-Paul Haton, Mme Marie-Odile Cordier, Mme Rose Dieng,

Mme Monique Grandbastien, Examinateurs: Mme Marie-Christine Haton,

M. Martial Lallier, Invités: M. Joël Frigière,

M. Claude-Charles Thirion,

Professeur à l'UHP Nancy 1 et à l'IUF Professeur à l'université de Rennes l

Directeur de recherche à l'INRIA Sophia-Antipolis Professeur à l'UHP Nancy l

Professeur à l'UHP Nancy 1 Ingénieur de recherche à l'IRSID DISA USINOR

DISA USINOR, Directeur du projet SACHEM

Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications - UMR 7503

Remerciements

Je remercie les membres du jury, mes encadrants, les membres de l'équipe RFIA, de l'équipe :\;IAIA, de l'équipe lIA de l'IRSID, de l'équipe SACHEM et tous ceux qui de près ou de loin ont contribués à cette thèse.

Je remercie premièrement l'vlonique Grandbastien que j'ai rencontré pour la première fois pendant mes études, bien que n'étant pas étudiant à l'ESIAL. J'ai apprécié ses qualités person- nelles et sa pédagogie. Lorsque j'ai commencé cette thèse et que j'ai suivi les travaux de Gaelle Simon ou de Nicolas Van Labeke dans son équipe, j'ai pu remarqué les rapprochements entre mon sujet de thèse et les micro-mondes plutôt qu'avec les tuteurs intelligents. Ses remarques, lors de mes présentations dans l'équipe de recherche qu'elle dirige et lors des discussions qui ont suivis ont toujours été constructives. Elles montrent sa grande connaissance du domaine de cette thèse ainsi que du contexte d'application.

Lorsque j'ai croisé Rose Dieng entre les exposés des conférences Explication'96 et COOP'96, j'ai pu apprécié combien elle était reconnue par la communauté. Ses travaux sur l'acquisition de connaissances basés sur la méthodologie KADS, ceux avec Alain Giboin ou Philippe Martin, par exemple, sur les explications et ceux actuellement sur la capitalisation des connaissances m'ont toujours très intéressés. Nonobstant sa grande richesse personnelle, c'est avec plaisir que j'ai pu l'accueillir dans mon jury. Je souhaiterais lui exprimer ma gratitude.

Je souhaiterais remercier Marie-Odile Cordier d'avoir accepté de rapporter ce travail. Elle connaît le projet SACHEM par son implication dans le comité scientifique et comprend les pro- blèmes posés par la conduite de procédés réels et complexes. Ses remarques ont été constructives.

Jean-Paul Raton m'a toujours fait confiance. Il a initié ce projet de collaboration avec l'IRSID et m'a permis de découvrir le monde de la recherche. Il m'a accueilli au sein de l'équipe RFIA qu'il a dirigé pendant de nombreuses années et m'a également permis de découvrir les problèmes de reconnaissance de la parole, de classification, d'apprentissage ou de planification. Qu'il soit remercié de m'avoir confié ce sujet, de m'avoir donné les moyens de le réaliser et d'avoir accepté de présider ce jury.

Marie-Christine Raton a accepté de diriger ce travail pendant ces trois années. Elle a toujours cru en moi et m'a aidé autant que possible pour sa réalisation. Je souhaite lui exprimer ma reconnaissance. Son esprit critique a permis l'amélioration de mon travail et de ce document.

Claude-Charles Thirion est le responsable du projet SACHEM. C'est un expert haut-fourniste passionné par son métier avec qui il est toujours agréable de travailler. Son exigence, sa tenacité et sa foi ont permis la réalisation du plus grand système expert industriel en Europe. J'ai parti- culièrement apprécié son contact et le remercie de m'avoir accueilli dans son équipe pour prendre en charge l'étude de la fonction d'explication. Le projet SACHEM m'a passionné, je souhaite une longue vie au système à qui il a donné le jour.

J'ai été accueilli dans l'équipe lIA de l'IRsID dirigée par Joël Frigière. Joël m'a fait confiance, il m'a intégré comme un ingénieur de recherche et m'a permis de découvrir le monde de l'industrie sidérurgique. Je souhaite le remercier chaleureusement pour ses attentions, ses encouragements ainsi que pour ses critiques constructives.

Enfin, last b1d not least, je voudrais remercier Martial Lallier, mon responsable et ami sans qui cette thèse n'aurait jamais été jusqu'au bout. Le travail que nous avons fait ensemble a toujours été intéressant, constructif et m'a beaucoup appris. Il a su m'aider et détecter, inéxorablement, les failles dans mes idées. J'ai appris à le connaître, à apprécier ses remarques réfléchies et sa méthode de travail. Il m'a soutenu dans les moments difficiles, il a su regonfler ma motivation et m'a donné à cœur de réaliser ce projet. Je souhaite également lui souhaiter bonne chance pour la réalisation complète de la fonction d'explication au sein du système SACHEM à la suite de mon

11

travail. Je serais heureux de pouvoir retravailler avec lui un jour.

Les trois rapporteurs de mon travail et Marie-Christine, ma directrice de recherche, sont toutes quatre des femmes actives, sympathiques, qui allient qualités humaines et professionnelles.

Je souhaiterais témoigner ici de mon plaisir d'avoir vu se constituer au fil des rencontres ce jury très féminin et d'avoir pu travailler avec les différents membres du jury.

Travailler avec les experts de SACHEM, avec les opérateurs de conduite de Sollac ou avec les membres de l'équipe SACHEM a été enrichissant pour moi. Grâce à Gérard Tischendorf, à Norbert Dolenc, à Claude Thirion, à Michel Barles, à Alain Gobrecht ou à Jean-Marie Libra- 1esso, j'ai découvert l'amour que les hauts-fournistes ont pour leur métier. Je souhaite remercier chaleureusement ces experts qui m'ont accorder un partie de leur temps pourtant très précieux.

Sans eux, le système SACHEM et des travaux comme cette thèse n'existeraient pas.

Il me faut remercier maintenant les membres des trois équipes dont j'ai fait parti.

au laboratoire LORIA, j'ai intégré l'équipe RFIA dirigée par Jean-Paul Haton. Du fait des restructurations des équipes, j'ai ensuite été accueilli dans l'équipe MAlA dirigée par François Charpillet. Je souhaiterais remercier ici les membres de cette grande famille.

- un bureau m'a également été dévolu au sein de l'équipe lIA de l'IRSID. J'ai pu découvrir des projets passionnant dans le groupe USINOR. Je remercie pour leur accueil, leurs attentions, leurs remarques ou leurs aides Sonia, Philippe, Laurent, Mauro, Marie-Pierre, Pascal, Jean, Bernard, Emile, Didier, Patrice, Muriel, Florence, Robert et Gérard.

- l'équipe de développement SACHEM située en majorité à Sollac-Fos m'a également fait une petite place. J'ai pu discuter d'informatique, d'explication, de hauts-fourneaux, de psycho- logie ou de planche à voile. Je souhaiterais remercier les principales personnes qui m'ont accueilli: Lionel, Marcel, Michel, Rémy, Bruno, André, Norbert, Pierre, Alain, Christophe, Marc, Daniel, François-Marie, Edgar, Jean-Baptiste, Emmanuel, Claudine, Xavier, Pascal, Gérard et Philippe.

Je remercie encore tous ceux qui m'ont permis de vivre une expérience agréable de doctorant:

les membres actifs de CORE DUMP 1 qui, comme moi, pensent qu'il faut améliorer la va- lorisation du doctorat et permettre que cette expérience riche soit bien vécue par tous. Il ont vécu avec moi des moments importants: la création de CORE DUMP, la démocrati- sation de la représentation des doctorants au laboratoire, les nombreuses réflexions sur la mise en place d'une charte des thèses locales, les difficultés à faire passer le message, la mise en place du serveur web, de l'annuaire des anciens, les problèmes de financements et d'encadrements de quelques doctorants, les tentatives d'actions pour favoriser les échanges doctorants-entreprises, les efforts de communication et de motivation pour faire vivre le mouvement des doctorants, les rencontres avec les chercheurs, directeurs, présidents ...

Grâce à eux, j'ai pu bénéficier de la formation de président d'association et tester d'une part l'inefficacité des explications non structurées ne reposant pas sur des bases solides et d'autre part l'importance des explications pour comprendre.

- les membres actifs de la CEC 2 qui m'ont permis de participer, concrètement ou par courrier électronique, à: l'échange des actions des différentes associations, la vie du mouvement des doctorants, des réflexions sur l'amélioration des conditions de travail des chercheurs non

1. association COR.E DUMP des doctorants en informatique de Nancy http://v,,,,.loria. fr/CORE_DUMPI 2. Confédération des Etudiants Chercheurs http://garp.univ-bpclermont . frl ceci

permanents, les relations avec les syndicats d'étudiants et d'enseignants-chercheurs, la mise en place officielle de la charte de thèse, les mouvements et retournements politiques, les nouvelles réformes, les nouveaux arrêtés, la place des doctorants dans les universités, les rencontres avec les membres du cabinet ministériel ...

Grâce à eux, j'ai appris le travail en équipe, les différences entre argumentaires et explica- tions et les meilleures manières d'expliquer l'inexplicable.

- Mes amis doctorants, ou assimilés, avec qui j'ai pu discuter, manger, rire, nager, blaguer.

C'était: Nicolas, Corinne, Laurent, Sandrine, Thomas, Valérie, Pierrot, Frédéric ou Pas- cale. Mais ce fut aussi Pierre, Olivier, Arnaud, Nicolas, Carlos, Raphaël, Olivier, Ludmilla, Olivier, Nicolas ou Guillaume (quoique je devrais plutôt employer d'autres noms plus ap- propriés . .. ).

Certains ont partagé mon bureau, d'autres mes loisirs, les pauses café, les repas, les activités associatives, les sorties ciné, ou piscine, la course, le triathlon, le VTT, les Vosges, le blast, les ragots, les discussions ... tout ce qui fait d'une thèse une période agréable!

iv

v

Je dédicace cette thèse à Florence et Aude, Florence, ma femme, à mes cotés depuis 10 ans, sans laquelle je ne suis rien, qui a su devenir

Docteur un an avant moi, nous avons encore beaucoup de promesses à tenir ensemble.

Aude, ma fifle aux sourires enjoleurs et malicieux, aux yeux pétillants et pleins de vie, aux rires ennivrants et communicatifs.

vi

Table des matières

Avant-propos Introduction générale

Partie 1 Les systèmes explicatifs

Introduction

Chapitre 1 Les principaux concepts des systèmes explicatifs 1.1 Le concept d'explication.

1.1.1 Le sens commun .

1.1.2 Qu'est-ce qu'une explication: point de vue psychologique

1.1.3 Les explications utilisées dans les Systèmes à Bases de Connaissances 1 3

7

9

11 12 12 13

(SBC) . . . . 15

1.1.4 Apprentissage à partir d'explications. 16

1.2 Termes employés . . . . 17

1.2.1 Système explicatif et fonction d'explication 17

1.2.2 Explications externes . . . . 17

1.2.3 Raisonnement explicatif et explication 18

1.2.4 Système expert, système à bases de connaissances et système d'infor- mations . . . .

1.3 Introduction des explications dans les SBC 1.3.1 L'origine . . . .

1.3.2 Le but des explications 1.3.3 La forme des explications 1.4 Utilisations dans les SBC . . . .

1.4.1 Pour les applications médicales 1.4.2

1.4.3

Pour l'enseignement ou l'apprentissage Pour l'aide à la conception .

Vll

18 19 19 21 23 24 25 26 29

Vlll

1.4.4 Pour l'aide à la décision ou au diagnostic 1.4.5 Pour les domaines juridiques et financiers 1.4.6 Pour la recherche d'informations . . . 1.4.7 Pour l'aide à la conduite de procédés

Chapitre 2 Expliquer: une tâche de résolution de problèmes 2.1 Finalité de l'explication et destinataires .

2.2 La tâche de construction des explications 2.2.1 Une tâche de résolution de problèmes 2.2.2 Un problème mal structuré

2.2.3 Un problème complexe

2.3 Dissocier construction des explications et raisonnement 2.4 Types d'explication . . .

2.5 Interactivité avec l'utilisateur

2.5.1 Questions et réponses en langue naturelle 2.5.2 Explications interactives

2.6 Utilisation d'un modèle de l'utilisateur . 2.7 Acquisition des connaissances explicatives 2.8 Représentation des connaissances explicatives 2.9 Evaluation et validation des explications.

2.10 Construction des explications 2.10.1 Les principes . . .

2.10.2 Une voie à explorer: l'explication à partir de cas 2.11 Génération des explications . . . . Conclusion

Table des matières 30 30 31 31

35 36 36 36 37 38 38 39 41 41 43 43 45 45 46 48 48 49 50

51

IX

Partie II Développement de systèmes explicatifs pour l'aide à la conduite

de procédés complexes 53

Introduction 55

Chapitre :3 Systèmes d'aide à la conduite de procédés complexes 57 3.1 Caractéristiques des systèmes d'aide à la conduite de procédés complexes 58 3.2 Raisonnements pour la conduite de procédés complexes 60

3.2.1 Les principales architectures de raisonnement ..

3.2.2 Proposition de modèle de raisonnement tenu par les opérateurs de conduite

3.3 Modèle de raisonnement et fonctions du SBC d'aide à la conduite 3.3.1 La fonction de détection . . . .

3.3.2 La fonction état courant du procédé 3.3.3 La fonction de diagnostic . . . 3.3.4 La fonction de conseil d'action

3.4 Construction du système explicatif et construction du SBC Chapitre 4 Acquisition des connaissances explicatives

4.1 Les interlocuteurs . . . . 4.1.1 L'expert en explication 4.1.2 L'utilisateur lambda 4.1.3 Le cogniticien

4.2 Différentes méthodes de recueil des connaissances explicatives 4.3 Méthodes retenues . . . .

4.4 Analyse de la documentation technique 4.5 Analyse approfondie de documents experts

4.6 Observation des utilisateurs et des experts en situation réelle 4.7 Interviews des utilisateurs et des experts en situation réelle

60

63 66 67 67 67 68 68

11 72 72 73 74 74 77

78 78 79 80 4.8 Analyse des discussions et des interviews . . . , . . . 81 4.9 Synthèse: cinq phases pour l'acquisition des connaissances explicatives. 81 4.10 Evaluation des explications . . . . 82 4.11 Structuration et modélisation des connaissances explicatives. 84 Chapitre 5 Réalisation et intégration de systèmes explicatifs 87

5.1 Des explications: A qui? Pourquoi? 89

5.1.1 Finalité de la fonction 89

5.1.2 Destinataire cible 89

x

5.1.3 Interactivité avec l'utilisateur . . . . 5.2 Des explications: Quoi? Sous quelle forme?

5.2.1 Contenu des explications 5.2.2 Niveau des explications 5.2.3 Forme des explications

5.3 Des explications: Comment les créer?

5.3.1 Liens avec les autres fonctions d'aide et d'apprentissage 5.3.2 Point d'entrée des explications . . . .

5.3.3 Comprendre ou prolonger le raisonnement.

5.3.4 Construction des explications . 5.3.5 Production des explications ..

5.3.6 Interactions de la fonction d'explication avec le SBC 5.4 Des explications: Et après? . . . .

Table des matières 90 92 92 93 94 95 95 96 97 98 102 102 103 5.4.1 Evolution des utilisateurs ou de leurs besoins 103

5.4.2 Evolution des connaissances 104

5.4.3 Evolution du système . . . . 104

5.4.4 Evolution et mise à jour de la fonction d'explication 104 5.4.5 Retour d'expérience sur la mise en place de la fonction d'explication 106 Chapitre 6 Architecture des systèmes explicatifs

6.1 Exemples d'architectures de systèmes explicatifs 6.1.1 L'architecture du système EES . . . . 6.1.2 L'architecture du système ESMERALDA 6.1.3 L'architecture du projet Tap-Extra . . . .

6.1.4 L'architecture multi-agents du système SYNERGIC 6.2 Les éléments à prendre en compte dans l'architecture

6.2.1 Les bases de données . . . 6.2.2

6.2.3 6.2.4

Les bases de connaissances

L'éventuel modèle de l'utilisateur . Les interactions . . . . 6.3 Proposition d'architecture modulaire.

6.3.1 Caractéristiques ..

6.3.2 Structure modulaire

6.3.3 Modification de l'architecture modulaire.

6.4 Vers une proposition d'architecture multi-agents 6.4.1 Rappel sur la définition d'un agent.

6.4.2 Les principales contraintes . . .

109 110 110 111 114 115 118 118 118 119 119 119 119 120 121 121 121 121

6.4.3 Proposition d'architecture multi-agents . . . . 6.4.4 Caractéristiques de l'architecture multi-agents proposée 6.4.5 Modification de l'architecture multi-agents .

6.4.6 Généralisation de l'architecture multi-agents

xi 122 125 126 126 Chapitre 7 Une fonction d'explication, un outil du processus de capitalisation de connaissances

7.1 Définitions

7.1.1 Capitalisation des connaissances et knowledge management 7.1.2 Objectif de la capitalisation des connaissances

7.1.3 Connaissances manipulées . . . . 7.2 Les étapes principales de la capitalisation des connaissances

131 132 132 133 134 134 7.2.1 D'après Dieng et alii: détecter, construire, diffuser, utiliser, évaluer et

maintenir . . . 134 7.2.2 D'après vVolf: construire, rendre accessible, vérifier, présenter et traiter

le facteur humain

7.2.3 D'après Grundstein: repérer, préserver, valoriser et actualiser 7.2.4 Les points communs . . . . . . .

135 135 136 7.3 La fonction d'explication comme outil de la capitalisation de connaissances 136

7.3.1 7.3.2 7.3.3 7.3.4 7.3.5

Conclusion

Repérer Préserver Valoriser Actualiser .

Evolution cyclique

136 137 138 138 138 141

xii Table des matières

Partie III Application industrielle 143

Introduction 145

Chapitre 8 Des explications dans SACHEM pour l'aide à la conduite de hauts-

fourneaux 147

8.1 Le Contexte industriel . . . . 150

8.1.1 L'environnement sidérurgique. 150

8.1.2 L'usine à fonte ..

8.1.3 Le haut-fourneau.

8.1.4 L'activité de conduite d'un haut-fourneau 8.2 Le projet SACHEM . . . .

8.2.1 Les objectifs du projet SACHEM.

8.2.2 Ses caractéristiques principales ..

8.2.3 Les travaux d'ergonomie dans SACHEM

152 152 153 156 156 156 158 8.3 Le cahier des charges de la fonction d'explication pour SACHEM 158 8.3.1 Le cahier des charges de la fonction « explication / justification» 158 8.3.2 Le cahier des charges de la fonction d'explication.

8.4 Acquisition des connaissances explicatives 8.4.1 Les interlocuteurs . . . . 8.4.2 Analyse de la documentation technique 8.4.3 Analyse approfondie de documents experts 8.4.4

8.4.5 8.4.6 8.4.7 8.4.8

Protocole de recueil des connaissances explicatives

Observations pour le recueil de connaissances explicatives Interviews pour le recueil de connaissances explicatives . Autoconfrontations pour le recueil de connaissances explicatives Evaluation des explications . . . .

159 163 163 165 165 172 173 175 180 182 8.4.9 Structuration et modélisation des connaissances explicatives 182 8.4.10 Volume des connaissances explicatives. . . . 183 8.5 Réalisation et intégration de la fonction d'explication dans le système SACHEM184 8.5.1 Des explications: A qui? Pourquoi? . . . . 184 8.5.2 Des explications: Quoi? Sous quelle forme? 184

8.5.3 Des explications: Comment les créer? 185

8.5.4 Des explications: Et après? . . . . 193 8.5.5 Retour d'expérience sur la mise en place de la fonction d'explication 194 8.5.6 Maquettage de la fonction d'explication pour le système SACHEM 195 8.6 Architecture du système explicatif de SACHEM . . . 208

8.6.1 Les éléments à prendre en compte dans l'architecture 8.6.2 Architecture modulaire .

8.6.3 Architecture multi-agents

Chapitre 9 Démarche de réalisation d1un système explicatif 9.1 Principales étapes . . . .

9.1.1 Définition du problème et analyse des besoins.

9.1.2 Acquisition des connaissances explicatives.

9.1.3 Développement d'une maquette 9.1.4 Modèle d'explication et typologie.

9.1.5 Spécifications . . . . 9.1.6 Développement complet 9.1. 7 Intégration

9.1.8 Evolution.

XlU

208 208 209

213 214 214 214 215 216 216 216 216 217 9.2 Quelques conseils sur le cycle de développement d'un système explicatif 217

9.2.1 Cycle de vie d'un SBC 217

9.3 Quelques conseils. . . . 218

9.4 Cycle de développement pour l'application SACHEM 219

Conclusion 223

Conclusion générale 225

Perspectives 229

Bibliographie 231

xiv Table des matières

Table des figures

1 Présentation de la thèse selon deux axes et présentation choisie 4 1.1 Positionnement des modules d'un SBC (extrait de [HR92]) . 16 1.2 Exemple de règle du système MYCIN . . . . 20 1.3 Exemple de portion de graphe historique du système ~1YCIN 21 l.4 Exemple de production d'explication par le système MYCIN 22 1.5 L'outil EMYCIN et les suites de MYCIN (extrait de [HR92]) 22 2.1 Le dialogue explicatif pour GENE (extrait de [Gene96]) 42 3.1 Architecture générale d'un système de surveillance en ligne (extrait de

[Basseville et a1.96]) . . . 60 3.2 Architecture cognitive humaine (extrait de [Richard90]) 61 3.3 Architecture fonctionnelle des traitements (extrait de [Hoc91J) 62 3.4 Modèle du raisonnement tenu par les opérateurs selon Rasmussen (extrait de

[Damme et aL92]) . . . . 64 3.5 Le raisonnement de conduite et les quatre fonctions du SBC . . . .. 66 4.1 Les cinq phases de notre proposition d'acquisition des connaissances explicatives 82 5.1 Le cadre de la fonction d'explication . . . . 88 5.2 La distinction entre explications globales et locales 97

6.1 La structure du système EES (extrait de [Moore95]) 111

6.2 L'architecture du système explicatif de EES (extrait de [Moore95]) 112 6.3 Exemple de représentation de la construction du dialogue (extrait de [Lemaire92c]) 113 6.4 L'architecture du système ISEE (extrait de [Wickler et a1.93]) . . . . 114 6.5 L'architecture du système Tap-Extra (extrait de [Lambert et aL97c]) . . . 115 6.6 La structure du système Tap-Extra (extrait de [Lambert et a1.97c]) . . . 116 6.7 L'interface homme-machine du système Tap-Extra (extrait de [Lambert et a1.97c]) 117 6.8 Communications entre l'agent explicatif et les autres agents du système SYNERGIe

(extrait de [PB94]) . . . . 117 6.9 Stratégie de réponse à la question Comment (extrait de [PB94]) 117 6.10 Architecture modulaire de la fonction d'explication . . . . 120 6.11 Architecture multi-agents de la fonction d'explication. . . . . 124 6.12 Architecture multi-agents étendue de la fonction d'explication 127 8.1 La filière fonte. . . . .

8.2 L'usine à fonte articulée autour du haut-fourneau xv

151 152

XVI Table des figures 8.3 Détection précoce de l'expert intégrée dans SACHEM 157 8.4 Fonctionnement du système SACHEM . . . . 157 8.5 Classement des utilisateurs . . . 164 8.6 Le graphe complet reformulé de M. Duperray (échelle 1/6) 171 8.7 Le graphe reformulé réduit au réglage thermique . . . 172 8.8 Exemple d'explications de la détection de SACHEM . . . . 187 8.9 Le passage des sous-problèmes aux problèmes majeurs, d'après Duperray 189 8.10 Exemple d'explications des recommandations d'action de SACHEM 190 8.11 Exemple de vue d'explication globale . . . . ~ . . . . 191 8.12 Maquette de recueil des explications . . . . 196 8.13 Maquette de recueil des explications (deuxième exemple) . . . . 197 8.14 Maquette, vue d'explication de la détection du phénomèneHF de Garni. 198 8.15 Maquette, vue d'explication de la rubrique CHT . . . 199 8.16 Maquette, vue d'explication de la recommandation d'action 200 8.17 Maquette, vue d'explication du graphe causal . . 201 8.18 Maquette, vue d'explication de la vue EGHF . . . 202 8.19 Maquette, vue de synthèse des problèmes ETHF . . . 203 8.20 Maquette, vue d'explication du problème de Garni non détecté 204 8.21 Maquette, vue d'explication du problème de Garni en phase de garnissage 205 8.22 Maquette, vue d'explication du problème de Garni en phase de garni formé 206 8.23 Maquette, vue d'explication du problème de Garni en phase de dégarnis sage 207 8.24 Architecture modulaire de la fonction d'explication pour le système SACHEM. 209 8.25 Architecture multi-agents de la fonction d'explication pour le système SACHEM 210 9.1 Processus de développement d'un SBC (extrait de [HR92]) . . . .. 217

Avant-propos

Cette thèse a fait l'objet d'une convention CIFRE 3 entre l'IRSID 4 et le laboratoire LORIA 5.

Elle a bénéficié d'une aide financière de l'ANRT6 .

Certains morceaux de la thèse s'appuyent sur des informations confidentielles sur le projet SACHEM, sa structure, ou sur l'expertise de conduite des hauts-fourneaux de Sollac. Ces infor- mations sont confidentielles et ne doivent pas être publiées dans cette thèse, en accord avec la clause de confidentialité signée au début de la thèse entre le laboratoire LORIA et l'IRSID.

La collaboration industrielle de cette thèse implique également que des personnes non spécia- listes du domaine seront amenées à lire cette thèse. essaierons d'être clairs et de positionner régulièrement les différents paragraphes dans la structure globale du document. Nous nous ef- forcerons aussi de replacer le problème traité dans la construction des systèmes explicatifs. Nous nous excusons, à l'avance, pour les lecteurs connaissant l'intelligence artificielle, les systèmes à bases de connaissances et les problèmes posés par les explications, qui risquent d'être lassés par ces précisions.

Merci de votre compréhension

3. Convention Industrielle de Formation par la Recherche

4. Institut de Recherche de la Sidérurgie française, du groupe USINOR

5. Lahoratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications. Ce laboratoire est une unité mixte de recherche (17MR 7503) entre le CNRS, l'INRIA-Lorraine, l'université Henri Poincaré -:"fancyI, l'INPL et l'université de :"fancy IIhttp://www.loria.fr/

6. Association ;\iationale de la Recherche Technique

1

2 Avant-propos

Introduction générale

Le but de cette thèse est d'étudier l'intégration d'une fonction d'explication dans un système à bases de connaissances, dans le contexte de l'aide à la conduite de procédés complexes. Le contexte applicatif pourra être une centrale thermique ou nucléaire, un réseau d'irrigation, un four électrique, un laminoir ou un haut-fourneau.

Un système à bases de connaissances (SBC), également appelé système expert, peut s'appli- quer sur tout domaine comportant une expertise. L'expertise est modélisée et intégrée dans un système qui aide alors l'utilisateur à résoudre un problème. Il existe par exemple des systèmes d'aide au diagnostic médical, des systèmes d'aide à la conception ou des systèmes d'aide à la conduite de procédés industriels; ces derniers nous intéressent particulièrement. Ces systèmes intègrent des expertises souvent importantes, mettent en œuvre des raisonnements complexes ou s'appuient sur des données nombreuses. Dans le cas d'expertises complexes, le système n'agit pas directement mais conseille l'utilisateur dans sa tâche. L'action à effectuer par l'utilisateur, peut être un traitement prescrit à la suite d'un diagnostic dans le domaine médical, ou la modifica- tion de quantité de coke chargée dans un haut-fourneau. Elle est prise par l'homme en suivant complètement ou partiellement les informations ou les conseils donnés par le système.

Les conseils d'action donnés par le système, et de façon plus générale tous les résultats du système, doivent donc être complètement compris par les utilisateurs. Améliorer la compréhension des résultats du système à bases de connaissances, faire accepter un résultat, faire partager un raisonnement ou faire apprendre sont les tâches de la fonction d'explication que l'on appelle également système explicatif. Ceci rejoint la finalité des explications humaines données dans un contexte quelconque. On peut donc faire le parallèle entre les explications humaines et les explications transmises par des systèmes informatiques. Dans ce contexte, Roger Schank écrit:

« Pourquoi le processus d'explication mérite-t-il un intérêt particulier? La réponse, en bref, est que l'explication est le cœ'ur de l'intelligence. L'explication est le processus par lequel nous donnons un sens au monde qui nous entoure» [Schank86]. Néanmoins nous ne cherchons pas ici à transmettre des explications aussi riches, complexes, adaptées au contexte et au destinataire que celles que l'on peut avoir dans une relation homme-homme, la tâche serait par trop complexe.

Cette thèse a l'objectif ambitieux d'être conçue comme un guide à la réalisation d'un système explicatif pour l'aide à la conduite de procédés complexes, comme nous allons le voir ci-dessous.

Nous y avons étudié les travaux existants en matière de systèmes explicatifs et ceux relatifs au contexte de la conduite de procédés complexes. Nous avons ensuite analysé les contraintes particulières dues au domaine fortement contraint de l'application puis nous avons émis des propositions permettant de réaliser une fonction d'explication. Ces propositions concernent la tâche d'acquisition des connaissances explicatives, la réalisation des explications, ou le choix de l'architecture logicielle.

Comme le montre la figure l, deux possibilités de présentation de la thèse s'offraient à nous:

- suivre la chronologie d'un projet informatique, avec tout d'abord le cahier des charges et 3

4 Introduction générale l'étude du besoin, puis la modélisation et la typologie des explications et enfin la réalisa- tion de la fonction. Pour chaque étape, nous pouvons étudier les idées avancées dans la littérature, faire des propositions pour le contexte de l'aide à la conduite des procédés et décrire l'application pour les hauts-fourneaux;

- analyser les idées avancées dans la littérature, faire des propositions pour le contexte de l'aide à la conduite des procédés et décrire l'application pour les hauts-fourneaux. Pour chacun de ces points, nous reprenons les trois grandes étapes de développement présentées ci-dessus.

Production Construction Structure

Modélisation Typologie

Acquisition des connaissances

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~ Partie 1 Partie II Partie III

Cahier des Charges Axe idée

Analyse du besoin b..-_~_~-""Y<Zl+---""'----""'----. o-~-iI>-

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FIG. 1 - Présentation de la thèse selon deux axes et présentation choisie

Nous avons choisi la deuxième possibilité qui nous permet de bien détailler les idées des nom- breux travaux sur les explications en intelligence artificielle (partie 1), les propositions concrètes correspondant au domaine de la conduite de procédés (partie 2) et l'application de ces proposi- tions au domaine de la conduite de hauts-fourneaux (partie 3). Nous allons donc analyser dans chaque partie les principales étapes relatives à la construction d'un système explicatif. Ce choix aura ainsi pour conséquences induites des redites au long de ce document.

Dans le premier chapitre de la partie bibliographique, nous allons définir le terme explication et analyser différentes applications possibles dans les systèmes à bases de connaissances. Pour cela, nous allons d'abord nous intéresser à ce que l'on appelle une « explication» dans le sens commun. Nous regarderons l'interprétation de ce terme faite par les psychologues et le point de vue des concepteurs de SBC explicatifs. Nous n'oublierons pas de définir les principales notations utilisées dans la thèse, nous y verrons l'origine de l'introduction d'explications dans les SBC, avant de mentionner les principales applications des systèmes explicatifs.

5

Dans le deuxième chapitre de cette même partie, nous nous intéresserons à la réalisation de la tâche d'explication en détaillant les mécanismes utilisés, les types d'explications possibles, les possibilités d'interaction avec l'utilisateur et enfin celles de construction et de production d'explications. Nous verrons alors quelqu'uns des nombreux travaux existants en France, en Europe et dans le monde.

La deuxième partie de ce travail propose des techniques de construction et de production d'explications, adaptées au contexte de la conduite de procédés industriels complexes. Toutes les étapes du cycle de développement d'un système explicatif, indispensables pour sa réalisation, y sont décrites. Dans un premier chapitre (chapitre 3), nous préciserons en effet le contexte d'application et les contraintes liées aux systèmes d'aide à la conduite de procédés complexes.

Nous utiliserons pour cela un modèle simplifié du raisonnement des opérateurs de conduite en quatre tâches principales.

chapitre 4 sera consacré au problème délicat de l'acquisition des connaissances explicatives.

Nous allons donc préciser les différents intervenants de ce processus et analyserons et critiquerons les principales techniques existantes. Ainsi nous proposerons une réalisation de cette phase d'ac- quisition des connaissances explicatives en cinq étapes distinctes. Nous proposerons également une aide à l'évaluation des connaissances recueillies avant d'aborder rapidement le problème de la structuration et de la modélisation des connaissances explicatives.

Le troisième chapitre de cette partie (chapitre 5) est un chapitre clé dans nos travaux sur 'les systèmes explicatifs. Nous nous placerons dans un contexte de rédaction d'un cahier des charges pour la réalisation d'un système explicatif. Nous utiliserons la métaphore des explica- tions données en réponses aux questions du lecteur et détaillerons ainsi tour à tour « A qui? » et

« Pourquoi? » il faut dispenser des explications, « Quelles explications» il est possible de propo- ser et « Comment les créer? ». Enfin, la question « Et après? » est importante pour le devenir du système explicatif. Dans ce chapitre, nous étudierons donc la finalité des explications, les inter- actions avec les utilisateurs, la forme des explications et les liens entre la fonction d'explication et les autres fonctions. Quatre explications locales aux fonctions du système et une explication globale pourront être proposées. Elles permettront de comprendre le raisonnement du système ou de le prolonger. Enfin, pour une meilleure adéquation entre les besoins des utilisateurs et les explications, nous proposerons trois mécanismes simples permettant facilement l'évolution des explications.

Le chapitre 6 sera consacré à deux types particuliers d'architecture logicielle d'un système explicatif. Nous venons qu'une structuration en trois modules permet de répondre de façon simple et efficace au problème posé. L'étude des systèmes multi-agents nous permettra de voir comment mieux adapter et faire évoluer l'architecture logicielle. Ainsi nous pourrons proposer une architecture multi-agents reposant sur les structures des explications locales et globales.

Dans un dernier chapitre de cette partie (chapitre 7), nous verrons pourquoi la fonction d'explication peut s'intégrer dans la démarche de capitalisation des connaissances et comment elle peut être utilisée.

Dans la troisième partie, nous appliquerons nos propositions au contexte de la conduite des hauts-fourneaux et décrirons notre application réalisée pour USINOR.

Nous détaillerons dans le chapitre 8 le contexte industriel du projet SACHEM, l'usine si- dérurgique et plus spécialement le haut-fourneau. En précisant les besoins en explications des opérateurs de conduite, nous décrirons le cahier des charges de la fonction d'explication pour SA- CHEM. Nous aborderons alors les phases d'acquisition des connaissances puis de réalisation de la fonction correspondant aux besoins identifiés. Comme dans la partie précédente, nous utiliserons

6 Introduction générale le paradigme multi-agents pour proposer une architecture facilement évolutive.

Enfin, nous synthétiserons notre démarche de conception d'un système explicatif dans le dernier chapitre. Nous préciserons alors les différentes étapes du processus de réalisation d'un tel système, en nous basant sur le cycle de développement de systèmes à bases de connaissances et préciserons quelques conseils utiles pour la réalisation d'un système explicatif.

Première partie

Les systèmes explicatifs

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Introduction

L'introduction d'explications dans les système à bases de connaissances (SBC) date des pre- miers systèmes avec MYCIN. En vingt ans, de nombreux travaux ont été consacrés à la manière de construire les explications et de les intégrer dans les SBC. Les explications étaient au départ destinées aux concepteurs des SBC. Elles sont, maintenant, de plus en plus destinées aux utili- sateurs. Les explications prennent des formes variées suivant les destinataires, les possibilités de dialogue du système, l'objectif des explications ou le domaine d'application du système.

Dans un premier chapitre, nous allons définir le terme explication et ses différentes appli- cations possibles dans les SBC. Nous allons d'abord nous intéresser à ce que l'on appelle une

« explication», d'après le sens commun grâce aux définitions du dictionnaire Larousse et de l'historique de ce terme, d'après la vision des psychologues et enfin d'après le point de vue des concepteurs de SBC explicatifs. Ceci nous permettra de définir les principaux termes utilisés dans la thèse. Nous décrirons ensuite l'origine de l'introduction d'explications dans les SBC, avec les différents buts et formes possibles de celles-ci, avant de mentionner les principales applications des systèmes explicatifs.

Dans un deuxième chapitre, nous nous intéresserons à la réalisation de la tâche d'expli- cation. Pour cela, nous détaillerons les mécanismes utilisés, les types d'explications possibles, les possibilités d'interactions avec l'utilisateur, les possibilités de construction et de production d'explications. Nous nous appuierons pour cela sur les nombreux travaux existant en France, en Europe ou dans le monde.

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10 Introduction

Chapitre 1

Les principaux concepts des systèmes explicatifs

Sommaire

1.1 Le concept d'explication. . . . . 12 1.1.1 Le sens commun. . . .. 12 1.1.2 Qu'est-ce qu'une explication: point de vue psychologique. . . . . . 13 1.1.3 Les explications utilisées dans les Systèmes à Bases de Connais-

sances (SBC) . . . 15

1.1.4 Apprentissage à partir d'explications . . . . 16 1.2 Termes employés . . . .

1.2.1 Système explicatif et fonction d'explication.

1.2.2 Explications externes . . . . 1.2.3 Raisonnement explicatif et explication . . .

1.2.4 Système expert, système à bases de connaissances et système d'in- 17

17 17 18 formations . . . . . . . .. 18 1.3 Introduction des explications dans les SBC

1.3.1 L'origine . . . . 1.3.2 Le but des explications . . 1.3.3 La forme des explications .

1.4 Utilisations dans les SBC . . . . 1.4.1 Pour les applications médicales . . . . 1.4.2 Pour l'enseignement ou l'apprentissage . 1.4.3 Pour l'aide à la conception . . . . 1.4.4 Pour l'aide à la décision ou au diagnostic 1.4.5 Pour les domaines juridiques et financiers.

1.4.6 Pour la recherche d'informations . . . 1.4.7 Pour l'aide à la conduite de procédés . . .

19 19 21 23 24 25 26 29 30 30 31 31

Introduction

Le but de ce chapitre est de définir explicitement le terme « explication», concept le plus utilisé dans cette thèse et de voir son application dans le domaine des systèmes à bases de connaissances (SBC).

l1

12 Chapitre 1. Les principaux concepts des systèmes explicatifs Les différentes notations utilisées dans cette thèse et relatives aux systèmes explicatifs et aux système à bases de connaissances seront ensuite décrites.

Nous pourrons alors aborder le cas particulier des apprentissages à partir d'explications avant de nous intéresser à l'introduction des explications dans les systèmes à bases de connaissances.

Le système MYCIN, pionnier en la matière, est un bon exemple.

Nous verrons, par la suite, les principaux systèmes ayant intégré depuis des explications. Ces systèmes ont été regroupés par domaine d'application, comme par exemple les deux plus grands domaine que sont le domaine médical et celui de la formation (appelé également EIAO 7).

1.1 Le concept d'explication

1.1.1 Le sens commun

Pour commencer à définir le concept d'explication, prenons la définition du sens commun, c'est-à-dire les définitions du dictionnaire et du dictionnaire historique des mots « expliquer» et

« explication » :

Définition du mot « Expliquer »: v. tr. Faire comprendre ou faire connaître en détail par un développement oral ou écrit; éclaircir, exposer: expliquer un problème, un projet. Il être une justification, apparaître comme une cause: le danger d'avalanche explique qu'on ne peut construire à cet endroit. Il commenter: expliquer un auteur [ ... ] [Larousse86]

Historique du mot « Expliquer ~> : Expliquer est un emprunt savant (XIve s) au latin explicare «dérouler» , «déployer, développer» au propre et au figuré. Dans son premier emploi connu pronominal, le verbe signifie peut-être «se développer». Il est ensuite attesté (v. 1450) au sens de « faire comprendre (ce qui paraît obscur) », puis (XVIe s) de « faire comprendre (qqch) en développant». De là vient l'emploi pronominal s'expliquer (1580 Montaigne) pour « être rendu intelligible ». Les emplois du verbe se développent à l'époque classique: « faire connaître sa pensée» et « rendre raison (d'un fait, etc.) » sont tous deux attestés en 1651 (Corneille), puis « faire une mise au point sur un malentendu » (1662). Du sens transitif « rendre clair » vient l'emploi spécial expliquer du latin « le traduire» (1668 Molière) acception disparue. Par extension le verbe signifie «faire connaître la cause de (qqch) » (1677 Racine). [ ... ] [Robert89]

Définition du mot « Explication»: n. f. action d'expliquer, de s'expliquer; commentaire, justification, discussion [ ... ] [Larousse86]

Historique du mot « Explication»: Le nom d'action explication emprunt au latin classique explicatio « action de présenter clairement » a eu une évolution sémantique parallèle à celle du verbe. Introduit (1321-1323) avec le sens de « développement destiné à faire comprendre quelquechose ^1>, il désigne ensuite ce qui donne la raison d'un comportement (1672 Molière) ou d'un fait (1690 Furetière). [ ... ] [Robert89 j

7. s'interprète maintenant comme Environnements Interactifs Assistés par Ordinateur, et non plus comme précédemment Enseignement Intelligent Assisté pal' Ordinateur