Management des Connaissances et des Systèmes d'Information

Pour ceux qui aime la modélisation, la systémique, l'abstraction et le conceptuel, je vous invite à assister à la soutenance de thèse de Walid Ben Ahmed qui se tiendra le lundi 17 janvier à 14h à l'Ecole Centrale Paris.

Cette thèse réalisée en partenariat avec le Laboratoire d'Accidentologie de RENAULT/PSA vise à aider à la réalisation de scénarios types d'accidents pour améliorer l'efficacité des systèmes automobiles embarqués. Pour cela elle utilise l'extraction de données et la connaissance d'experts en accidentologie.
Cette thèse est un délice de croisements interdisciplinaires au service d'une problématique industrielle: l'optimisation des systèmes embarqués. Bref, si vous aimez flirter avec l'Ingénierie des Connaissances, l'Intelligence Artificielle, le Data-mining et la modélisation multi-vues, vous allez vous régaler ;-)

Et puis rien que l'éloquence de mon copain Walid suffirait à vous faire déplacer ;-)

A voir...

TITRE DE LA THESE :
SAFE-Next : une approche systémique pour l'extraction de connaissances de données. Application a la construction et a l'interprétation de scénarios d'accidents de la route.

COMPOSITION DU JURY :

Rapporteurs :        
- Daniel COUTELLIER– Professeur E.N.S.I.M.E. Valenciennes/Directeur Général  PRIMECA
- Rose DIENG – Chef du projet ACACIA, INRIA Sophia Antipolis
Examinateurs :
- Claudia ECKERT- University of Cambridge
- Michel TOLLENAERE – Professeur INPG, Grenoble
- Yves PAGE – Adjoint du directeur du LAB PSA Peugeot-Citroën Renault

RESUME DE LA THESE :

Aujourd’hui, l’informatisation des saisies de données et la puissance des systèmes de collecte conduisent à la construction de grandes Bases de Données (BD). L’exploitation de ces millions de données en accidentologie et dans beaucoup d’autres domaines (e.g. management, marketing, etc.) fait appel à des
techniques d’Extraction de Connaissances de Données (ECD). La complexité des données, du domaine d’application et des connaissances recherchées rendent fondamentale l’intégration des connaissances expertes dans le processus d’ECD.
Cela nécessite la mise en place d’approches, méthodes et techniques d’identification, de représentation et d’opérationnalisation de ces connaissances.
Dans ce travail de thèse, nous proposons une nouvelle approche, appelée SAFE-Next (Systemic Approach For Enhanced kNowledge EXTraction, approche systémique pour l’extraction des connaissances). Cette méthode conduit à des contributions réparties en quatre domaines :

- En accidentologie, SAFE-Next fournit un outil efficace pour l’élaboration des Scénarios Types d'Accident (STA) permettant une meilleure analyse et compréhension de l’accident. Elle fournit aussi un moyen de capitalisation des connaissances offrant une vision synthétique des différents types de connaissances du domaine de l’accidentologie.

- En Ingénierie des Connaissances (IC), SAFE-Next propose un modèle général multi-vues et multi-
niveaux d’abstraction de modélisation des connaissances pour le développement des Systèmes à Base de Connaissances (SBC). Elle permet aussi de guider l’élicitation des connaissances selon un modèle multi-vues.

-En ECD, SAFE-Next propose l’utilisation des métadonnées multi-vues pour l’incorporation des connaissances expertes du domaine dans la première et la dernière phase du  processus d’ECD (i.e. préparation des données et interprétation des résultats).

- En  conception de nouveaux systèmes, SAFE-Next fournit à travers les STA un moyen de communication entre les accidentologistes et les concepteurs des systèmes de sécurité embarqués dans les véhicules. Cette interface entre les deux métiers (i.e. conception et accidentologie) permet la construction de l’espace de conception pour développer et évaluer les systèmes de sécurité.
Elle offre aussi un moyen d’analyse de l’impact d’un changement (e.g. introduction d’un nouveau système de sécurité) sur le comportement du système Conducteur-Véhicule-Environnement.