Soutenance mémoire
La gestion de connaissance
définition
La gestion des connaissances (en anglais Knowledge Management) est définie comme un ensemble de méthodes et de techniques permettant d’identifier, d’analyser, d’organiser, de stocker, de fournir et de partager des connaissances entre les membres des organisations, en particulier les savoirs créés par l’entreprise elle-même .
Objectifs de la gestion des connaissances
La gestion de la connaissance intéresse de plus en plus le monde industriel et commercial en offrant un moyen de résoudre des problèmes spécifiques relatifs à la gestion des savoir-faire d’une entreprise. Ces objectifs sont donc:
formaliser et échanger des savoirs spécifiques à la firme/structure, des savoirs souvent non formalisés tels les savoir-faire et procédures complexes résultant de l’expérience
fournir les informations utiles, et seulement elles, au moment opportun et, si possible, sans qu’on ait besoin de lancer des recherches longues et fastidieuses ;
permettre de capitaliser les informations de manière organisée, afin de les pérenniser.
Donc le but de la gestion des connaissances est l’élaboration des systèmes à base de connaissances (SBC). Ces SBC doivent pouvoir manipuler les informations de manière formelle et en accord avec la sémantique qui leur est attachée dans le domaine de connaissances considéré.
La gestion des connaissances dans la maintenance industrielle
La gestion des connaissances dans la maintenance industrielle est devenue un enjeu très important au sein des entreprises , car elle concerne un processus de création de valeur à partir des différents types de connaissances de l’organisation , qui peuvent être disponibles sous des formes différentes : dans l’esprit des employés, dans les procédures de travail, les normes, les documents internes, les bases de données, les progiciels, etc.
(Bergmann, 2002). Le principal objectif des approches de gestion des connaissances est ainsi de modéliser et de stocker les déférentes connaissances afin de les réutiliser et de mieux effectuer de nouvelles tâches ou processus[9].
Dans ce contexte, l’importance de la gestion des connaissances dans la maintenance industrielle a induit une diversité d’outils et/ou de démarches pour repérer, préserver, valoriser et actualiser les connaissances stratégiques d’une organisation (Grundstein, 2004). Le cycle classique pour la capitalisation des connaissances est présenté dans la (Figure II.3.) Le processus inclut :
d’abord, un repérage des sources de connaissances, i.e. il faut les identifier et les localiser.
les connaissances cruciales doivent être ensuite préservées ou stockées à l’aide de formalismes de représentation pour faciliter le partage, i.e. il faut les modéliser, les formaliser et les conserver.
puis, la valorisation de ces connaissances est liée au fait de pouvoir les réutiliser au sein des organisations, i.e. il faut les rendre accessibles, les diffuser, les exploiter et les intégrer pour créer de nouvelles connaissances ;
finalement, une mise à jour ou une maintenance est nécessaire afin d’actualiser les connaissances stratégiques de l’organisation, i.e. il faut en permanence les évaluer et les enrichir.
Méthodes de gestion des connaissances
Plusieurs méthodes de gestion des connaissances sont développées :
La méthode KADS
KADS (Knowledge Acquisition and Design Structuring), est une méthode acquisition structurée des connaissances développée à l’Université d’Amsterdam, représente à l’heure actuelle la réponse la plus avancée en matière de méthodologie de développement de SBC. Synthèse et amélioration de nombreuses techniques, elle propose un cycle de vie basé sur les méthodes de développement de logiciels. Une analyse complète des données précède la conception et l’implantation du SE, ce qui diffère donc du prototypage rapide. Elle permet ainsi de traiter tout le processus d’acquisition des connaissances, du recueil au développement d’un système complet.
C’est une méthode dirigée par les modèles (par opposition aux méthodes dirigées par l’implémentation). Les modèles de KADS étant des représentations intermédiaires partielles et orientées de l’expertise avant leur implantation dans un système.[12]
La méthodologie REX
REX (acronyme de Retour d’Expérience) est une méthodologie dédiée à la capitalisation de l’expérience acquise durant la réalisation des activités d’une organisation. Le retour d’expérience se présente comme la description structurée, sous forme de fiches d’expérience.
L’application de REX se fonde sur trois étapes :
l’analyse des besoins et l’identification des sources de connaissance de l’organisation. Durant cette étape, il s’agit de spécifier et de dimensionner le système de gestion des connaissances qui sera mis en place. Elle doit permettre d’identifier les spécialistes du domaine et d’estimer les Eléments de Connaissance (EC) susceptibles d’être produits.
Un EC est un texte qui se présente sous forme de fiche. Un EC a pour but de valoriser les connaissances de l’organisation et de faciliterleur consultation.
la construction d’Eléments des Connaissance et la modéliser du domaine par un travail d’analyse documentaire et de recueil d’expérience (via des entretiens). L’ensemble de ces éléments d’expérience sont stockés dans ce qui est appelé une mémoire d’expérience
la mise en place puis l’exploitation du système de gestion des connaissances créé. Concrètement un élément d’expérience est un texte reflétant un savoir ou un savoir-faire.
Trois types d’éléments de connaissances ont été définis:
L’ECD (Elément de Connaissance documentaire) qui est produit à partir du fond documentaire et correspond au résumé d’un document.
L’EEX (Elément d’Expérience) qui renvoie à l’expérience acquise par une personne de l’entreprise et qui est formalisée au cours d’un entretien.
l’ESF (élément de savoir-faire) qui renvoie au savoir-faire acquis par une personne en participant à une activité particulière Les EC sont mises à disposition dans un outil informatique, l’outil REX, développé aujourd’hui par la société EURIWARE avec un système de recherche agrémenté d’un graphe de concepts construit auparavant, qui permet de naviguer dans les concepts du domaine pour mieux formuler sa requête. Ce système de recherche peut également être utilisé pour accéder à d’autres documents de toutes sortes.
La modélisation à travers ces méthodes concerne la représentation et l’organisation des connaissances.la distribution et le transfert consistent àsavoir comment partager la connaissance aux utilisateurs finaux. L’utilisation consiste à savoir comment utiliser la connaissance pour produire de la valeur ajoutée .
Il nécessaire que les systèmes portant les connaissances comprennent les informations qu’elle traite .ces information doivent avoir un sens, une sémantique, cette sémantique est assurer par le web sémantique pour l’ajout de sens aux informations traiter via une ontologie.
Les ontologies
Définition des ontologies
Le terme ontologie est un terme grec composé des mots « ontos » et « logos » qui veulent dire respectivement l’essence de l’être. Ce terme, hérite d’une tradition philosophique quis’intéresse à la science de l’Etre, est apparu dans le domaine informatique grâce notammentau projet ARPA Knowledge Sharing Effort (Gruber, 1991).
La première définition pour les ontologies dans le domaine de l’intelligence artificielle est donc donnée par Gruber : « une ontologie est une spécification explicite d’une conceptualisation » (Gruber, 1993) .
Le terme conceptualisation : fait référence à un modèle abstrait d’une partie de monderéel permettant d’identifier les concepts pertinents de ce monde.
Le terme explicite : signifie que l’identification de la structure des concepts ainsi quelles contraintes sur leur utilisation sont définie d’une manière claire et précise.
Ou bien, Ontologie est l’ensemble des objets reconnus comme existant dans le domaine.
Construire une ontologie c’est aussi décider de la manière d’être et d’exister des objets Plus simplement, l’ontologie est vue comme étant un vocabulaire qui a pour rôle de décrire et lier des modèles de connaissances .
Composants d’une ontologie
Les connaissances décrivant un domaine en utilisant la notion d’ontologie sont représentées par les cinq éléments suivants : Les concepts, les relations, les axiomes, les fonctions et les instances. [14]
Concept
Les concepts peuvent être une pensée, un principe, une notion profonde. Ils sont appelés aussi termes ou classes de l’ontologie, selon Gomez Pérez ces concepts peuvent être classifiés selon plusieurs dimensions :
Niveau d’abstraction (concret ou abstrait).
Atomicité (élémentaire ou composée).
Niveau de réalité (réel ou fictif).
Relation
Les relations d’une ontologie désignent les différentes interactions et corrélations entre les concepts de l’ontologie, ces relations englobent les associations suivantes : Sous classe de (spécification ou généralisation), partie de (agrégation ou composition), associé a, instance de, est un … etc.
Axiome
Les axiomes sont utilisés pour décrire les assertions de l’ontologie qui seront considérés après comme vrais, cette détermination a pour but de définir les significations des composants d’ontologie, les contraintes sur les valeurs des attributs, et les arguments de relations.
Fonction
Elles constituent des cas particuliers de relation, dans laquelle un élément de la relation, le nième est défini en fonction des n-1 éléments précédents.
Instance
C’est une définition extensionnelle de l’ontologie, par exemple les individus « Amina » et « Saloua » sont des instances du concept «personne».
Domaines d’applications des ontologies
Système d’information
L’intégration d’une ontologie dans un système d’information vise à réduire, voire éliminer, la confusion conceptuelle et terminologique à des points clefs du système, et à tendre vers une compréhension partagée pour améliorer la communication, le partage, l’interopérabilité et le degré de réutilisation possible, ce qui permet de déclarer formellement un certain nombre de connaissances utilisées pour caractériser les informations gérées par le système, et de se baser sur ces caractérisations et la formalisation de leur signification pour automatiser des taches de traitement de l’information. [15]
L’ontologie retrouve maintenant dans une large famille de systèmes d’information. Elle est utilisée pour :
Décrire et traiter des ressources multimédia ;
Assurer l’interopérabilité d’applications en réseaux ;
Piloter des traitements automatiques de la langue naturelle ;
Construire des solutions multilingues et interculturelles ;
Permettre l’intégration des ressources hétérogènes d’information ;
Vérifier la cohérence de modèles ;
Permettre les raisonnements temporel et spatial ;
Faire des approximations logiques ; etc.
Ces utilisations des ontologies se retrouvent dans de nombreux domaines d’applications tel que :
Intégration d’information géographique ;
Gestion de ressource humaine ;
Commerce électronique ;
Enseignement assisté par ordinateur ;
Bibliothèque numérique.
Recherche d’informations
Le Web sémantique
Un courant particulièrement prometteur pour l’expansion des systèmes à base d’ontologies est celui du Web sémantique. Il s’agit d’une extension du Web actuel, dans laquelle l’information se voit associée à un sens bien défini, améliorant la capacité des logiciels à traiter l’information disponible sur le Web. L’annotation des ressources d’information du Web repose sur des ontologies, elles sont aussi disponibles et échangées sur le Web. Grace au Web sémantique, l’ontologie a trouvé un jeu de formalismes standards à l’échelle mondiale, et s’intègre dans de plus en plus d’applications Web, sans même que les utilisateurs ne le sachent. Cela se fait au profit des logiciels qui à travers les ontologies et les descriptions qu’elles permettent, peuvent proposer de nouvelles fonctionnalités exploitant les effets d’échelles du Web pour en améliorer les effets .
Classification des ontologies
Les ontologies peuvent être classifiées selon plusieurs dimensions. Parmi celles-ci, nous en examinerons quatre :
Typologie selon l’objet de conceptualisation
Par rapport à l’objet de la conceptualisation de l’ontologie, quatre catégories au moins peuvent être identifiées :
Ontologie de domaine
Ces ontologies peuvent être réutilisées pour plusieurs applications qui touchent un domaine, elle concerne la description et la définition des connaissances d’un domaine à laquelle l’application désirée appartienne.
Ontologie d’application
Contrairement à l’ontologie de domaine, l’ontologie d’une application donnée ne peut pas être réutilisée pour d’autre application, elle sert a décrire des conceptualisations de domaine spécifique à l’application en question.
Ontologie générique (ontologie de haut niveau) .
Cette ontologie a l’objectif d’exprimer les connaissances acceptables par différents domaines, elle permet de catégoriser les choses du monde, par exemple, les relations, les actions, l’espace, le temps, etc.
Ontologie de représentation des connaissances (méta ontologie).Elle décrit les concepts utilisés par les langages de représentation des ontologies.
Typologie selon le niveau de détail de l’ontologie
Par rapport au niveau de détail utilisé lors de la conceptualisation de l’ontologie en fonction de l’objectif opérationnel envisagé pour l’ontologie, deux catégories au moins peuvent être identifiées :
Granularité fine
On parle sur ce niveau lorsque les ontologies sont très détaillées, ou possèdent un vocabulaire plus riche capable d’assurer une description détaillée des concepts pertinents d’un domaine ou d’une tâche. Ce niveau de granularité peut s’avérer utile lorsqu’il s’agit d’établir un consensus entre les agents qui l’utiliseront.
Granularité large
Correspondant à un vocabulaire moins détaillé comme par exemple dans les scénarios d’utilisation spécifiques où les utilisateurs sont déjà préalablement d’accord à propos d’une conceptualisation sous -jacente. Les ontologies de haut niveau possèdent une granularité large, compte tenu que les concepts qu’elles traduisent sont normalement raffinés subséquemment dans d’autres ontologies de domaine ou d’application.
Typologie selon le niveau de complétude
Par rapport au niveau de complétude, trois catégories au moins peuvent être identifiées :
Niveau sémantique
Tous les concepts (caractérisés par un terme/libellé) doivent respecter les quatre principes différentiels :
– Communauté avec l’ancêtre.
– Différence (spécification) par rapport à l’ancêtre.
– Communauté avec les concepts frères (situés au même niveau).
– Différence par rapport aux concepts frères (sinon il n’aurait pas lieu de le définir).
Ces principes correspondent à l’engagement sémantique qui assure que chaque concept aura un sens univoque. Deux concepts sémantiques sont identiques si l’interprétation du terme à travers les quatre principes différentiels aboutit à un sens équivalent.
Niveau référentiel
Les caractéristiques énoncées au niveau précédent, les concepts référentiels (ou formels) se caractérisent par un terme dont la sémantique est définie par une extension d’objets.
L’engagement ontologique spécifie les objets du domaine qui peuvent être associés aux concepts, conformément à sa signification formelle. Deux concepts formels sont identiques s’ils possèdent la même extension.
Niveau opérationnel
Outre les caractéristiques énoncées au niveau précédent, les concepts du niveau opérationnel ou computationnel sont caractérisés par les opérations qu’il est possible de leur appliquer pour générer des inférences (engagement computationnel).Deux concepts opérationnels sont identiques s’ils possèdent le même potentiel d’inférence.
Typologie selon le niveau de formalisme
Par rapport au niveau du formalisme de représentation du langage utilisé pour représenter les ontologies, on distingue des ontologies :
– Informelles : dans un langage naturel (sémantique ouverte).
– Semi informelles : dans un langage naturel structuré et limité.
– Semi formelles : dans un langage artificiel défini formellement.
– Formelles : dans un langage artificiel contenant une sémantique formelle
Les objectif de l’ontologie
On utilise l’ontologie dans différents domaines : la représentation d’informations et de connaissances, l’intégration des systèmes d’informations, la spécification des systèmes, etc.
Mais aussi dans [16]:
La communication : L’ontologie ne permet jamais que deux mots différents possédant la même sémantique.
L’interopérabilité : L’ontologie peut être considérée comme un pont ou une passerelle entre les différents systèmes. ”Elle sert à définir le format d’échange entre les systèmes.
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Table des matières
Introduction générale
Chapitre I : La Maintenance Industrielle
I.1 Définition de la maintenance
I.2. Objectif de la maintenance
I.3. Les politiques de maintenance
I.3.1. Maintenance corrective
I.3.2. Maintenance préventive
I.3.3. Maintenance mixte
I.4. Les opérations de maintenance
I.4.1. Les opérations de maintenance préventive
I.4.2. Les opérations de maintenance corrective
I.4.3. Autres activités du service maintenance
I.5. Niveaux de maintenance considérés
I.6. Caractéristiques des systèmes de maintenance
I.6.1. Evolution de l’information
I.6.2. Relations entre les systèmes
I.7. Définitions des différents systèmes de maintenance
Chapitre II : La Gestion de Connaissance et Ontologie
Partie I : Gestion de connaissance
II.1. Notion de connaissance
II.2. Définitions des concepts « donnée, information, et compétence»
II.2.1 Donnée
II.2.2 Information
II.2.3 Compétence
II.3. La relation entre les concepts «donnée, information, connaissance et compétence »
II.3. Typologie de connaissance
II.4. Mode de création et de transfert des connaissances
II.5. La gestion de connaissance
II.5.1. définition
II.5.2. Objectifs de la gestion des connaissances
II.6. La gestion des connaissances dans la maintenance industrielle
II.7. Méthodes de gestion des connaissances
Partie II Les ontologies
II.1. Définition des ontologies
II.2. Composants d’une ontologie
II.2.1.Concept
II.2.2.Relation
II.2.3.Axiome
II.2.4.Fonction
II.2.5.Instance
II.3. Domaines d’applications des ontologies
II.3.1 Système d’information
II.3.2. Le Web sémantique
II.4. Classification des ontologies
II.4.1. Typologie selon l’objet de conceptualisation
II.4.2. Typologie selon le niveau de détail de l’ontologie
II.4.3 Typologie selon le niveau de complétude
II.4.4 Typologie selon le niveau de formalisme
II.5. Les objectif de l’ontologie
II.6. Environnements et outils de modélisation
II.6.1 Ontolingua
II.6.2 Ontosaurus
II.6.3 Protégé
Chapitre III : Exploitation de l’ontologie CMDO
III.1.Présentation de l’entreprise (GRTE)
III.2. Définition d’un réseau électrique
III.3. Gamme des tensions utilisées par le groupe SONELGAZ
III.4. Architecture et exploitation des réseaux
III.4.1. Réseaux de transport et d’interconnexion
III.4.2. Réseaux de répartition
III.4.3. Réseaux de distribution
III.4.3.1. Réseaux de distribution à moyenne tension
III.4.3.2 Réseaux de distribution à basse tension
III.5. Définition d’un poste électrique
III.6. Les différents éléments d’un poste électrique
III.6.1. Les Transformateurs
III.6.1.1. Les défauts dans les transformateurs
III.6.1.2. Les principales opérations de maintenance sur les transformateurs
III.6.2.Les Disjoncteurs
III.6.2.1.Les différents types des disjoncteurs
III.6.2.2. Les défauts dans les disjoncteurs
III.6.3.Sectionneurs
III.6.4. Relais de protection
III.6.4.1.Les défauts dans les relais de protection
III.7.Construction d’une ontologie « CMDO»
III.7.1. Conceptualisation
III.7.2. Construction de glossaire de termes
III.7.3 .Construction d’un diagramme des relations
III.7.4 Construction de la table des relations
III.7.5 Construction de la table des attributs des concepts
III.8. Opérationnalisation et implémentation
III.8.1. Choix d’un outil d’implémentation
III.8.2. Présentation de l’éditeur Protégé
III.8.4. Edition de l’ontologie CMDO
III.9. Réalisation de Prototype
III.9.1. Environnement de travail
III.9.2. Les librairies
III.9.3. Créer un projet Swing
III.9.4. Exemple de création d’une interface
III.9.5. Créer la JFrame
III.9.5. Ajouter des éléments a la JFram
III.9.6. Exécution
Conclusion Générale
Références Bibliographiques
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