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Modéliser l’expérience pour en assister la réutilisation De la CAO au Web Sémantique

Modéliser l’expérience pour en assister la réutilisation De la CAO au Web Sémantique. Pierre-Antoine Champin 2 décembre 2002. ?. Problématique. Problématique. ?. Problématique. Contexte : le projet ARDECO. Aide à la Réutilisation D’ É pisodes de COnception Programme PROSPER du CNRS

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Modéliser l’expérience pour en assister la réutilisation De la CAO au Web Sémantique

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Presentation Transcript


  1. Modéliser l’expérience pour en assister la réutilisationDe la CAO au Web Sémantique Pierre-Antoine Champin 2 décembre 2002 Soutenance de thèse

  2. ? Problématique Soutenance de thèse

  3. Problématique Soutenance de thèse

  4. ? Problématique Soutenance de thèse

  5. Contexte : le projet ARDECO • Aide à la Réutilisation D’Épisodes de COnception • Programme PROSPER du CNRS • Domaine d’application : CATIA de Dassault Systèmes Soutenance de thèse

  6. Plan de la présentation • À propos de l’activité de conception • Un assistant intelligent • Le modèle MUSETTE • Représentation et exploitation des épisodes • Prototype de validation ARDECO Soutenance de thèse

  7. Plan de la présentation • À propos de l’activité de conception • Point de vue de l’ergonomie • Le modèle FBS • Un assistant intelligent • Le modèle MUSETTE • Représentation et exploitation des épisodes • Prototype de validation ARDECO Soutenance de thèse

  8. Point de vue de l’ergonomie • Problème de conception :« Problème qui ne préexiste pas à sa résolution » • Co-construction du problème et de sa solution • Activité opportuniste de résolution Soutenance de thèse

  9. Le modèle FBS(Function-Behavior-Structure) • Fonction : « actions d’un produit exprimées en terme de finalité » (AFNOR X50-150) « pourquoi » • Comportement : manière dont les fonctions sont remplies « comment » • Structure : constitution d’un artefact exhibant le comportement « quoi » Soutenance de thèse

  10. Le modèle FBS(Function-Behavior-Structure) Besoins Fonctions Structure Document Comportement escompté Comportement de la structure Formalisation Synthèse Analyse Évaluation Documentation Reformulation Soutenance de thèse

  11. Plan de la présentation • À propos de l’activité de conception • Un assistant intelligent • Qu’attendre d’un assistant ? • Le RàPC • RàPC et conception • Le modèle MUSETTE • Représentation et exploitation des épisodes • Prototype de validation ARDECO Soutenance de thèse

  12. Qu’attendre d’un assistant ? • Qu’il soit intelligent (mais pas qu’il soit expert) • Qu’il soit intelligible • Qu’il soit contextuel • Qu’il soit robuste • Qu’il soit adaptatif Soutenance de thèse

  13. Le RàPC(Raisonnement à Partir de Cas) • Les humains résolvent de nombreux problèmes en ré-appliquant d’anciennes solutions réutilisation de l’expérience • Fondements psychologiques :importance de la mémoire épisodique par rapport à la mémoire sémantique Soutenance de thèse

  14. Cas cible Cas source Cas appris Cas cible Connaissancesgénérales Cas révisé Cas résolu Le cycle du RàPC Élaborer Problème Remémorer Base de cas Apprendre Adapter Réviser Soutenance de thèse

  15. RàPC et conception • Plus facile à mettre en œuvre dans des domaines complexes comme la conception • Moins de connaissances du domaine • Importance de l’expérience • À quel niveau représenter les cas ? Fonction ou structure ? épisodes de conception Soutenance de thèse

  16. Plan de la présentation • À propos de l’activité de conception • Un assistant intelligent • Le modèle MUSETTE • Présentation • Architecture générale • MUSETTE et ARDECO • Représentation et exploitation des épisodes • Prototype de validation ARDECO Soutenance de thèse

  17. Le modèle MUSETTE • MUSETTE : Modéliser les USages Et les Tâches pour Tracer l’Expérience • Objectif : fournir un cadre général de capture de l’expérience sous la forme d’épisodes • Portée : toute application informatique, notamment CAO ou Web Sémantique Soutenance de thèse

  18. Modèled’utilisation observateur Trace d’utilisation Signaturede tâche 1 Épisode 1.1 Épisode 1.2 assistant Signaturede tâche 2 Épisode 2.1 Épisode 2.2 Architecture générale Modèled’utilisation système Soutenance de thèse

  19. Modèle d’utilisation • Ensemble des objets, évènements et relations entre eux, que l’on choisit d’observer (ce choix est forcément arbitraire) • Manière dont la trace est construite (portée, granularité, etc.) Soutenance de thèse

  20. Modèle d’utilisation : exemples • Exemple CAO : • Objets : pièce, assemblage, paramètres • Évènements : création, suppression, modification • Exemple WS : • Objets : page, lien • Évènements : click, pose de signet Soutenance de thèse

  21. Modèled’utilisation observateur Trace d’utilisation Signaturede tâche 1 Épisode 1.1 Épisode 1.2 assistant Signaturede tâche 2 Épisode 2.1 Épisode 2.2 Architecture générale système Trace d’utilisation Soutenance de thèse

  22. Trace d’utilisation • Produite par l’observateur, conformément au Modèle d’utilisation • Séquence alternée d’états (ensembles d’objets) et de transitions (ensembles d’évènements) ~ - + Soutenance de thèse

  23. Modèled’utilisation observateur Trace d’utilisation Signaturede tâche 1 Épisode 1.1 Épisode 1.2 assistant Signaturede tâche 2 Épisode 2.1 Épisode 2.2 Architecture générale système Signaturede tâche 1 Signaturede tâche 2 Soutenance de thèse

  24. Signatures de tâches • Hypothèse sous-jacente à MUSETTE :certaines tâches de l’utilisateur possèdent une signature dans la trace • Motif de la trace (avec des contraintes) permettant d’identifier la tâche • Explications sous forme d’in-formations complémentaires relatives à la tâche ~ - + Généralisationde paramètre Soutenance de thèse

  25. Modèled’utilisation observateur Trace d’utilisation Signaturede tâche 1 Épisode 1.1 Épisode 1.2 assistant Signaturede tâche 2 Épisode 2.1 Épisode 2.2 Architecture générale système Épisode 1.1 Épisode 1.2 Épisode 2.1 Épisode 2.2 Soutenance de thèse

  26. Épisode d’utilisation • Partie de la trace instanciant une signature de tâche, assortie des explications correspondantes • Unités exploitables par l’assistant (« cas ») Généralisationde paramètre ~ - + Soutenance de thèse

  27. MUSETTE et ARDECOÉpisodes de conception • « partie de l’activité de conception entre le moment où un objectif est identifié et le moment où cet objectif est jugé atteint » • Signature : phase de repérage, phase d’évaluation utilisées pour la construction de la trace épisode = état-transition-état Soutenance de thèse

  28. MUSETTE et ARDECOModèle d’utilisation et trace • Pas de modèle d’utilisation unique, faute de stabilisation • Validation sur un modèle simple : assemblage mécanique • États : observés à chaque changement d’objectif • Transitions : calculées comme une différence entre états Soutenance de thèse

  29. Plan de la présentation • À propos de l’activité de conception • Un assistant intelligent • Le modèle MUSETTE • Représentation et exploitation des épisodes • RDF • Graphes multi-étiquetés • Remémoration • Adaptation • Prototype de validation ARDECO Soutenance de thèse

  30. RDF(Resource Description Framework) • Devient le standard de représentation du futur Web Sémantique • Sémantique de base relativement simple, centrée sur la notion de propriété :these.pdf, auteur, "P-A. Champin" • Permet d’envisager des représentations assez souples (RDF-Schema) ou plus formalisées (DAML+OIL, OWL) Soutenance de thèse

  31. Graphe RDF multi-étiqueté rdfs:Class mu:Assemblage assemblage1 mu:comp mu:Paramètre param1 mu:comp mu:Actif rdf:Property A param2 mu:comp Soutenance de thèse

  32. Remémoration Situation courante ~ … ? + Épisode réutilisable … … ~ - + Soutenance de thèse

  33. Similarité : cahier des charges • Nécessité d’expliquer en quoi les graphes sont similaires • pour l’utilisateur (intelligibilité) • pour l’adaptation • Nécessité d’autoriser la mise en correspondance multiple d’éléments :plusieurs éléments jouent le même rôle qu’un élément unique Soutenance de thèse

  34. PI PU PI PU PU PI PI PU S S S Similarité : principe • Similarité entre graphes : appariement des sommets, différences, ressemblances PI PU PI PU PU PI PI PU S S S Soutenance de thèse

  35. Similarité : principe • Mesure de Tversky : A B • Adaptation aux graphes • mesurer la similarité pour un appariement donné • rechercher l’appariement maximisant cette similarité • tenir compte des correspondances multiples Soutenance de thèse

  36. - Adaptation Situation courante appariement Épisode réutilisable - Soutenance de thèse

  37. Plan de la présentation • À propos de l’activité de conception • Un assistant intelligent • Le modèle MUSETTE • Représentation et exploitation des épisodes • Prototype de validation ARDECO • Architecture • Instrumentation de CATIA • Moniteur • Gestionnaire Soutenance de thèse

  38. Architecture du prototype Applicationinstrumentée CATIA Application intégrée RDF Moniteur Gestionnaire Base detraces Soutenance de thèse

  39. Instrumentation de CATIA • « Kit de développement » de modèle d’utilisation • Étant donné un modèle d’utilisation : export des états sous forme de fichiers RDF Soutenance de thèse

  40. Moniteur Soutenance de thèse

  41. Gestionnaire • Module générique de stockage des traces • En mémoire (pour test) • Dans une base de données MySql • Module générique de mesure de similarité • Algorithme complet • Algorithme glouton Soutenance de thèse

  42. Discussion et perspectives Soutenance de thèse

  43. Discussion • Conception Assistée par Ordinateur • Modèle de représentation et d’exploitation de l’expérience sous forme d’épisodes de conception • Intérêt d’un travail pluri-disciplinaire • Web sémantique • Modèle MUSETTE pour la mise en œuvre de connaissances implicites • Contraste avec les approches d’explicitation Soutenance de thèse

  44. Perspectives • Tests en grandeur réelle du prototype • Conception mécanique • Conception logicielle (CVS) • Mesure de similarité • Efficacité • Interactivité • Assistant adaptatif • Développements du modèle MUSETTE Soutenance de thèse

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