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Développement et intégration des techniques de Data Mining pour une plate-forme de coopération

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

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Développement et intégration des techniques de Data Mining pour une plate-forme de coopération

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  1. 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

  2. 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

  3. Introduction & Problématique

  4. 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

  5. Intra entreprise Département 3 Département 2 Département 1 Département 4 Entreprise Mère Filiale 1 Filiale 2 Filiale 3 • Procédés d’entreprises et coopération • Inter entreprises Soutenance PFE Juin 2004

  6. 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

  7. LesWorkflows 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

  8. Analyse du procédé Conception et Définition du procédé Définition du procédé Instantiation et contrôle du procédé Service d’exécution du Workflow Interaction avec les utilisateurs et les applications Outils et applications • Phases du Workflow Soutenance PFE Juin 2004

  9. 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

  10. 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

  11. 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

  12. État de l’art Soutenance PFE Juin 2004

  13. 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) Modèle coopératif Revue Anticipating Modification Executing Soutenance PFE Juin 2004

  14. 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

  15. 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

  16. Architecture de Bonita (2) Soutenance PFE Juin 2004

  17. 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

  18. Data Mining Vs Statistiques Soutenance PFE Juin 2004

  19. 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

  20. 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

  21. Mise en oeuvre Soutenance PFE Juin 2004

  22. 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

  23. L’outil de collecte de traces (1) • But : enregistrer dans des fichiers logs de type XMLdes 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

  24. L’outil de collecte de traces (2) • Exécution d’activités dans un projet workflow Soutenance PFE Juin 2004

  25. L’outil de collecte de traces (3) • Serveur de messagerie dans Bonita Soutenance PFE Juin 2004

  26. Conception de l’outil de collecte de traces • L’outil de collecte de trace est un d’espion grefféà 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

  27. LogListener : outil de collecte de traces • LogListener va écouter les messages (évènements) échangés entre Bonita et l’utilisateurconnecté. • 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

  28. 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

  29. Déroulementde la collecte de traces Soutenance PFE Juin 2004

  30. Structure d’un fichier XML Soutenance PFE Juin 2004

  31. 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

  32. Le parseur XML : Architecture Soutenance PFE Juin 2004

  33. 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

  34. Le parseur XML : Étapes de réalisation (2) Soutenance PFE Juin 2004

  35. 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

  36. Le parseur XML : Build.xml Soutenance PFE Juin 2004

  37. Le parseur XML : Déploiement avec ANT Soutenance PFE Juin 2004

  38. Le parseur XML : Résultats Soutenance PFE Juin 2004

  39. Démonstration (1) Soutenance PFE Juin 2004

  40. Démonstration (2) Soutenance PFE Juin 2004

  41. Démonstration (3) Soutenance PFE Juin 2004

  42. Conclusion et Perspectives Soutenance PFE Juin 2004

  43. 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

  44. 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

  45. 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

  46. Merci de votre attention. Soutenance PFE Juin 2004

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