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Dissertations / Theses on the topic 'Raisonnement automatisé'
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Barcenas, Patino Ismael. "Raisonnement automatisé sur les arbres avec des contraintes de cardinalité." Phd thesis, Université de Grenoble, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00569058.
Full textAbstract:
Les contraintes arithmétiques sont largement utilisées dans les langages formels comme les expressions, les grammaires d'arbres et les chemins réguliers. Ces contraintes sont utilisées dans les modéles de contenu des types (XML Schemas) pour imposer des bornes sur le nombre d'occurrences de nœuds. Dans les langages de requêtes (XPath, XQuery), ces contraintes permettent de sélectionner les nœuds ayant un nombre limité de nœuds accessibles par une expression de chemin donnée. Les types et chemins étendus avec les contraintes de comptage constituent le prolongement naturel de leurs homologues sans comptage déjà considérés comme des constructions fondamentales dans les langages de programmation et les systèmes de type pour XML. Un des défis majeurs en programmation XML consiste à développer des techniques automatisées permettant d'assurer statiquement un typage correct et des optimisations de programmes manipulant les données XML. À cette fin, il est nécessaire de résoudre certaines tâches de raisonnement qui impliquent des constructions telles que les types et les expressions XPath avec des contraintes de comptage. Dans un futur proche, les compilateurs de programmes XML devront résoudre des problèmes de base tels que le sous-typage afin de s'assurer au moment de la compilation qu'un programme ne pourra jamais générer de documents non valides à l'exécution. Cette thèse étudie les logiques capables d'exprimer des contraintes de comptage sur les structures d'arbres. Il a été montré récemment que le mu-calcul sur les graphes, lorsqu'il est étendu à des contraintes de comptage portant exclusivement sur les nœuds successeurs immédiats est indécidable. Dans cette thèse, nous montrons que, sur les arbres finis, la logique avec contraintes de comptage est décidable en temps exponentiel. En outre, cette logique fournit des opérateurs de comptage selon des chemins plus généraux. En effet, la logique peut exprimer des contraintes numériques sur le nombre de nœuds descendants ou même ascendants. Nous présentons également des traductions linéaires d'expressions XPath et de types XML comportant des contraintes de comptage dans la logique.
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Barcenas, Everardo. "Raisonnement automatisé sur les arbres avec des contraintes de cardinalité." Phd thesis, Université de Grenoble, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00578972.
Full textAbstract:
Les contraintes arithmétiques sont largement utilisées dans les langages formels comme les expressions, les grammaires d'arbres et les chemins réguliers. Ces contraintes sont utilisées dans les modèles de contenu des types (XML Schemas) pour imposer des bornes sur le nombre d'occurrences de noeuds. Dans les langages de requêtes (XPath, XQuery), ces contraintes permettent de sélectionner les noeuds ayant un nombre limité de noeuds accessibles par une expression de chemin donnée. Les types et chemins étendus avec les contraintes de comptage constituent le prolongement naturel de leurs homologues sans comptage déjà considérés comme des constructions fondamentales dans les langages de programmation et les systèmes de type pour XML. Un des défis majeurs en programmation XML consiste à développer des techniques automatisées permettant d'assurer statiquement un typage correct et des optimisations de programmes manipulant les données XML. À cette fin, il est nécessaire de résoudre certaines tâches de raisonnement qui impliquent des constructions telles que les types et les expressions XPath avec des contraintes de comptage. Dans un futur proche, les compilateurs de programmes XML devront résoudre des problèmes de base tels que le sous-typage afin de s'assurer au moment de la compilation qu'un programme ne pourra jamais générer de documents non valides à l'exécution. Cette thèse étudie les logiques capables d'exprimer des contraintes de comptage sur les structures d'arbres. Il a été montré récemment que le μ-calcul sur les graphes, lorsqu'il est étendu à des contraintes de comptage portant exclusivement sur les noeuds successeurs immédiats est indécidable. Dans cette thèse, nous montrons que, sur les arbres finis, la logique avec contraintes de comptage est décidable en temps exponentiel. En outre, cette logique fournit des opérateurs de comptage selon des chemins plus généraux. En effet, la logique peut exprimer des contraintes numériques sur le nombre de noeuds descendants ou même ascendants. Nous présentons également des traductions linéaires d'expressions XPath et de types XML comportant des contraintes de comptage dans la logique.
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Serban, Cristina. "Raisonnement automatisé pour la logique de séparation avec des définitions inductives." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAM030/document.
Full textAbstract:
La contribution principale de cette thèse est un système de preuve correct et complet pour les implications entre les prédicats inductifs, fréquemment rencontrées lors de la vérification des programmes qui utilisent des structures de données récursives allouées dynamiquement. Nous introduisons un système de preuve généralisé pour la logique du premier ordre et nous l'adaptons à la logique de séparation, car ceci est un cadre qui répond aux plusieurs difficultés posées par le raisonnement sur les tas alloués dynamiquement. La correction et la complétude sont assurées par quatre restrictions sémantiques et nous proposons également un semi-algorithme de recherche de preuves qui devient une procédure de décision pour le problème d'implication lorsque les restrictions sémantiques sont respectées.Ce raisonnement d'ordre supérieur sur les implications nécessite des procédures de décision de premier ordre pour la logique sous-jacente lors de l'application des règles d'inférence et lors de la recherche des preuves. Ainsi, nous fournissons deux procédures de décision pour la logique de séparation, en considérant le fragment sans quantificateurs et le fragment quantifié de façon Exists*Forall*, qui ont été intégrées dans le solveur SMT open source CVC4.Finalement, nous présentons une implémentation de notre système de preuve pour la logique de séparation, qui utilise ces procédures de décision. Étant donné des prédicats inductifs et une requête d'implication, un avertissement est émis lorsqu'une ou plusieurs restrictions sémantiques sont violées. Si l'implication est valide, la sortie est une preuve. Sinon, un ou plusieurs contre-exemples sont fournisThe main contribution of this thesis is a sound and complete proof system for entailments between inductive predicates, which are frequently encountered when verifying programs that work with dynamically allocated recursive data structures. We introduce a generalized proof system for first-order logic, and then adapt it to separation logic, a framework that addresses many of the difficulties posed by reasoning about dynamically allocated heaps. Soundness and completeness are ensured through four semantic restrictions and we also propose a proof-search semi-algorithm that becomes a decision procedure for the entailment problem when the semantic restrictions hold.This higher-order reasoning about entailments requires first-order decision procedures for the underlying logic when applying inference rules and during proof search. Thus, we provide two decision procedures for separation logic, considering the quantifier-free and the Exists*Forall*-quantified fragments, which were integrated in the open-source, DPLL(T)-based SMT solver CVC4.Finally, we also give an implementation of our proof system for separation logic, which uses these decision procedures. Given some inductive predicate definitions and an entailment query as input, a warning is issued when one or more semantic restrictions are violated. If the entailment is found to be valid, the output is a proof. Otherwise, one or more counterexamples are provided
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Bermejo, Das Neves Carlos. "Probabilistic semantic network approach for the study of genotype-phenotype relations in the context of human genetic diseases." Electronic Thesis or Diss., Strasbourg, 2020. http://www.theses.fr/2020STRAJ093.
Full textAbstract:
Cette thèse porte sur le développement d'une méthode pour modéliser des systèmes complexes en utilisant des graphes de connaissances et des algorithmes de raisonnement automatisés. La méthode de modélisation a été appliquée aux maladies rares pour prédire leurs causes, depuis les niveaux génétique, cellulaire et physiologique jusqu'au niveau de l'organisme entier. Pour la création du graphe de connaissances, deux ontologies, GO et HPO, ont été utilisées. Étant donné qu'il n'existait pas de bases de données avec des relations entre ces ontologies, une méthode d'apprentissage automatique a été développée pour inférer des relations et appliquée aux ontologies GO et HPO. La thèse est complétée par une méthode d'apprentissage automatique pour inférer des effets délétères après une variation génétique appelée INDEL. Dans l'ensemble, le travail d'intelligence artificielle présenté dans cette thèse de doctorat aide les chercheurs à comprendre ce qui se passe dans le corps humain à différents niveaux d'abstraction, depuis l'apparition d'une variation génétique jusqu'au développement d'une maladie rareThis thesis is about the development of a method for modeling complex systems using knowledge graphs and automated reasoning algorithms. The modeling method was applied to rare diseases to predict their causes from the genetic to the cellular, physiological, and whole organism levels. For the creation of the knowledge graph, two ontologies, GO and HPO, were used. Since there were no databases with relationships between these ontologies, a machine learning method was developed to infer relationships and applied to both GO and HPO ontologies. The thesis is completed by a machine learning method to infer deleterious effects after a genetic variation called INDEL. Altogether, the artificial intelligence work presented in this doctoral thesis assists rare disease researchers in understanding what happens in the human body at various levels of abstraction, from the occurrence of a genetic variation to the development of a rare disease
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Ballout, Ali. "Apprentissage actif pour la découverte d'axiomes." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4026.
Full textAbstract:
Cette thèse aborde le défi de l'évaluation des formules logiques candidates, avec un accent particulier sur les axiomes, en combinant de manière synergique l'apprentissage automatique et le raisonnement symbolique. Cette approche innovante facilite la découverte automatique d'axiomes, principalement dans la phase d'évaluation des axiomes candidats générés. La recherche vise à résoudre le problème de la validation efficace et précise de ces candidats dans le contexte plus large de l'acquisition de connaissances sur le Web sémantique.Reconnaissant l'importance des heuristiques de génération existantes pour les axiomes candidats, cette recherche se concentre sur l'avancement de la phase d'évaluation de ces candidats. Notre approche consiste à utiliser ces candidats basés sur des heuristiques, puis à évaluer leur compatibilité et leur cohérence avec les bases de connaissances existantes. Le processus d'évaluation, qui nécessite généralement beaucoup de calculs, est révolutionné par le développement d'un modèle prédictif qui évalue efficacement l'adéquation de ces axiomes en tant que substitut du raisonnement traditionnel. Ce modèle innovant réduit considérablement les exigences en matière de calcul, en utilisant le raisonnement comme un "oracle" occasionnel pour classer les axiomes complexes lorsque cela est nécessaire.L'apprentissage actif joue un rôle essentiel dans ce cadre. Il permet à l'algorithme d'apprentissage automatique de sélectionner des données spécifiques pour l'apprentissage, améliorant ainsi son efficacité et sa précision avec un minimum de données étiquetées. La thèse démontre cette approche dans le contexte du Web sémantique, où le raisonneur joue le rôle d'"oracle" et où les nouveaux axiomes potentiels représentent des données non étiquetées.Cette recherche contribue de manière significative aux domaines du raisonnement automatique, du traitement du langage naturel et au-delà, en ouvrant de nouvelles possibilités dans des domaines tels que la bio-informatique et la preuve automatique de théorèmes. En mariant efficacement l'apprentissage automatique et le raisonnement symbolique, ces travaux ouvrent la voie à des processus de découverte de connaissances plus sophistiqués et autonomes, annonçant un changement de paradigme dans la manière dont nous abordons et exploitons la vaste étendue de données sur le web sémantiqueThis thesis addresses the challenge of evaluating candidate logical formulas, with a specific focus on axioms, by synergistically combining machine learning with symbolic reasoning. This innovative approach facilitates the automatic discovery of axioms, primarily in the evaluation phase of generated candidate axioms. The research aims to solve the issue of efficiently and accurately validating these candidates in the broader context of knowledge acquisition on the semantic Web.Recognizing the importance of existing generation heuristics for candidate axioms, this research focuses on advancing the evaluation phase of these candidates. Our approach involves utilizing these heuristic-based candidates and then evaluating their compatibility and consistency with existing knowledge bases. The evaluation process, which is typically computationally intensive, is revolutionized by developing a predictive model that effectively assesses the suitability of these axioms as a surrogate for traditional reasoning. This innovative model significantly reduces computational demands, employing reasoning as an occasional "oracle" to classify complex axioms where necessary.Active learning plays a pivotal role in this framework. It allows the machine learning algorithm to select specific data for learning, thereby improving its efficiency and accuracy with minimal labeled data. The thesis demonstrates this approach in the context of the semantic Web, where the reasoner acts as the "oracle," and the potential new axioms represent unlabeled data.This research contributes significantly to the fields of automated reasoning, natural language processing, and beyond, opening up new possibilities in areas like bioinformatics and automated theorem proving. By effectively marrying machine learning with symbolic reasoning, this work paves the way for more sophisticated and autonomous knowledge discovery processes, heralding a paradigm shift in how we approach and leverage the vast expanse of data on the semantic Web
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Gonella, Régine. "Diagnostic de pannes sur avions : mise en œuvre d'un raisonnement révisable." Toulouse, ENSAE, 1989. http://www.theses.fr/1989ESAE0014.
Full textAbstract:
Le diagnostic de pannes sur avions est caractérisé, notamment, par la présence éventuelle de plusieurs pannes à un moment donné et par la modification constante de l'état de l'avion au cours de son exploitation, due à l'arrivée de nouvelles pannes et aux actions de maintenance effectuées. Son amélioration permettrait de diminuer le nombre de déposes d'équipements injustifiées et donc de réduire les coûts de maintenance. Dans ce mémoire, l'auteur propose une méthode de diagnostic en ligne c'est-à-dire une méthode permettant, à tout moment, d'établir le diagnostic d'un système physique fonctionnant en continu (en particulier un avion) sur la base des informations disponibles à cet instant et de le réviser (et non pas le refaire) suite à l'arrivée de nouvelles informations. Ce raisonnement s'appuie essentiellement sur une connaissance profonde issue des ingénieurs de conception, à savoir l'architecture et le comportement du système physique en cas de panne. La méthode a été implémentée puis testée sur un sous-ensemble de l'Airbus A320.
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Bousson, Kouamana. "Raisonnement causal pour la supervision de processus basée sur des modèles." Toulouse, INSA, 1993. http://www.theses.fr/1993ISAT0023.
Full textAbstract:
L''usage d'un modèle causal dans le cadre de la supervision de processus se justifie si l'on considère que l’être humain appréhende de manière causale les phénomènes physiques. Souvent, la causalité nous permet de focaliser notre attention sur une partie ou sur un composant du système physique, sans avoir forcement recours à une description globale du type équationnel. Le travail de ce mémoire propose un formalisme de raisonnement basé sur une utilisation conjuguée de la causalité et des connaissances profondes s'exprimant sous forme d’équations mathématiques pour la supervision de processus complexes dont il est difficile voire impossible de fournir un modèle complet et précis par des approches classiques. Les constituants de base d'un processus sont des automates qualitatifs. Un automate qualitatif est un système dynamique élémentaire représentant la dynamique d'une variable du processus et les connaissances nécessaires pour raisonner à son propos. Un processus est représenté par deux niveaux de contraintes: un niveau d'influences sous-tendu par un réseau de causalité exprimant les interactions bipartites entre les automates qualitatifs, et le cas échéant, un niveau de contraintes globales spécifiant des relations entre plusieurs automates qualitatifs du processus. Pour représenter les connaissances nécessaires à l’interprétation des comportements, nous introduisons la notion de phase caractéristique qui exprime de façon géométrique les comportements significatifs stables du processus en regard des objectifs de supervision. Le formalisme présenté permet d'automatiser l'acquisition des connaissances sur les influences, de réaliser automatiquement la combinaison de plusieurs influences à partir de la description linguistique des relations causales, de prédire le comportement qualitatif des variables d'un processus, de fournir une interprétation géométrique des comportements d'un processus. L'ensemble des algorithmes proposés a été implémenté comme un moteur de raisonnement causal, appelé CA-EN (causal engine), en Lelisp sous Unix. CA-EN a été utilisé pour réaliser un module de raisonnement à base de modèles pour l'aide à la supervision d'un processus biotechnologique semi-continu pour la production de la protéine amylase. La généricité de ce moteur fait que l'on envisage de l'utiliser pour le diagnostic de turbines à gaz dans le cadre du projet européen Esprit Tiger.
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El, Ouraoui Daniel. "Méthodes pour le raisonnement d'ordre supérieur dans SMT." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2021. http://www.theses.fr/2021LORR0023.
Full textAbstract:
La vérification formelle de programmes informatiques ou de systèmes dits critiques tels que dans le transport, l'énergie, etc, est essentielle pour garantir le bon fonctionnement de ces systèmes. Les méthodes de vérification employées s'appuient très fortement sur des procédés mathématiques et logiques permettant de raisonner de manière formelle sur le comportement de ces systèmes. Ces procédés définissent généralement les comportements sous forme de grands ensembles de contraintes logiques. L'approche par satisfaisabilité est une méthode largement utilisée pour vérifier ces contraintes et est un exemple de cas, où les solveurs SMT (satisfaisabilité modulo théories) sont fortement sollicités. Généralement, les solveurs SMT ne gèrent que la logique de premier ordre. Ils ne peuvent pas raisonner sur des expressions d'ordre supérieur, et ils ne peuvent généralement pas effectuer de preuves par induction. C'est regrettable, car la plupart des outils de vérification interactifs, qui utilisent les solveurs SMT, utilisent des langages d'ordre supérieur. L'objectif de cette thèse dans sa globalité est d'offrir des solutions pour améliorer les interactions entre solveur automatique et assistant de preuves. En particulier nous répondons à deux problématiques importantes permettant d'améliorer les usages de solveurs SMT au sein des assistants de preuves. Notre première contribution permet de réduire l'écart entre solveur et assistant de preuve en proposant une architecture adaptée pour la logique d'ordre supérieur. La seconde contribution permet d'améliorer les capacités de raisonnement des solveurs SMT pour les quantificateurs. Pour les deux approches développées nous apportons un ensemble d'évaluation sur des problèmes extraits pour la grande majorité de problèmes de formalisation. Les résultats obtenus lors de ces évaluations sont encourageants et montrent que les techniques développées dans cette thèse peuvent apporter de bonnes améliorations pour les solveurs SMT. Ce doctorat s'est effectué dans le cadre du projet ERC de J. Blanchette (Matryoshka), un ambitieux projet quinquennal qui vise à construire des prouveurs automatiques utiles pour la vérification interactive, et réduire l'écart entre les prouveurs interactifs et solveurs automatiques. L'un des objectifs concrets du projet est d'étendre les capacités de raisonnement des solveurs SMT vers l'ordre supérieurMany applications, notably in the context of verification (for critical systems in transportation, energy, etc.), rely on checking the satisfiability of logic formulas. Satisfiability-modulo-theories (SMT) solvers handle large formulas in expressive languages with built-in and custom operators (e.g. arithmetic and data structure operators). These tools are built using a cooperation of a SAT (propositional satisfiability) solver to handle the Boolean structure of the formula and theory reasoners to tackle the atomic formulas (e.g. « x > y+z » for the theory of arithmetic). Currently, SMT solvers only handle first-order logic. They cannot reason about higher-order expressions, and they generally cannot perform proofs by induction. This is unfortunate, because most interactive verification tools, which use SMT solvers as back-end reasoning engines, offer higher-order languages. This thesis offers solutions to improve interactions between automatic solvers and proof assistants. In particular, we answer two important issues allowing us to improve the use of SMT solvers within proof assistants. Our first contribution consists in providing a suitable architecture to SMT solvers for higher-order logic. The second contribution aims to improve quantifier reasoning inside SMT solvers. For both approaches, we developed a practical implementation and provide a concrete evaluation on a large collection of problems mostly coming from formalization problems. The results obtained during these evaluations are encouraging and show that the developed techniques can provide good improvements for SMT solvers.Many applications, notably in the context of verification (for critical systems in transportation, energy, etc.), rely on checking the satisfiability of logic formulas. Satisfiability-modulo-theories (SMT) solvers handle large formulas in expressive languages with built-in and custom operators (e.g. arithmetic and data structure operators). These tools are built using a cooperation of a SAT (propositional satisfiability) solver to handle the Boolean structure of the formula and theory reasoners to tackle the atomic formulas (e.g. « x > y+z » for the theory of arithmetic). Currently, SMT solvers only handle first-order logic. They cannot reason about higher-order expressions, and they generally cannot perform proofs by induction. This is unfortunate, because most interactive verification tools, which use SMT solvers as back-end reasoning engines, offer higher-order languages. This thesis offers solutions to improve interactions between automatic solvers and proof assistants. In particular, we answer two important issues allowing us to improve the use of SMT solvers within proof assistants. Our first contribution consists in providing a suitable architecture to SMT solvers for higher-order logic. The second contribution aims to improve quantifier reasoning inside SMT solvers. For both approaches, we developed a practical implementation and provide a concrete evaluation on a large collection of problems mostly coming from formalization problems. The results obtained during these evaluations are encouraging and show that the developed techniques can provide good improvements for SMT solvers
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Bernard, Denys. "Un système de raisonnement temporel basé sur le calcul d'évènements pour l'ordonnancement en maintenance aéronautique." Toulouse 3, 1992. http://www.theses.fr/1992TOU30162.
Full textAbstract:
Cette these presente une approche originale de certains problemes d'ordonnancement en maintenance aeronautique. L'approche utilisee est basee sur un systeme de raisonnement temporel specifie en clauses de horn: le calcul d'evenements. Ce systeme definit des concepts tres generaux sur le temps et le changement (evenements, periodes, propositions temporelles), qui permettent de representer des actions. On presente un systeme qui elabore une representation appropriee d'un ensemble d'actions, en utilisant des connaissances formalisees sur le domaine technique specifique. Les connaissances utilisees sont de divers types: il peut s'agir: de connaissances semantiques, sur les termes qui sont utilises pour decrire des actions dans le domaine specifique; de connaissances dites pragmatiques, qui indiquent comment utiliser le contexte de l'action pour en preciser la description; de connaissances geometriques ou fonctionnelles simples sur les composants d'un avion. La representation des actions ainsi elaborees permet de mettre en uvre des inferences dont les resultats sont utiles dans un processus d'ordonnancement. En particulier, un ensemble de clauses permet de detecter et d'identifier des incoherences locales (bugs) dans un plan d'actions. A titre d'application, on presente un programme qui resout un probleme de sequencement: il s'agit de contraindre temporellement un ensemble desordonne d'actions, afin de garantir qu'aucun bug ne se produira a l'execution de ces actions. Une maquette de ce programme a ete mise en uvre dans un langage de programmation logique avec contraintes (prolog iii)
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Ben, Rabah Nourhène. "APPROCHE INTELLIGENTE À BASE DE RAISONNEMENT À PARTIR DE CAS POUR LE DIAGNOSTIC EN LIGNE DES SYSTÈMES AUTOMATISÉS DE PRODUCTION." Thesis, Reims, 2018. http://www.theses.fr/2018REIMS036/document.
Full textAbstract:
Les systèmes automatisés de production (SAP) représentent une classe importante des systèmes industriels qui sont de plus en plus complexes vue le grand nombre d’interaction et d’interconnexion entre leurs différents composants. En conséquence, ils sont plus sensibles aux dysfonctionnements dont les conséquences peuvent être importantes en termes de productivité, de sécurité et de qualité de production. Un défi majeur est alors de développer une approche intelligente qui peut être utilisée pour le diagnostic de ces systèmes afin de garantir leurs suretés de fonctionnement. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons seulement au diagnostic des SAP ayant une dynamique discrète. Nous présentons dans le premier chapitre ces systèmes, les dysfonctionnements possibles et la terminologie du diagnostic utilisée. Ensuite, nous présentons un état de l’art de différentes méthodes et approches existantes et aussi une synthèse de ces méthodes. Cette synthèse nous a motivé de choisir une approche à base de donnée qui s’appuie sur une technique d’apprentissage automatique, qui est le raisonnement à partir de cas (RàPC). Pour cela, nous avons présenté dans le deuxième chapitre un état de l’art sur l’apprentissage automatique et ses différentes méthodes en mettant l’accent essentiellement sur le RàPC et ses utilisations pour le diagnostic des systèmes industriels. Cette étude nous a permis de proposer dans le chapitre 3 une approche d’aide au diagnostic qui se base sur le RàPC. Cette approche s’appuie sur une phase hors ligne et une phase en ligne. La phase hors ligne permet de définir un format de représentation de cas et de construire une base de cas normaux (BCN) et une base de cas défaillants (BCD) à partir d’une base de données d’historique. La phase en ligne permet d’aider les opérateurs humains de surveillance à la prise de la décision du diagnostic la plus adéquate. Les résultats des expérimentations sur un système de tri de caisses ont présentés les piliers de cette approche qui résident au niveau du format de représentation de cas proposé et au niveau de la base de cas utilisé. Pour résoudre ces problèmes et améliorer les résultats, un nouveau format de représentation de cas est proposé dans le chapitre 4. Selon ce format et à partir des données issues du système simulé après son émulation en mode normal et fautif, les cas de la base de cas initiale sont construits. Ensuite, une phase de raisonnement et d’apprentissage incrémental est présentée. Cette phase permet non seulement le diagnostic du système surveillé mais aussi d’enrichir la base de cas suite à l’apparition des nouveaux comportements inconnus. Les expérimentations présentées dans le chapitre 5 sur « le plateau tournant » qui est un sous système du système « tri de caisses » ont permis de montrer l’amélioration des résultats et aussi d’évaluer et de comparer les performances de l’approche proposée vis-à-vis certaines approches d’apprentissage automatique et vis-à-vis une approche à base de modèle pour le diagnostic du plateau tournantAutomated production systems (APS) represents an important class of industrial systems that are increasingly complex given the large number of interactions and interconnections between their different components. As a result, they are more susceptible to malfunctions, whose consequences can be significant in terms of productivity, safety and quality of production. A major challenge is to develop an intelligent approach that can be used to diagnose these systems to ensure their operational safety. In this thesis, we are only interested in the diagnosis of APS with discrete dynamics. We present in the first chapter these systems, the possible malfunctions and the used terminology for the diagnosis. Then, we present a state of the art of the existing methods for the diagnosis of this class of systems and also a synthesis of these methods. This synthesis motivated us to choose a data-based approach that relies on a machine learning technique, which is Case-Based Reasoning (CBR). For this reason, we presented in the second chapter a state of the art on machine learning and its different methods with a focus mainly on the CBR and its uses for the diagnosis of industrial systems. This study allowed us to propose in Chapter 3 a Case Based Decision Support System for the diagnosis of APS. This system is based on an online block and an offline block. The Offline block is used to define a case representation format and to build a Normal Case Base (NCB) and a Faulty Case Base (FCB) from a historical database. The online block helps human operators of monitoring to make the most appropriate diagnosis decision. The experiments results perform on a sorting system presented the pillars of this approach, which reside in the proposed case representation format and in the used case base. To solve these problems and improve the results, a new case representation format is proposed in chapter 4. According to this format and from the data acquired from the simulated system after its emulation in normal and faulty mode, cases of the initial case base are build. Then, a reasoning and incremental learning phase is presented. This phase allows the system diagnosis and the enrichment of the case base following the appearance of new unknown behaviors. The experiments presented in Chapter 5 and perform on the 'turntable' which is a subsystem of the 'sorting system” allowed to show the improvement of the results and also to evaluate and compare the performances of the proposed approach with some automatic learning approaches and with a model-based approach to turntable diagnosis
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Petit, Maxime. "Raisonnement et planification développementale d'un robot via une interaction enactive avec un humain." Phd thesis, Université Claude Bernard - Lyon I, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01015288.
Full textAbstract:
Que cela soit par des automates puis par des robots, l'Homme a été fasciné par des machines pouvant exécuter des tâches pour lui, dans de nombreux domaines, comme l'industrie ou les services : c'est ce dernier domaine qui nous sert de contexte. Ainsi, nous avons utilisé une approche développementale, où le robot se doit d'apprendre de nouvelles tâches au cours de sa vie. Inspiré par des théories sur le développement de l'enfant, nous avons extrait les concepts intéressants pour les implémenter sur une plateforme robotique humanoïde : l'iCub. L'acquisition du langage est une première étape, où la capacité à classifier les mots, de classes ouvertes et de classes fermées permet d'obtenir une syntaxe qui aide l'enfant à construire le lien entre une phrase et son sens. Cette méthode a été implémentée grâce à un réseau de neurones récurrents, utilisant une base de données fournit par l'humain en interagissant avec le robot. La maîtrise du langage permet à l'enfant de participer à des actions plus complexes, en particulier des tâches collaboratives où la parole est requise de négocier le mode d'apprentissage sur plusieurs modalités. Implémenté sur l'iCub et le Nao, cela permet un apprentissage en temps réel et de réaliser un plan partagé. Enfin, nous avons étudié le fonctionnement de la mémoire autobiographique, cruciale pour se remémorer des épisodes passés de sa vie, d'en tirer des prédictions et de les appliquer dans le futur. En recréant cette mémoire en SQL et formatant les données en PDDL, l'iCub est alors capable de raisonner en fonction de sa propre expérience, lui permettant ainsi de résoudre le problème des Tours d'Hanoi sans jamais l'avoir visualisé avant
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DUMONT, D'AYOT Gilles. "Coopération et évaluation cognitive d'agents artificiels pour la supervision." Phd thesis, INSA de Toulouse, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00009527.
Full textAbstract:
L'idée générale de cette thèse est d'évaluer la plausibilité cognitive de modèles de raisonnement couramment utilisés en Intelligence Artificielle en les mettant en correspondance avec le raisonnement humain, ceci dans des situations de supervision de systèmes dynamiques. Pour cela, un micro-monde lié au domaine de la physique hydraulique est utilisé. Il s'agit donc en premier lieu de développer des opérateurs artificiels capables de superviser ce processus, chacun dans un "style cognitif" spécifique. Trois types d'agents ont ainsi été mis au point, basés sur le raisonnement qualitatif, la classification à partir d'exemples, et le raisonnement à base de cas. La seconde phase consiste à comparer les séquences d'actions correspondant aux raisonnements d'un opérateur humain et d'un agent artificiel durant la tâche de supervision, notamment par l'intermédiaire de la découverte des intentions associées aux actions, puis à définir une coopération entre ces trois modes fondamentaux de raisonnement.
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Daniel, Lionel. "Définition d'une logique probabiliste tolérante à l'inconsistance : appliquée à la reconnaissance de scénarios et à la théorie du vote." Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2010. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00537758.
Full textAbstract:
Les humains raisonnent souvent en présence d'informations contradictoires. Dans cette thèse, j'ébauche une axiomatisation du sens commun sous-jacent à ce raisonnement dit paraconsistant. L'implémentation de cette axiomatisation dans les ordinateurs autonomes sera essentielle si nous envisageons de leur déléguer des décisions critiques ; il faudra également vérifier formellement que leurs réactions soient sans risque en toute situation, même incertaine. Une situation incertaine est ici modélisée par une base de connaissances probabilistes éventuellement inconsistante ; c'est un multi-ensemble de contraintes éventuellement insatisfiable sur une distribution de probabilité de phrases d'un langage propositionnel, où un niveau de confiance peut être attribué à chaque contrainte. Le principal problème abordé est l'inférence de la distribution de probabilité qui représente au mieux le monde réel, d'après une base de connaissances donnée. Les réactions de l'ordinateur, préalablement programmées puis vérifiées, seront déterminées par cette distribution, modèle probabiliste du monde réel. J.B. Paris et al. ont énoncé un ensemble de sept principes, dit de sens commun, qui caractérise l'inférence dans les bases de connaissances probabilistes consistantes. Poursuivant leurs travaux de définition du sens commun, je suggère l'adhésion à de nouveaux principes régissant le raisonnement dans les bases inconsistantes. Ainsi, je définis les premiers outils théoriques fondés sur des principes pour raisonner de manière probabiliste en tolérant l'inconsistance. Cet ensemble d'outils comprend non seulement des mesures de dissimilarité, d'inconsistance, d'incohérence et de précision, mais aussi un processus d'inférence coïncidant avec celui de J.B. Paris dans le cas consistant. Ce processus d'inférence résout un problème de la théorie du vote, c'est-à-dire l'obtention d'un consensus parmi des opinions contradictoires à propos d'une distribution de probabilité telle que la répartition d'un investissement financier. Finalement, l'inconsistance n'est qu'une forme d'incertitude qui ne doit pas entraver notre raisonnement, ni celui des ordinateurs : peut-être qu'une plus grande confiance leur sera accordée s'ils fondent leurs décisions sur notre sens commun.
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Tutac, Épouse Branici Adina. "Représentation et raisonnement formels pour le pronostic basé sur l'imagerie médicale microscropique. Application à la graduation du cancer du sein." Phd thesis, Université de Franche-Comté, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00560215.
Full textAbstract:
Cette thèse aborde l'aide du pronostic basée sur l'image et les ontologies médicales, en utilisant la représentation des connaissances et le raisonnement pour les très grandes images microscopiques. Une application médicale particulière dans laquelle une assistance de type pronostic est nécessaire est la graduation du cancer du sein. Même si cela est considéré comme un outil d'évaluation essentiel dans la pratique de pathologie moderne, les principaux problèmes posés par la procédure manuelle de pronostic sont : la nécessité des connaissances, attention et temps. D'autre part, le manque de représentation sémantique formelle standardisée pour aider l'indexation et la classification de la terminologie, ainsi que l'utilisation d'un mécanisme d'inférence pour assister la graduation représentent des problématiques clé du domaine. Dans ce sens, cette étude propose une représentation formelle qualitative pour la graduation du cancer du sein ainsi qu'une ontologie d'application Breast Cancer Grading Ontology (BCGO) pour décrire les connaissances d'une manière cohérente. Une autre question que nous adressons en proposant l'ontologie est le fossé sémantique entre les concepts sémantiques de haut niveau et les caractéristiques de l'image de bas niveau. En plus, nous proposons un soutien de théorie spatiale pour la représentation des relations spatiales entre les concepts spécifiques à la graduation du cancer du sein. L'ontologie BCGO est intégré dans une plateforme microscopique cognitif virtuelle MICO pour l'exploration visuelle, l'indexation et l'extraction sémantique de l'image microscopique.
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Rasovska, Ivana. "Contribution à une méthodologie de capitalisation des connaissances basée sur le raisonnement à partir de cas : Application au diagnostic dans une plateforme d'e-maintenance." Phd thesis, Université de Franche-Comté, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00257893.
Full textAbstract:
Face aux évolutions technologiques, à la complexité croissante des équipements industriels et à la dynamique des processus ainsi qu'aux changements organisationnels et à la mobilité du personnel, les responsables de maintenance cherchent à formaliser et pérenniser le savoir et le savoir-faire des employés. Pour répondre à cette problématique, notre objectif est de fournir un service d'aide à la maintenance qui utilise et capitalise les connaissances. Nos travaux se situent dans le cadre du projet Européen Proteus qui a permis de développer une plateforme distribuée d'e-maintenance intégrant les différents systèmes et applications existants en maintenance. Nous avons déterminé quatre niveaux d'applications associés chacun à un ensemble d'outils d'aide : le niveau d'analyse d'équipement, celui de diagnostic et d'expertise, celui de gestion des ressources et celui de gestion des stratégies de maintenance. Ces outils d'aide nécessitent une expertise capitalisée que nous proposons de préserver dans une mémoire d'entreprise. Afin d'élaborer la mémoire ainsi que notre outil d'aide au diagnostic et à la réparation, nous avons introduit une démarche de capitalisation des connaissances articulée autour d'une méthodologie de raisonnement à partir de cas (RàPC) guidé par les connaissances. La conception de l'outil passe par la modélisation des connaissances qui se décline en un modèle de représentation (une ontologie du domaine) et en un modèle de résolution de problèmes (RàPC). Les modèles proposés utilisent des technologies émergeantes du Web sémantique permettant de faire évoluer le concept d'emaintenance vers un nouveau concept de s-maintenance (maintenance sémantique).
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Chatalic, Philippe. "Raisonnement deductif en presence de connaissances imprecises et incertaines : un systeme base sur la theorie de dempster-shafer." Toulouse 3, 1986. http://www.theses.fr/1986TOU30189.
Full textAbstract:
Ce memoire s'interesse aux approches quantitatives permettant de modeliser les notions d'incertitude et d'imprecision, dans les methodes de raisonnement automatiques. La premiere partie donne une vue d'ensemble des outils actuels, permettant de representer et manipuler des connaissances imprecises ou incertaines. La seconde partie a pour cadre general, celui des fonctions de croyances de shafer qui presente l'avantage d'englober les cadres propabiliste et possibliste comme cas particuliers
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Haouchine, Mohamed Karim. "Remémoration guidée par l'adaptation et maintenance des systèmes de diagnostic industriel par l'approche du raisonnement à partir de cas." Phd thesis, Université de Franche-Comté, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00466560.
Full textAbstract:
Le développement des nouvelles technologies des différents produits et composants a rendu la nature des systèmes de plus en plus complexe. Cette complexité s'est répercutée sur le bon fonctionnement des équipements avec l'apparition de nouvelles pannes et l'accroissement des coûts engendrés. La maintenance est devenue un élément indispensable pour le maintien en condition opérationnelle de tout équipement quelque soit sa nature. Dans ce contexte nous nous intéressons à la maintenance corrective et plus particulièrement au diagnostic de pannes des équipements industriels. Nous développons une méthode basée sur le raisonnement à partir de cas (RàPC), méthode largement employée dans le domaine du diagnostic industriel. Le RàPC est une approche de résolution de problèmes et d'apprentissage. En diagnostic, une large variété de systèmes de RàPC a fait ses preuves, systèmes allant de problèmes de classification (systèmes orientés extraction « case-base mining ») aux systèmes à base de connaissance (systèmes orientés « connaissance »). Nous avons déployé dans le premier type de système, où la formalisation du cas est triviale, une méthode de maintenance du système. La maintenance de l'ensemble passe par la maintenance de la base de cas qui représente le coeur de ces systèmes de RàPC. Cette méthode de maintenance est composée d'une étape de structuration associée à une étape d'auto-incrémentation de la base de cas, afin de garantir la qualité du système tout au long de son évolution. Quant au deuxième type de système, nous avons mis en place un système fondé sur des modèles de connaissances associés aux différentes phases de manipulation du cycle de RàPC. Nous avons proposé une méthode de remémoration guidée par l'adaptation prenant appui sur deux mesures, une de similarité et une d'adaptation, et un algorithme d'adaptation spécifique au domaine du diagnostic industriel. Nos propositions ont été implémentées et validées sur une plateforme d'e-maintenance GaMA-Frame (Global asset MAintenance). Cette plateforme intègre notre module de diagnostic par RàPC ainsi que les différents modèles de connaissance liés à l'équipement à diagnostiquer SISTRE (Supervised Industrial System of pallets TRansfEr).
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Heim, Bruno. "Approche ensembliste et par logique floue pour le diagnostic causal de procédés de raffinage : application à un pilote de FCC." Phd thesis, Grenoble INPG, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00197531.
Full textAbstract:
La thèse traite du diagnostic de procédés et se divise en trois parties. La première partie présente une méthode de modélisation causale pour le diagnostic. La seconde partie présente les différentes méthodes mises en ouvre pour la détection, la localisation et l'identification de défauts. Pour effectuer la détection, nous comparons les variables du modèle causal aux mesures. Nous évaluons les apports d'une approche ensembliste et d'une approche par logique floue pour la prise en compte des incertitudes. La localisation est réalisée grâce à un algorithme de hitting-sets afin de déterminer l'ensemble des composants suspects. Ceci permet de focaliser l'identification de défauts sur un nombre réduit de composants. Cette identification utilise l'expertise sur les modes de défaillance, exprimée sous forme de bases de règles, chacune relative à un composant, et permettant d'aiguiller l'opérateur sur des actions et des vérifications à effectuer. La troisième partie présente l'application.
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Belard, Nuno. "Reasoning about models: detecting and isolating abnormalities in diagnostic systems." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00719547.
Full textAbstract:
Dans le cadre du diagnostic à base de Modèle, un ensemble de règles d'inférence est typiquement exploité pour calculer des diagnostics, ceci en utilisant une théorie scientifique et mathématique sur le système à diagnostiquer, ainsi qu'un ensemble d'observations. Contrairement aux hypothèses classiques, les Modèles sont souvent anormaux vis-à-vis d'un ensemble de propriétés requises. Naturellement, cela affecte la qualité des diagnostics [à Airbus]. Une théorie sur la réalité, l'information et la cognition est créé pour redéfinir, dans une perspective basée sur la théorie des modèles, le cadre classique de diagnostic à base de Modèle. Ceci rend possible la formalisation des anomalies et de leur relation avec des propriétés des diagnostics. Avec ce travail et avec l'idée qu'un système de diagnostic implémenté peut être vu comme un objet à diagnostiquer, une théorie de méta-diagnostic est développée, permettant la détection et isolation d'anomalies dans les Modèles des systèmes de diagnostic. Cette théorie est mise en pratique à travers d'un outil, MEDITO; et est testée avec succès à travers un ensemble de problèmes industriels, à Airbus. Comme des différents systèmes de diagnostic Airbus, souffrant d'anomalies variées, peuvent calculer des diagnostics différents, un ensemble de méthodes et outils et développé pour: 1) déterminer la cohérence entre diagnostics et 2) valider et comparer la performance de ces systèmes de diagnostic. Ce travail dépend d'un pont original entre le cadre de diagnostic Airbus et son équivalent académique. Finalement, la théorie de méta-diagnostic est généralisée pour prendre en compte des métasystèmes autres que des systèmes de diagnostic implémentés.
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Marin-Urias, Luis Felipe. "Planification et contrôle de mouvements en interaction avec l'homme. Reasoning about space for human-robot interaction." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00468918.
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L'interaction Homme-Robot est un domaine de recherche qui se développe de manière expo-nentielle durant ces dernières années, ceci nous procure de nouveaux défis au raisonnement géométrique du robot et au partage d'espace. Le robot pour accomplir une tâche, doit non seulement raisonner sur ses propres capacités, mais également prendre en considération la perception humaine, c'est à dire "Le robot doit se placer du point de vue de l'humain". Chez l'homme, la capacité de prise de perspective visuelle commence à se manifester à partir du 24ème mois. Cette capacité est utilisée pour déterminer si une autre personne peut voir un objet ou pas. La mise en place de ce genre de capacités sociales améliorera les capacités cognitives du robot et aidera le robot pour une meilleure interaction avec les hommes. Dans ce travail, nous présentons un mécanisme de raisonnement spatial de point de vue géométrique qui utilise des concepts psychologiques de la "prise de perspective" et "de la rotation mentale" dans deux cadres généraux: - La planification de mouvement pour l'interaction homme-robot: le robot utilise "la prise de perspective égocentrique" pour évaluer plusieurs configurations où le robot peut effectuer differentes tâches d'interaction. - Une interaction face à face entre l'homme et le robot : le robot emploie la prise de point de vue de l'humain comme un outil géométrique pour comprendre l'attention et l'intention humaine afin d'effectuer des tâches coopératives.
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Ayrolles, Laurent. "Abstraction temporelle et interprétation quantitative/qualitative de processus à dynamiques multiples. Application aux processus biologiques." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 1996. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00139748.
Full textAbstract:
Une caractéristique des systèmes dynamiques complexes, qu'ils soient physiques ou naturels, est la présence de processus évoluant à différentes échelles de temps (dynamiques multiples) et de façon fortement non-linéaire. Nous nous plaçons dans le cas où l'évolution de chaque processus étudié est une série de mesures, ou bien est issue de la simulation de modèles numériques. Pour concevoir ou améliorer ces modèles en se basant sur l'échelle qui l'intéresse, l'utilisateur doit d'abord être capable de représenter l'évolution de chaque processus à plusieurs échelles, déterminées objectivement selon l'évolution elle-même. Ensuite, le choix d'une ou de plusieurs représentations doit être guidé par l'interprétation des caractéristiques dynamiques à chaque échelle de temps. Nous définissons une notion de granularité temporelle, exprimant le niveau de détail de la représentation. Ayant affaire à des processus biologiques dont la forme de l'évolution est plus informative pour l'utilisateur que les valeurs numériques précises, une représentation qualitative/quantitative est élaborée : une segmentation de l'évolution initiale en épisodes triangulaires (exprimant différentes formes de comportements locaux), puis l'abstraction successive de ces épisodes triangulaires en épisodes trapézoïdaux, conduisent à l'obtention de toutes les représentations possibles de l'évolution, et de toutes les échelles de temps associées. Le développement d'outils graphiques, symboliques et statistiques permet d'identifier et d'interpréter automatiquement les principales caractéristiques dynamiques du processus à n'importe quelle échelle de temps : équilibre, stabilité, périodicité, récurrence, comportements majoritaires, etc. Ces caractéristiques permettent de conseiller un choix d'échelles de temps et, par suite, de fréquences d'échantillonnage pertinentes. Une fonctionnalité suppl émentaire vise à identifier et à dissocier localement les composantes fréquentielles de l'évolution initiale. Des exemples d'interprétation sont donnés pour deux modèles biologiques. Les analyses sont confrontées à la connaissance experte d'un agronome pour la validation de la méthode. Ce travail a conduit à la conception du logiciel PARADISE (Process AbstRaction AnD Interpretation SystEm)
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Le, Tan. "Intégration de l'inférence abductive et inductive pour la représentation des connaissances dans les réseaux de gènes." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00996894.
Full textAbstract:
Le raisonnement diagnostique (abductif) et le raisonnement de prédiction (inductif) sont deux des méthodes de raisonnement qui permettent la découverte de connaissances nouvelles. Lorsque le raisonnement abductif est le processus permettant de trouver la meilleure explication (hypothèse) pour un ensemble d'observations (Josephson, 1994), le raisonnement de prédiction est le processus, à partir d'un ensemble d'observations, permettant de trouver tous les résultats possibles. Ces observations peuvent être les symptômes d'un patient, des expériences concernant les réseaux métaboliques et génomiques, etc. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à la représentation, l'analyse et la synthèse des réseaux de signalisation génomique en utilisant la logique des hypothèses. En fait, ce mémoire se focalise sur la modélisation des voies de signalisation en réponse à la cassure double-brin de l'ADN. Pour implémenter l'abduction nous utilisons les algorithmes de production. Ensuite, la logique des défauts permet de construire des modèles de représentation minimale. Ces algorithmes de découvertes de connaissances sont prouvés sur la carte de cassure double brin de l'ADN. Cette carte est minimale en tant que graphe de causalité biologique et elle permet d'intégrer les données biomoléculaires.
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Vidal, Thierry. "Le temps en planification et en ordonnancement : Vers une gestion complète et efficace de contraintes hétérogènes et entachées d'incertitude." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 1995. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00144272.
Full textAbstract:
Le planificateur temporel IxTeT, véritable «intelligence embarquée» d'un robot autonome, s'appuie sur un gestionnaire de contraintes temporelles dont le rôle est double: maintenir la cohérence du réseau de contraintes, et répondre rapidement et correctement à une interrogation émanant du planificateur. La prise en compte de contraintes symboliques (simples précédences) et numériques (dates et durées imprécises) oblige alors à une propagation coûteuse des contraintes numériques. Néanmoins, ces dernières étant proportionnellement peu nombreuses en planification, nous pouvons restreindre cette propagation à un sous-graphe numérique. Par ailleurs, nous devons tenir compte en planification de durées «contingentes», dont la valeur est aléatoire. Ces incertitudes nous obligent à redéfinir la notion classique de cohérence, et à nous ramener à un modèle temporel dual, appelé Graphe de Décision, dans lequel nous pouvons utiliser les algorithmes classiques de propagation. Le mémoire s'achève par la présentation d'une application distincte relevant du domaine de l'ordonnancement de tâches pour un ensemble de robots. L'incertitude pesant sur les contraintes numériques oblige ici à allouer les ressources au fur et à mesure de l'exécution. Les caractéristiques propres à l'application suggèrent une décomposition du graphe temporel conduisant à une efficacité optimale des algorithmes de propagation
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Le, Tan. "Intégration de l'inférence abductive et inductive pour la représentation des connaissances dans les réseaux de gènes." Phd thesis, Toulouse 3, 2014. http://thesesups.ups-tlse.fr/2337/.
Full textAbstract:
Le raisonnement diagnostique (abductif) et le raisonnement de prédiction (inductif) sont deux des méthodes de raisonnement qui permettent la découverte de connaissances nouvelles. Lorsque le raisonnement abductif est le processus permettant de trouver la meilleure explication (hypothèse) pour un ensemble d'observations (Josephson, 1994), le raisonnement de prédiction est le processus, à partir d'un ensemble d'observations, permettant de trouver tous les résultats possibles. Ces observations peuvent être les symptômes d'un patient, des expériences concernant les réseaux métaboliques et génomiques, etc. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à la représentation, l'analyse et la synthèse des réseaux de signalisation génomique en utilisant la logique des hypothèses. En fait, ce mémoire se focalise sur la modélisation des voies de signalisation en réponse à la cassure double-brin de l'ADN. Pour implémenter l'abduction nous utilisons les algorithmes de production. Ensuite, la logique des défauts permet de construire des modèles de représentation minimale. Ces algorithmes de découvertes de connaissances sont prouvés sur la carte de cassure double brin de l'ADN. Cette carte est minimale en tant que graphe de causalité biologique et elle permet d'intégrer les données biomoléculairesDiagnostic reasoning (abductive) and predictive reasoning (inductive) are two methods of reasoning that enable the discovery of new knowledge. When abductive reasoning is the process of finding the best explanation (hypothesis) for a set of observations (Josephson, 1994), the inductive reasoning is the process of predicting, from a set of observations, to find all possible results. These observations may be symptoms of a patient, experiments on genomic and metabolic networks, etc. In this PhD thesis, we are interested in the representation, analysis and synthesis of genomic signaling networks using hypothetical logic. In fact, this thesis focuses on modeling of signaling pathways in response to the DNA double stranded break. To implement the abduction, we use algorithms of production. Then, the default logic is used to build models of minimum representation. These algorithms are proven knowledge discovery on the map of DNA double-strand break. This map is minimal as biological causality graph and allows integrating bio-molecular data
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Caulier, Patrice. "Méthodologie de capitalisation et de réutilisation de connaissances pour l'aide à la supervision des procédés automatises complexes : Application à la supervision du trafic téléphonique de l'Ile-de-France." Valenciennes, 1997. https://ged.uphf.fr/nuxeo/site/esupversions/4386115b-a677-4ce2-9612-b54f6ad7cfab.
Full textAbstract:
La supervision des modes de fonctionnement anormaux des procédés automatisés complexes implique le recours à des méthodes de résolution de problèmes. Parmi celles-ci, l'évocation d'une solution analogue préétablie en mémoire constitue une méthode efficace et économique d'un point de vue cognitif. Toutefois, sa mise en œuvre systématique se heurte à plusieurs limites intra et extra-individuelles. De façon à corriger ces limites, l'objectif de la thèse est de proposer une méthodologie interdisciplinaire de développement de systèmes d'assistance fondée sur la capitalisation et la réutilisation de l'expérience. La méthodologie s'appuie sur un cycle de développement dont l'objet des phases de spécification et de conception constitue la principale particularité. La phase de spécification s'inscrit dans un cycle incrémental d'acquisition des connaissances et se préoccupe des caractéristiques de l'activité de supervision. Elle est finalisée par le modèle des connaissances de réutilisation de l'expérience. A partir des spécifications explicitées par ce modèle, la phase de conception exploite les modes de représentation des connaissances et de raisonnements développés en intelligence artificielle. Les expériences de supervision sont capitalisées sous la forme de cas d'incident. Chaque cas représente la signature d'une situation anormale diagnostiquée et résolue. La réutilisation des cas d'incident s'effectue selon les étapes du cycle de raisonnement à partir de cas. Cette maitrise du retour d'expérience contribue à accroitre l'efficacité de l'activité de supervision et, en conséquence, la sureté de fonctionnement du procédé supervisé. Les phases de spécification et de conception s'attachent à, respectivement, modéliser et représenter les notions de point de vue et de contexte de la résolution de problèmes. La méthodologie a été confrontée au domaine de la supervision du trafic téléphonique de l'Ile-de-France. Elle a débouché sur la conception du système Sacre dont l'évaluation expérimentale montre la pertinence des diagnostics et des plans d'action proposés à l'opérateur.
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Lesbegueries, Julien. "Plate-forme pour l'indexation spatiale multi-niveaux d'un corpus territorialisé." Phd thesis, Université de Pau et des Pays de l'Adour, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00258534.
Full textAbstract:
Notre travail s'insère dans la problématique de l'accès à l'information spatiale présente dans des corpus textuels territoriaux. Nous proposons d'aller au-delà des systèmes de recherche d'information classiques basés sur l'analyse statistique des documents, peu adaptés pour ce cas particulier, via un traitement linguistique ciblé interprétant l'information spatiale. Notre hypothèse est que des traitements relativement peu coûteux suffisent à dégager l'essentiel de l'information. Ils sont un bon point de départ pour une interprétation plus poussée par la suite, utilisant les propriétés géographiques de l'information extraite afin de développer un système d'indexation à plusieurs niveaux d'abstraction.Nous proposons en effet une méthode de recherche d'information spatiale multi-niveaux indexant un corpus textuel brut. Cette méthode qui extrait l'information d'un corpus et l'interprète, permet d'améliorer l'efficacité de systèmes de recherche d'information à chaque fois que l'interrogation comporte une connotation spatiale. L'interprétation permet en outre de retrouver le contexte dans lequel l'information spatiale a été utilisée. En particulier, elle permet d'indexer des unités de texte en leur associant des contextes de type itinéraire, description locale ou comparaison de lieux.
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El, Ayeb Béchir. "Méthodes, langages et outils de spécification et de construction des systèmes de diagnostic." Nancy 1, 1989. http://www.theses.fr/1989NAN10054.
Full textAbstract:
Spécification et construction méthodiques de systèmes de diagnostic pour les grandes installations industrielles. Recherche d'un langage de spécification et des outils de construction des systèmes de diagnostic. Proposition d'une méthode de spécification pour structurer une installation en hiérarchies et graphes de composants abstraits, ainsi qu'un langage pour spécifier les différents composants
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Mohamed, Firas. "Approche à base de logique floue pour le test et le diagnostic des circuits analogiques." Grenoble INPG, 1997. http://www.theses.fr/1997INPG0082.
Full textAbstract:
Les circuits et systemes analogiques sont de plus en plus utilises dans le cadre d'applications nouvelles. Ils deviennent egalement plus complexes, ce qui cree la necessite de disposer de methodes automatiques pour leurs tests et leurs diagnostics qui a eux deux representent un probleme crucial dans ce domaine. Bien que le test et le diagnostic des circuits digitaux ait ete developpe avec succes au point qu'il a pu etre automatise, son developpement pour les ca en est encore a ses premiers pas. Il y a deux raisons principales a cette situation, il n'y avait pas un besoin pressant dans l'industrie jusqu'a recemment, d'une part, et d'autre part, la nature electrique des ca est tres complexe. Cette these, qui se place dans ce contexte, a pour objectif de developper une nouvelle approche pour le test et le diagnostic des ca et mixtes. Une voie relativement peu exploree, mais prometteuse eu egard aux resultats obtenus pour le diagnostic d'autres dispositifs et systemes dynamiques, consiste en l'etude d'approches de l'ia pour la resolution de problemes. Nous avons etudie les differentes approches possibles et notamment les approches suivantes : l'approche a base de modeles profonds, l'approche qualitative et l'approche a base de logique floue. Le resultat de cette these a donne lieu a une nouvelle approche developpee utilisant la logique floue et ses techniques. Cette nouvelle approche a ete implementee dans un systeme nomme flames. Flames, qui est concu pour faire le diagnostic des ca, a apporte plusieurs ameliorations de l'etat de l'art notamment en definissant les tolerances comme des intervalles flous. Il est aussi capable de realiser la simulation des circuits et de choisir les meilleurs points a tester lorsque le diagnostic reste ambigu. Cette derniere possibilite est realisee par une approche semi-qualitative a base du raisonnement qualitatif et de logique floue. Il est possible de la developper pour le test et le diagnostic des systemes mixtes, puisqu'elle s'applique aux circuits digitaux egalement. Finalement, les differents resultats obtenus confirment la validite de l'approche developpee et implementee. Mots-clefs : test et diagnostic, circuits analogiques, logique floue, approches d'intelligence artificielle.
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Mir, S. "Heuristic reasoning for an automatic commonsense understanding of logic electronic design specifications (English only)." Phd thesis, 1993. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00010456.
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