Soutenance de projet de fin d'études Développement et intégration des techniques de Data Mining pour une plate-forme de coopération Équipe de recherche : ECOO – LORIA Responsable de l’équipe : M. Claude Godart Réalisé par : Khaled Gaaloul Encadreurs : M. François Charoy M. Noureddine Ellouze

Plan Introduction et problématique État de l’art Présentation de SGW Bonita Introduction à l’approche Workflow Mining Mise en œuvre Développement de l’outil pour la collecte de traces d’exécution greffé à Bonita Développement du Parseur XML pour les statistiques de Workflow Mining Conclusion et perspectives Soutenance PFE Juin 2004

Introduction & Problématique

Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Besoin de coopération Face à la mondialisation, l’économie a subi une métamorphose (e.g. fusion de groupe, externalisation de services, extension d’entreprises, etc.). Les conséquences étaient le déploiement de nouveaux concepts et d’outils technologiques pour les entreprises. La nécessité de mécanismes supportant l’interconnexion et la coopération des applications. Soutenance PFE Juin 2004

Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Procédés d’entreprises et coopération Département 3 Département 2 Département 1 Département 4 Entreprise Mère Filiale 1 Filiale 2 Filiale 3 Intra entreprise Inter entreprises Soutenance PFE Juin 2004

Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Les Workflows comme outil de coopération (1) « Outil décisionnel coopératif ayant pour paramètres un nombre de personne limité devant accomplir en un temps limité des tâches articulées autour d'une procédure définie tout en ayant un objectif commun » Workflow Management Consortium 2001. Domaine d’application : co-ingénierie et/ou co-conception. Soutenance PFE Juin 2004

Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Les Workflows comme outil de coopération (2) Faciliter la coordination entre les participants à un projet coopératif. Gérer des procédés d’entreprise. Optimiser et automatiser les procédés d’entreprises. Soutenance PFE Juin 2004

Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Phases du Workflow Analyse du procédé Conception et Définition du procédé Définition du procédé Instantiation et contrôle du procédé Service d’exécution du Workflow Outils et applications Interaction avec les utilisateurs et les applications Soutenance PFE Juin 2004

Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Divergence entre modélisation et implémentation (1) Constats d’erreurs de conception sur les modèles de workflows lors de leur exécution. Le plus souvent les modèles restent loin du souhait de l’utilisateur : les modèles de workflow manquent d’automatisme et de performance. L’approche classique de modélisation attache peu d’importance à la phase d’exécution. Soutenance PFE Juin 2004

Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Divergence entre modélisation et implémentation (2) Divergence d’interprétation lors de l’exécutions d’une instance de workflow. Les connaissances utilisées pour la modélisation et la conception restent tacites. Soutenance PFE Juin 2004

Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Nécessité d’une nouvelle approche pour la modélisation de workflows Phase de diagnostique Connaissances explicites Réalisation de modèles de workflows compatibles et complets Soutenance PFE Juin 2004

État de l’art Soutenance PFE Juin 2004

Les workflows coopératifs Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Les workflows coopératifs Solution pour des modèles rigides de workflows. Offre plus de flexibilité et d’interaction. Possibilité de communication et d’interaction entre les différentes tâches du procédé du workflow. Procédé Édition Revue Modification Modèle classique Exécution (1) Edition Revue Modification Anticipable Édition (2) Revue Modèle coopératif Anticipating Modification Executing Soutenance PFE Juin 2004

Bonita : un workflow coopératif Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Bonita : un workflow coopératif Bonita est un Système de Gestion de Worflow coopératif (SGW), conforme aux caractéristiques de WfMC (Workflow managemenet Consortium). Bonita est un SGW conçu pour indiquer, exécuter, surveiller et coordonner les flux d’organismes du travail. L’originalité de Bonita réside dans un moteur d'exécution qui est basé sur le nouveau modèle d'anticipation d'activité proposé par l'équipe ECOO. Soutenance PFE Juin 2004

Architecture de Bonita (1) Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Architecture de Bonita (1) Le composant de modélisation assurent la modélisation ainsi que la visualisation de processus de workflow. Le composant d’exécution est responsable de la phase d’exécution, il est chargé de La gestion des données flexibles permettant aux activités de permuter des données d'une manière optimum. Le développement du moteur de workflow est centré sur la plate-forme J2EE fournissant un environnement plus flexible et plus portatif pour des applications réparties. Soutenance PFE Juin 2004

Architecture de Bonita (2) Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Architecture de Bonita (2) Soutenance PFE Juin 2004

Data Mining : fouille de données Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Data Mining : fouille de données Le data mining est le successeur des statistiques. Son but est de réaliser des «modèles» compacts et compréhensibles rendant compte des relations liant la description d'une situation à un résultat. Ils offrent des techniques pour la construction du dit modèle de manière automatique. Soutenance PFE Juin 2004

Data Mining Vs Statistiques Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Data Mining Vs Statistiques Soutenance PFE Juin 2004

Avantage de Data Mining Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Avantage de Data Mining Les modèles exprimés par le data mining sont: Descriptif et explicatif : il éclaire la situation en «vous disant où regarder ». Prédictif : obtenir une estimation du résultat à attendre pour un modèle ayant de nouveaux paramètres. Les techniques de data mining construisent ces modèles de manière automatique et en un temps optimum. Soutenance PFE Juin 2004

L’approche Workflow Mining Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives L’approche Workflow Mining L’approche Workflow Mining hérite des techniques de data mining. Elle désigne l’ensemble des techniques pour la découverte de modèles de workflows. Soutenance PFE Juin 2004

Mise en oeuvre Soutenance PFE Juin 2004

Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Objectifs Développement et intégration d’un outil de collecte de traces d’exécution d’une instance de workflow greffé au SGW Bonita. Conception d’un parseur XML pour le filtrage et l’extraction de statistiques nécessaires à l’approche du workflow mining adoptée. Soutenance PFE Juin 2004

L’outil de collecte de traces (1) Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives L’outil de collecte de traces (1) But : enregistrer dans des fichiers logs de type XML des évènements qui vont se produire lors de l’instanciation et de l’exécution d’un projet workflow au sein de Bonita. Source : le service de messagerie JMS intégré dans Bonita assure un échange d’informations et de messages relatant à l’exécution d’un projet workflow. Soutenance PFE Juin 2004

L’outil de collecte de traces (2) Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives L’outil de collecte de traces (2) Exécution d’activités dans un projet workflow Soutenance PFE Juin 2004

L’outil de collecte de traces (3) Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives L’outil de collecte de traces (3) Serveur de messagerie dans Bonita Soutenance PFE Juin 2004

Conception de l’outil de collecte de traces Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Conception de l’outil de collecte de traces L’outil de collecte de trace est un d’espion greffé à Bonita. Le développement de cet outil va se baser sur l’API JMS. Le mode choisi pour répondre à ces besoins est le mode publication/abonnement de JMS. Soutenance PFE Juin 2004

LogListener : outil de collecte de traces Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives LogListener : outil de collecte de traces LogListener va écouter les messages (évènements) échangés entre Bonita et l’utilisateur connecté. Les évènements contiennent le nom de l’utilisateur, le nom du projet, les noms des activités, leurs états, et le temps d’exécution. A chaque instanciation de workflow, le LogListener produit un fichier XML identifié par le nom du projet et sa date d’accès. Soutenance PFE Juin 2004

LogListener : L’approche conceptuelle Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives LogListener : L’approche conceptuelle Utilisation du patron de conception singleton. Nécessiter de créer un objet qui devra posséder durant tout le programme une instance unique. Soutenance PFE Juin 2004

Déroulement de la collecte de traces Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Déroulement de la collecte de traces Soutenance PFE Juin 2004

Structure d’un fichier XML Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Structure d’un fichier XML Soutenance PFE Juin 2004

Le parseur XML : Définition Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Le parseur XML : Définition Effectuer une analyse lexicale pour chaque fichier XML généré par l’outil LogListener. Extraire des données sur les activités, leur nombre d’occurrence, la liste des activités qui les précèdent et celles qui les suivent. Générer des fichiers XML contenant ces données. Soutenance PFE Juin 2004

Le parseur XML : Architecture Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Le parseur XML : Architecture Soutenance PFE Juin 2004

Le parseur XML : Étapes de réalisation (1) Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Le parseur XML : Étapes de réalisation (1) Étape 1 : Définir une classe « activityStatistic » dont le rôle est de mettre à jour l’opération de filtrage du fichier XML grâce aux méthodes Getters() et Setters() appliquées à ses attributs. Étape 2 : Définir une classe « ParserXML » pour le parcours du répertoire des fichiers XML afin d’extraire les données (nom, occurrence, activités précédentes, activités suivantes). Soutenance PFE Juin 2004

Le parseur XML : Étapes de réalisation (2) Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Le parseur XML : Étapes de réalisation (2) activityStatic +taskName : String +taskOccurence : int +previousActivity : Object +fwActivity : Object +activityStatic() +getName() : String +setName() +getOccurence() : int +setOccurence +updateOccurence() +getPreviousActivity() : Object +setPreviousActivity() +getFwActivity() : Object +setFwActivity() +result() : String ParserXML +inputdataDirectory : String +outputData : String +Activity : Object +window : int +readXMLDirectory() +readXMLFile() Soutenance PFE Juin 2004

Le parseur XML : Étapes de réalisation (3) Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Le parseur XML : Étapes de réalisation (3) 3ème étape : l’utilisation de l’outil ANT pour faciliter le déploiement du parseur XML. - Définition du fichier build.xml pour faciliter les tâches de déploiement. - Définitions des targets du build.xml nécessaires à la compilation et l’exécution de l’outil du filtrage. Soutenance PFE Juin 2004

Le parseur XML : Build.xml Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Le parseur XML : Build.xml Soutenance PFE Juin 2004

Le parseur XML : Déploiement avec ANT Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Le parseur XML : Déploiement avec ANT Soutenance PFE Juin 2004

Le parseur XML : Résultats Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Le parseur XML : Résultats Soutenance PFE Juin 2004

Démonstration (1) Soutenance PFE Juin 2004 Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Démonstration (1) Soutenance PFE Juin 2004

Démonstration (2) Soutenance PFE Juin 2004 Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Démonstration (2) Soutenance PFE Juin 2004

Démonstration (3) Soutenance PFE Juin 2004 Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Démonstration (3) Soutenance PFE Juin 2004

Conclusion et Perspectives Soutenance PFE Juin 2004

Conclusion et perspectives Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Conclusion (1) La programmation n’est plus une affaire d’alignement de lignes de codes. Une analyse minutieuse du problème est primordiale pour une bonne conception. Soutenance PFE Juin 2004

Conclusion et perspectives Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Conclusion (2) Le bilan s’avère positif: Scientifique: Découverte de milieu de recherche scientifique. Mise en application de connaissances théoriques. Association dans un projet en cours. Relation étroite avec des projets industriels. Humain Soutenance PFE Juin 2004

Conclusion et perspectives Introduction & Problématique État de l’art Mise en oeuvre Conclusion et perspectives Perspectives Une première étape de l'approche du workflow mining. L’optimisation et le raffinement des statistiques extraites pour l’approche adoptée. L’implantation de l'algorithme de découverte de patrons de workflows utilisant ces données Soutenance PFE Juin 2004

Merci de votre attention. Soutenance PFE Juin 2004