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Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles - Interopérabilité sémantique et coordination décentralisée

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Colloque IMT - L'IA au cœur des mutations industrielles - Session Données et connaissances: Interopérabilité sémantique et coordination décentralisée. Présentation par Maxime Lefrançois, Maître-assistant Mines

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Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles - Interopérabilité sémantique et coordination décentralisée

  1. 1. Interopérabilité sémantique et coordination décentralisée pour l’Industrie du futur Maxime Lefrançois Maxime.Lefrancois@emse.fr http://maxime-lefrancois.info/ MINES Saint-Étienne – Institut Henri Fayol Laboratoire Hubert Curien UMR CNRS 5516
  2. 2. https://image.slidesharecdn.com/iotsmartbuildingsiconicspartnerday20160915-160926131652/95/smart-buildings-iot-11-638.jpg L’intelligence artificielle au cœur des mutations industrielles
  3. 3. Interopérabilité entre les objets hétérogènes et les services / désiloter les verticales Interopérabilité préalable à la coordination entre services, objets, et activités humaines Interopérabilité, ouverture, décentralisation, .... Internet, Web, Web des Objets 3 Données Services plateformes HumainsObjets intelligents L’intelligence artificielle au cœur des mutations industrielles
  4. 4. 4 Ma chapelle: le Web Sémantique https://www.w3.org/TR/rdf11-primer/ Modèle de données basé sur des graphes étiquetés orientés Representation des connaissances (IA symbolique, ontologies) Identification par des URIs → données liées, alignements - et des littéraux
  5. 5. CDT: Custom Datatypes Simplifie la représentation des quantités physiques, et l’échange de ces représentations "4.31 bar"^^cdt:ucum "102 m2"^^cdt:ucum "0.7 L"^^cdt:ucum "450 lm"^^cdt:ucum "276 W"^^cdt:ucum "27.1 ug.m-3"^^cdt:ucum "20.7 Cel"^^cdt:ucum “68.4 %"^^cdt:ucum "142 [ppm]"^^cdt:ucum "0.27 W/(m2.K)"^^cdt:ucum "33 cL"^^cdt:ucum "0 [mi_i]/h"^^cdt:ucum "0 m.s-1"^^cdt:ucum "0 km/h"^^cdt:ucum "1013.25 hPa"^^cdt:ucum "1.01325e5 Pa"^^cdt:ucum @prefix cdt: <http://w3id.org/lindt/custom_datatypes#>. “52 a"^^cdt:ucum 5 ex. brique de base des applications industrielles = quantités physiques [Lefrançois&Zimmermann,ESWC’2018]
  6. 6. CDT: Custom Datatypes Simplifie la représentation des quantités physiques, et l’échange de ces représentations "4.31 bar"^^cdt:ucum "102 m2"^^cdt:ucum "0.7 L"^^cdt:ucum "450 lm"^^cdt:ucum "276 W"^^cdt:ucum "27.1 ug.m-3"^^cdt:ucum "20.7 Cel"^^cdt:ucum “68.4 %"^^cdt:ucum "142 [ppm]"^^cdt:ucum "0.27 W/(m2.K)"^^cdt:ucum "33 cL"^^cdt:ucum "0 [mi_i]/h"^^cdt:ucum "0 m.s-1"^^cdt:ucum "0 km/h"^^cdt:ucum "1013.25 hPa"^^cdt:ucum "1.01325e5 Pa"^^cdt:ucum @prefix cdt: <http://w3id.org/lindt/custom_datatypes#>. “52 a"^^cdt:ucum 6 ex. brique de base des applications industrielles = quantités physiques [Lefrançois&Zimmermann,ESWC’2018] Représentations plus simples, moins de place en mémoire, Requêtes plus simples, exécution plus rapide Moins de charge cognitive pour l’expert qui écrit ces règles vs QUDT
  7. 7. 7 Définition de patrons d’ontologie / modèles figés SEAS Evaluation Ontology pattern SEAS Feature of Interest ontology pattern [Lefrançois et al., 2017] [Lefrançois, SIS-IoT’17]
  8. 8. @prefix seas: <http://w3id.org/seas/>. Smart Grid Core of SEAS Ontology patterns Simple Transport Smart Home Building HVAC [Lefrançois et al., 2017] [Lefrançois, SIS-IoT’17] Recherche en ingénierie des ontologies - Focus sur les domaines de l’ingénierie Modèles génériques utilisables dans différents domaines
  9. 9. 9 Noyau simple + basé sur des patrons @prefix sosa: <http://www.w3.org/ns/sosa/>. @prefix ssn: <http://www.w3.org/ns/ssn/>. The OGC&W3C Semantic Sensor Networks Ontology Standard OGC et W3C
  10. 10. 10 Domaines où SSN est utilisé (2019) Domaine des articles publiés cette année citant SSN • Smart grid (electric vehicles charging stations) • Usine du future • Agriculture numérique (irrigation) • Bâtiment intelligent (cf. fig) • Transport intelligent (sensors generating vehicule signals) • Santé (Smart homes for seniors) • Interaction Cerveau-Machine • GeoSciences (earth, meteorology, oceans, events, flooding, ...)
  11. 11. 11 Travaux en cours en Ingénierie des Ontologies Leader ETSI Specialist Task Force 556: Consolidation of SAREF and its community of industrial users, based on the experience of the EUREKA ITEA 12004 SEAS project @prefix seas: <http://w3id.org/seas/>. Smart Grid Core of SEAS Ontology patterns SimpleTransport Smart Home Building HVAC SAREF patterns + instances http://saref.etsi.org/ Conception à base de patrons d’ontologies pour faciliter de développement d’IA analogues dans des verticales différentes Transposition à l’ingénierie des ontologies des méthodes état de l’art en développement logiciel DevOps et intégration continue
  12. 12. 12 Limites de l’interopérabilité par la standardisation IoT LSP Standard Framework Concepts Release 2.8 AIOTI WG03 – loT Standardisation
  13. 13. 13 https://xkcd.com/927/ Limites de l’interopérabilité par la standardisation
  14. 14. 14 On ne peut pas imposer un format d’échange, ni un modèle de données
  15. 15. 15 Langage d’intégration de données hétérogènes Génère flux de RDF à partir de flux de XML, JSON, CBOR, CSV, GeoJSON, .... Implémentation open-source (financée par ITEA, ANR, ENGIE) Expressif, performant, extensible [Lefrançois&Zimmermann@ EKAW’16, EGC’17, ESWC’17] Tutoriel à ESWC 2018 Site web: 200 sessions par mois http://ci.emse.fr/sparql-generate/
  16. 16. Adapte une représentation du contenu 16 Conceptualisation, scénarios, défis, pour la communication entre agents hétérogènes sur le Web destinatairemedium 1 2 Transmission du message via internet 3 Décode accède au sens raisonne expéditeur [Lefrançois,SIS-IoT’2018]
  17. 17. 17 Lien avec la coordination multi-agent coordination des décisions entre agents et services https://erpinnews.com/fog-computing-vs-edge-computing
  18. 18. 18 Smart home et efficience énergétique Coordination spontanée dans l’IoT ►Configuration automatique d’environnements intelligents ►Adéquation aux besoins utilisateurs – règles-utilisateurs exprimées comme contraintes souples ►Minimisation de la consommation – à fonctionnalité équivalente, la configuration la moins coûteuse est choisie ►Modélisation de l’environnement sous formes de contraintes dures – apprentissage automatique des influences des objets ►Implantation de protocoles d’optimisation – choix d’algorithmes légers par envoi de messages – DSA, MaxSum, DPOP, etc. ►Déploiement dynamique – prise en compte de la disparition/apparition d’objets tout en minimisant la charge réseau [Rust, Picard, Ramparany. AA- MAS 2019] [Rust, Picard, Ramparany. AA- MAS Workshop best papers 2017] [Rust, Picard, Ramparany. IJCAI 2016]
  19. 19. 19 Smart City et Services M2M Architecture multi-agent pour la gestion de plateformes M2M ►Contrôle et adaptation autonome des processus de gouvernance ■ Agents pour le contrôle des composants du middleware ■ Gestion de l’autonomie des objets (e.g. fréquences des interactions) ■ Auto-organisation des composants ►Décentralisation et distribution des processus de gouvernance ■ Architecture distribuée ■ Décisions encapsulées, mais explicables Intégré à la plateforme SensCity
  20. 20. Interopérabilité sémantique et coordination décentralisée pour l’Industrie du futur Maxime Lefrançois Maxime.Lefrancois@emse.fr http://maxime-lefrancois.info/ MINES Saint-Étienne – Institut Henri Fayol Laboratoire Hubert Curien UMR CNRS 5516 Points à retenir 1. Recherche en ingénierie des connaissances appliquée à l’ingénierie 2. Solutions à base de Web Sémantique pour l’interopérabilité sémantique 3. Une complémentarité naturelle avec l’autre thématique forte de l’équipe: les Systèmes Multi-Agents

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