Une ontologie et un système expert Chez Renault ?

Présentation au sujet: "Une ontologie et un système expert Chez Renault ?"— Transcription de la présentation:

1 Une ontologie et un système expert Chez Renault ?
Alexandra Ahouandjinou Mémoire d’ingénieur Conservatoire National des Arts et Métiers CNAM Paris (France)

2 Plan de l’exposé Présentation de la société, du client et de l’équipe.
Description du SI Continuité Numérique. Description du premier projet : ITC. Analyses et solutions proposées au projet ITC. Objectifs et contexte problématique du deuxième projet. Les solutions proposées. Conclusion Générale.

3 La société, DATACEP DATACEP société de service et de conseil, filiale spécialisée en SI du groupe Altran. Ses secteurs d’activité : - Consulting et veille technologique en SI, - Architecture et administration en SI, - Ingénierie industrielle… De nombreux clients (Industrie, Télécoms, Banques et Assurances…)

4 Le client, Renault constructeur automobile
Renault, présent dans 118 pays. Plus de 350 sites industriels et commerciaux. Prés de 120 Millions de collaborateurs. CA en 2005 : 41,3 Milliards d’euros. Secteur d’activité en deux branches : Automobile. Financement des ventes.

5 L’équipe TAM TAM Programme de recherche Technologies Appliquées au Multimédia, partie intégrante de le Recherche et Développement chez Renault. Projets Multimédia : Couleur et matière,ASK, Semantic 3D, ITC, Expérimentation 3D et CN.

6 Le SI, Continuité numérique
Définition Domaine transverse à tous les projets de l’équipe TAM. Concevoir et capitaliser la production documentaire à l’aide de données s’affranchissant du prototypage. Aspects fonctionnels Collecte. Exploitation. Publication.

7 Les trois phases de la Continuité Numérique
Données corrigées, positionnées et texturées Papier Métadonnées : gestion des arborescences Géométries – M3D Web Vidéo Métadonnées (Nomenclature) Scénographie

8 Le premier projet : ITC Problématique générale et objectifs
ITC, Information Technique Client : étude sur la faisabilité et la réalisation d’une notice d’utilisation personnalisée. Permettre au client du véhicule d’accéder directement à l’information concernant son véhicule et selon toutes ses particularités.

9 Les cinq principales étapes du projet
Première étape : information technique brute. Deuxième étape : micro-découpage en UP. Troisième étape : choix du support adapté à la nouvelle NU. Quatrième étape : réalisation du support pour Internet. Cinquième étape : mise en ligne.

10 Analyse et solutions proposées

11 Analyse et solutions proposées
Indexation et rattachement des critères. Deuxième étape. Pouvoir faire que le lexique de la notice d’utilisation puisse indexer le texte automatiquement. Permettre le rattachement automatique des critères.

12 Analyse et solutions proposées
Traitement du problème d’indexation de la notice. Un exemple de résultat souhaité avec une unité de découpage (bout de texte). VITRE LEVE-VITRES LEVE-VITRES IMPULSIONNELS h145v3 Il s’ajoute au fonctionnement des lève-vitres électriques. Lorsqu’il est présent dans le véhicule, il équipe la vitre conducteur ou, suivant véhicule, les vitres avant.

13 Analyse et solutions proposées
Une difficulté : la pluralité des options. Lève vitre Lève-vitre avant Lève-vitre avant manuel………..hylv1 Lève-vitre avant électrique ……hylv2 Lève-vitre avant électrique ……Ivavel Lève-vitre avant impusionnel….Ivavip Lève-vitre avant manuel ………Ivavm Lève-vitre Lève-vitre arrière Lève-vitre arrière manuel………..hylv1 Lève-vitre arrière électrique ……hylv2 Lève-vitre arrière électrique ……Ivavel Lève-vitre arrière manuel ………Ivavm

14 Analyse et solutions proposées
Existe t-il un outil permettant une telle indexation ? Automatique. Pertinente. Rapide. Lucene une première solution ? Outil d’indexation de texte automatique. Classe d’indexation et de recherche.

15 Analyse et solutions proposées
Élaboration de la solution avec Lucene N LUCENE Mots du lexique Création de L’index Query : Phrase du lexique Réstitution De L’UDP

16 Analyse et solutions proposées
Lucene et ses limites. Des difficultés dans la mise en œuvre sous windows. Limites dans la précision de l’indexation. Limites dans la formulation de requêtes(PIE* AND (Name:Siège arrière OR subject:~index) Si l’utilisateur veut croiser plusieurs critères

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18 Analyse et solutions proposées
Une autre solution d’indexation : l’ontologie. Qu’est-ce qu’une ontologie ? Définition : Une ontologie est une conceptualisation formelle du réel, partagée par une communauté à des fins d’échange.

19 Analyse et solutions proposées
Caractéristiques : Exploitable par un programme.Composée d’une hiérarchie de concepts et d’autres liens sémantiques (part of, est localisé sur, est relié à, etc.). Nécessité d’une indexation par ontologie. Qualification sémantique des fragments documentaires pour être au plus prés de leur contenu. Indexation précise et pertinente.

20 La solution ontologique

21 Première solution ontologique
Les trois étapes de la solution ontologique. Transformation du lexique de la notice en ontologie. Un outil : TEXT-TO-ONTO, outil d’indexation ontologique. Mise en correspondance de l’ontologie et de la NU. Utilisation de MELITA un outil d’annotation semi-automatique et de PROTEGE. Le rattachement des critères. Utilisation du langage XML. Conclusion

22 Première solution ontologique
Lexique TEXT TO ONTO Ontologie Melita XML Programme de Rattachement Automatique

23 Une deuxième solution ontologique
Un contexte problématique qui s’élargit. Indexer tout objet documentaire Renault à partir de la nomenclature SIGNE. Nomenclature : représentation arborescente de la diversité fonctionnelle, du besoin en pièces et de la réponse en pièces. Élaboration de la deuxième solution ontologique. Transformer la nomenclature en ontologie.

24 Une deuxième solution ontologique
Implémentation de la solution Transformation des tables de la nomenclature en XML. Transformation des fichiers XML en RDF et RDFS. Entrée du fichier RDF dans Protégé. Mise en œuvre des liens d’appartenance entre les attributs de l’ontologie. Tester la consistance de l’ ontologie.

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26 Une deuxième solution ontologique
Exemple de requête transitive « Si a une fonction correspond une pièce générique à laquelle correspond une pièce indicée alors cette pièce indicée correspond à cette fonction ou encore à cette fonction correspond cette pièce indicée ». La requête en langage SPARQL : SELECT ?FCT ?PG ?PI WHERE { ?Fonction:desfct ?FCT. ?PieceGenerique:despg ?PG. ?PieceIndicee:despie ?PI. (?FCT==?PG && ?FCT== ?PI ) }

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28 Une deuxième solution ontologique
Les résultats obtenus après requêtes. Pertinence. - Adéquation du document par rapport à la requête. Précision. Bonne proportion de documents pertinents par rapport à l’ensemble des documents récupérés. Parmi les 1500 instances , les 30 inadéquates ne sont pas retournées. Conclusion. L’ontologie ne fait ni bruit, ni silence !

29 Objectifs du deuxième projet
Contexte problématique Continuité numérique : définition des besoins utilisateur en phase de collecte. Ensembles de fonctions : visualisations de compositions, recherche, modification, conversion, comparaisons de compositions… A chaque besoin client va correspondre un module du système.

30 La comparaison des compositions
Un module de comparaison des compositions Description d’un scénario: PG, PIE, M3D,GEO Créer une fonctionnalité permettant une comparaison entre les instances de deux scenarii. Solutions proposées Le premier algorithme de comparaison et ses limites Le deuxième algorithme évite la comparaison systématique de chaque phrase entre elles et de chaque mot entre eux. Implantation dans le système expert qui va suivre.

31 Les scenarii orphelins
Problème Des scenarii sans étiquette ou dénomination correspondante. Les retrouver et les étiqueter pour éviter de refaire ce qui a déjà été fait. Solution : élaboration d’un système expert. Définition: logiciel capable de répondre à des questions, en effectuant un raisonnement à partir de faits et de règles connus.

32 Les scenarii orphelins
Pertinence de la solution ? Un processus d’inférence ajouté à un processus de comparaison. Quand le scénario orphelin est reconnu, un nouveau fait s’ajoute à la table des faits incluant le scénario spécifique et sa dénomination. Implantation de la solution Chaînage avant. Utilisation de Jesstab, plugin de protégé. Intégration de l’algorithme de comparaison.

33 Conclusion générale Premier projet
Lucene et TEXT TO ONTO, outils open source présentant des failles pour une mise en œuvre sous Windows. Nécessité d’une solution de rechange pour rentrer dans le « timing », mise en place avec Protégé. Résultat probant. Deuxième projet Conclusion au premier problème : nécessité d’un module de composition. L’algorithme s’avère rapide et efficace. Conclusion sur le deuxième problème : trouver un nom aux Scenarii orphelins. Solution efficace pour une mise en œuvre partielle.

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