Thèse : Modélisation des (Méta)Connaissances pour la Conception Inventive

Soutenance de thèse : Wei YAN

Équipe : BFO

Titre : Modélisation des (Méta)Connaissances pour la Conception Inventive

Résumé : TRIZ (Acronyme russe pour Théorie de Résolution des Problèmes Inventifs) est une méthode systématique de résolution de problèmes inventifs dans différents domaines. Selon TRIZ, la résolution de problèmes inventifs consiste en la construction du modèle et l’utilisation des sources de connaissance de la TRIZ. Plusieurs modèles et sources de connaissances permettent la résolution de problèmes inventifs de types différents, comme 40 Principes Inventifs pour l’ élimination des contradictions techniques. Toutes ces sources se situent à des niveaux d’abstractions relativement élevés et sont, donc, indépendantes d’un domaine particulier, qui nécessitent des connaissances approfondies des domaines d’ingénierie différents.

Afin de faciliter le processus de résolution de problèmes inventifs, un “gestionnaire intelligent” est développé dans cette thèse. D’une part, selon les ontologies des sources de connaissance de la TRIZ, le gestionnaire propose aux utilisateurs des sources de connaissance pertinentes du modèle qu’ils construisent, et d’autre part, le gestionnaire a la capacité de remplir “automatiquement” les modèles des autres sources de connaissance.

Cette étude vise à faciliter et automatiser le processus de résolution de problèmes inventifs basé sur la similarité sémantique et techniques de l’ontologie. Tout d’abord, les sources de connaissance de la TRIZ sont formalisés sur ontologies afin que l'inférence heuristique peut être exécutée à la recherche des solutions spécifiques. Ensuite, les méthodes de calcul de similarité sémantique sont proposés pour rechercher et définir les liens manquants entre les sources de connaissance de la TRIZ. Les TRIZ utilisateurs commencent à résoudre les problèmes inventifs avec la source de connaissance de leur choix afin d’obtenir une solution abstraite. Selon les éléments sélectionnés de la première source de connaissance, les éléments similaires d’autres sources de connaissance sont obtenus sur la base de la similarité sémantique calculée à l’avance. Avec l’aide de ces éléments similaires et les pointeurs heuristique vers effets physiques, d’autres solutions spécifiques sont obtenus par le raisonnement de l’ontologie.

Enfin, un prototype de logiciel est développé basé sur la similarité sémantique et l’ontologie inférence pour soutenir et stimuler ce processus automatique de la résolution des problèmes inventifs.

Cette thèse a été dirigée par Denis Cavallucci de l'INSA de Strasbourg et co-encadrée par Pierre Collet de l'Université de Strasbourg.

La présentation aura lieu le vendredi 7 février 2014 à 15h30 dans l'amphithéâtre De Dietrich à l'INSA de Strasbourg.