CRAN - Campus Sciences
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Sujet de Thèse : Analyse des solutions formelles pour l’agglomération de la connaissance métier en ingénierie système coopérative
Dates : 2017/03/03 - 2020/01/30
Etudiant : Mickael WAJNBERG
Directeur(s) CRAN : Hervé PANETTO , Mario LEZOCHE
Autre(s) Directeur(s) : Prof. Alexandre Blondin Massé (blondin_masse.alexandre@uqam.ca) , Prof. Valtchev Petko (valtchev.petko@uqam.ca)
Description : L’ingénierie de systèmes interopérants se fonde sur différents types et différents niveaux d’abstraction et modèles. Ces modèles doivent exprimer non seulement l’aspect « structurel » des composants du système mais également leur comportement. Un autre type de contraintes peut être induit par le ou les protocoles d’interopération qui peuvent imposer des règles strictes pour doter les systèmes interopérants de propriétés comme l’autonomie, la confidentialité et la transparence.
Le but de ce travail est d’étudier les problèmes d’interopérabilité des modèles par l’ingénierie coopérative de systèmes dirigée par des modèles.
Des objets collaboratives peuvent être assimilées à un système réticulaire de systèmes d’objets ouvert (Oberndorf 1998). La spécification d’un tel réseau implique d’évoluer du seul paradigme d’intégration vers un paradigme d’interopération (Fisher 2006).
Une des exigences de ce besoin de collaboration concerne la capacité de ces composants à interopérer, c’est-à-dire leur interopérabilité, plus au moins totale. Ducq (Ducq 2008) considère l’interopérabilité des systèmes comme une exigence de performance particulière pour les systèmes.
Il existe des standards et des outils de référence fournissant des pratiques et des métriques pour mesurer cette interopérabilité. Par exemple, nous pouvons citer, sans être exhaustif, EIF (European Interoperability Framework), LISI (Level of Information Systems Interoperability), LCIM (Levels of Conceptual Interoperability), FCA (Formal Concept Analysis) (en français Analyse des Concepts Formels).

Divers travaux de recherche ont proposé des modèles de maturité et des métriques formelles afin d’évaluer le potentiel ou le degré d’interopérabilité sémantique des entreprises souhaitant mettre en place un réseau de collaboration. Cependant, ces résultats ne permettent pas l’automatisation complète de ce processus d’évaluation car ils souffrent d’une formalisation calculable de leurs modèles.

Le challenge scientifique est ainsi de mettre à disposition des langages et des outils de modélisation adaptés à chaque projet de modélisation d’entreprise, et ce malgré l’hétérogénéité des compétences métier et la pluridisciplinarité des domaines. Ce challenge possède deux dimensions: d’une part, celle de la capacité de la modélisation à outiller les démarches métier, ce qui nécessite la définition et la formalisation de leurs invariants ; d’autre part, l’étude des conditions d’usage des modèles dans la pratique, toujours évolutive et incertaine.

L’analyse des concepts formels est un instrument utile et puissant pour décrire formellement les liens entre des objets quelconques (qui forment un contexte), en particulier entre des objets véhiculant la connaissance. Cette méthode se base sur la théorie des treillis, qui peut être utilisée pour résoudre des problématiques d’évaluation d’interopérabilité entre systèmes d’information au sein des entreprises.

Une extension des mécanismes de la FCA a été introduite dans (Rouane et al. 20013) et appelée Analyse des Concepts Relationnelles (RCA) où le focus est sur les ensembles des données compatibles avec les Modèles Entités Relations (ER) ou, alternativement, avec le RDF (Resource Description Framework). Cela constitue une méthode pour extraire de la connaissance conceptuelle à partir de données multi-relationnelles.
La méthode RCA ne se limite pas à l’extraction de connaissance de contextes séparés : elle vise à exprimer des connaissances en inter opérant la sémantique de différents contextes, c’est-à-dire qu’en plus d’extraire la connaissance d’un contexte précis, les données contenues dans les autres contextes sont utilisées dans le but d’enrichir l’extraction de connaissances.

Le cas d’application visé pour ce travail scientifique est l’interopération d’un modèle de données représentant des électroencéphalogrammes (EEG) avec un modèle de données représentant des résultats d’imagerie à résonance magnétique fonctionnelle (IRM-f). Le choix de ce cas a été fait notamment parce que les deux modèles véhiculent des informations utiles mais actuellement, les analyses sont encore effectuées et interprétées de manière séparée. Une telle étude pourrait avoir des conséquences concrètes sur le domaine de la neurologie.

Face à ce défi les verrous scientifiques concernent :
• le manque de formalisation (en autres mathématique) de l’agglomération des information dans les modèles de systèmes et des systèmes d’informations qui en émergent, ainsi que la définition de la sémantique des concepts et des relations qu’ils mettent en œuvre, pour assurer leur compréhension commune, et faciliter leur interopération en minimisant les pertes sémantiques ;
• utiliser des outils de nature algébrique et/ou géométrique (théorie des treillis, théorie des catégories, algèbre homologique) dans le contexte de l’analyse des concepts formels, ce qui constitue un approche récent qui n’a pas encore été pleinement développé (même du point de vue mathématique).
Mots clés : Interopérabilité de systèmes, Ingénierie système, FCA, sémantique
Conditions : Cette thèse est en cotutelle avec le Département d’Informatique, Université du Québec à Montréal (UQAM), Canada
Département(s) :
Ingénierie des Systèmes Eco-Techniques
Financement : Bourse canadienne
Publications : hal-01286475, hal-01142747, hal-01298125, hal-01224489    + CRAN - Publications