COBRA : Une plate-forme de RàPC basée sur des ontologies
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Présentation de Amjad Abou Assali, Dominique Lenne, Bruno Debray et Sébastien Bouchet à IC 2009

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COBRA : Une plate-forme de RàPC basée sur des ontologies COBRA : Une plate-forme de RàPC basée sur des ontologies Presentation Transcript

  • Amjad Abou Assali Dominique Lenne et Bruno Debray Laboratoire HEUDIASYC Université de Technologie de Compiègne, France 29 mai 2009
  • Contexte • Sur les sites industriels, des barrières de sécurité sont utilisées pour réduire au maximum les risques. • Ces barrières peuvent ne pas bien fonctionner, et des accidents peuvent se déclencher. • Pour diagnostiquer, l’hypothèse est que : « Si une barrière n'a pas bien fonctionné dans une situation similaire, il est fortement probable qu'elle ne fonctionne pas, dans la situation actuelle, pour des raisons similaires ». • Application aux capteurs de gaz. 2 / 21
  • Problématique • Comment aider un expert à se remémorer les situations de défaillance similaires ? • Comment conserver les connaissances des experts après leur départ ? 3 / 21
  • Objectifs • Capitaliser les connaissances sur la défaillance des barrières de sécurité. • Concevoir un système de Raisonnement à partir de cas (RàPC) basé sur une ontologie pour aider à diagnostiquer la défaillance des barrières de sécurité. • Le RàPC est une approche de résolution de problèmes ayant pour objectif de résoudre un nouveau problème (problème cible) à l'aide d'un ensemble de problèmes déjà résolus (problèmes sources). 4 / 21
  • Plan • Architecture de COBRA • Modèles des connaissances – Modèle de domaine – Modèle de cas • Processus du RàPC – Authoring des cas – Remémoration des cas • Hétérogénéité des cas – Problèmes et solutions • Résultats • Bilan et perspectives 5 / 21
  • Architecture de COBRA (Conversational Ontology-based CBR for Risk Analysis) Élaborer Ontologie Remémorer Connaissances Authoring Base des experts des cas de cas Diagnostiquer Enrichir Expert industriel Sources de Processus connaissances hors-ligne Métriques Valider de similarité Mémoriser Connaissances Processus en-ligne 6 / 21
  • Modèles des connaissances Modèle de domaine • Il représente les connaissances du domaine sous forme d'une ontologie. • Deux ontologies ont été développées (Abou Assali et al., 2008) : – Une ontologie noyau sur la sécurité industrielle ; – Une ontologie de domaine sur les barrières de sécurité, en particulier les capteurs de gaz. 7 / 21
  • Modèles des connaissances Modèle de cas • Un cas contient trois parties principales : description, mode de défaillance, et causes. • Les parties description et mode de défaillance représentent le problème du cas, et la partie causes représente la solution. • Pour améliorer la communication entre la base de cas et le modèle de domaine, le modèle de cas est représenté à l'aide d'une ontologie. • Un cas est représenté par une instance de cette ontologie. 8 / 21
  • Modèles des connaissances Modèle de cas • Selon cette représentation, un cas peut avoir deux types d’attributs : – Des attributs simples correspondant à des propriétés data-type. – Des attributs complexes correspondant à des instances de l’ontologie de domaine. 9 / 21
  • Modèles des connaissances Modèle de cas 10 / 21
  • Processus du RàPC Authoring des cas • Des experts du domaine ont été sollicités pour décrire des cas de diagnostic. • Les experts ont parfois besoin d’utiliser différents termes pour décrire leurs cas. • COBRA permet de décrire les cas avec des concepts ou des instances quelconques de l’ontologie de domaine. • Cela conduit à une base de cas hétérogène, ce qui complique la remémoration des cas. 11 / 21
  • Processus du RàPC Remémoration des cas • Des mesures de similarité sont utilisées pour récupérer les cas similaires à un cas cible. • Ces mesures suivent le principe “local-global” et sont divisées en deux composantes : – Une similarité basée-concept qui dépend de l’emplacement du concept (ou instance) dans la hiérarchie de l’ontologie ; – Une similarité basée-slot qui dépend des valeurs des attributs communs des objets comparés. 12 / 21
  • Processus du RàPC Remémoration des cas • Similarité basée-concept entre les deux concepts (ou instances) q et c : prof : la profondeur d’un concept (ou instance). LSC : le plus petit subsumant commun. wq : le poids de q. • Similarité basée-slot : CS : l’ensemble des attributs communs (Common Slots) entre q et c. 13 / 21
  • Hétérogénéité des cas (problème) • Il n’y a pas de matching prédéfini entre les attributs du cas cible et ceux des cas sources. Cas cible (requête) Hydrogène Vapeur de Présence de … solvant poussière ? ? ? ? Vapeur Faible …. Dépoussiéreur méthane … d’eau hygrométrie humide Cas source 1 Cas source 2 14 / 21
  • Hétérogénéité des cas (solution) • Pour chaque attribut complexe q’, soit c’ l’attribut complexe correspondant dans le cas Cj. Nous considérons que c’ est l’attribut avec lequel q’ a une similarité maximale dans Cj : • Cette définition n’étant pas satisfaisante, nous comparons sim(q’,c’) obtenue dans Cj avec la similarité maximale obtenue sur l’ensemble des cas pour l’attribut q’, ce qui donne la condition suivante : Où (β = 0.6) est un certain seuil déterminé après une première validation. 15 / 21
  • Hétérogénéité des cas (problème) Cas source Sur un site industriel, un capteur de gaz a été utilisé pour détecter le méthane. D'autres gaz étaient présents sur le site dont l'hydrogène. Cas cible (requête) On cherche les cas où un capteur de gaz a été utilisé pour détecter l'hydrogène. En suivant l’approche proposée jusqu’à présent, nous trouvons que : L’hydrogène du cas source est l’attribut correspondant le mieux à l’hydrogène de la requête. 16 / 21
  • Hétérogénéité des cas (solution) Notion de rôle d’attribut • Nous proposons de préciser le rôle de chaque attribut complexe pouvant conduire à des situations ambiguës. • Ainsi, l'hydrogène du cas aurait pour rôle « gaz présent », et celui de la requête « gaz à détecter ». 17 / 21
  • Résultats • Nous avons développé la plateforme COBRA : – C’est une plateforme générique pour construire des systèmes de RàPC. – L’intérêt principal est qu’elle permet de traiter des cas hétérogènes. • Nous nous somme basés sur l’API jColibri, mais nous avons rajouté notre couche qui traite l’hétérogénéité des cas. • Nous avons fait une première évaluation du système auprès d’experts de l’INERIS. 18 / 21
  • COBRA 19 / 21
  • Bilan • Développement d’une approche de RàPC basée sur une ontologie ; • Cette approche permet de traiter des bases de cas hétérogènes. Elle est basée sur : – Des mesures de similarité ; – L’affectation de rôles aux attributs des cas pour lever les ambiguïtés. • Développement de la plate-forme générique COBRA qui prend en compte cette approche. 20 / 21
  • Perspectives • Nous sommes actuellement en train de terminer les autres phases de RàPC. • Nous allons faire une évaluation auprès d'experts de l‘INERIS à deux niveaux : – Le premier niveau concerne l'utilisabilité de la plate-forme : à quel point la structure des cas et les processus de raisonnement sont-ils proches de l'activité réelle de l'expert ? Quels sont les concepts à rajouter à l'ontologie de domaine pour pouvoir décrire les nouveaux cas ? L'expert trouve-t-il les propositions d'aide intéressantes ? etc. – Le deuxième niveau concerne les résultats fournis par le système ; i.e. la qualité du diagnostic proposé par le système par rapport à certains cas cibles. 21 / 21
  • Merci de votre attention