Colloque IMT - L'IA au cœur des mutations industrielles - Session Optimisation: Un cadre d'intelligence artificielle dédié aux situations incertaines et ouvertes. présentation par Aurélie Montarnal, Maître-assistante (IMT Mines Albi)

1. UN CADRE D’INTELLIGENCE
ARTIFICIELLE DÉDIÉ AUX
SITUATIONS INCERTAINES ET
OUVERTES
AURÉLIE MONTARNAL
CENTRE GÉNIE INDUSTRIEL
IMT MINES ALBI

2. 1. BIG PICTURE
La « montée en abstraction »: de la donnée à la décision
2. APPLICATION À LA GESTION DE CRISE
De la détection et caractérisation de la crise à la mise en place d’un
schéma de coordination des répondeurs
3. PERSPECTIVES
Vers une interprétation automatique des réseaux sociaux
SOMMAIRE

3. 04/04/2019
COLLOQUE IMT - L’INTELLIGENCE
ARTIFICIELLE AU COEUR DES MUTATIONS
INDUSTRIELLES
3
CHAPITRE 1 : BIG PICTURE
La « montée en abstraction »: de la donnée à la décision
L’intelligence artificielle et le génie industriel cherchent tous
deux à fournir une aide à la décision aux décisionnaires…
Comment les allier pour le meilleur?

4. 04/04/2019
4
CHAPITRE 1 : BIG PICTURE
La « montée en abstraction »: de la donnée à la décision
Comment est utilisée l’intelligence artificielle?
Big-Data
Tableaux de
bord et
alertes
Data mining
Data analysis
Intelligence
artificielle
!
VisualisationDétection de patterns Classification
COLLOQUE IMT - L’INTELLIGENCE
ARTIFICIELLE AU COEUR DES MUTATIONS
INDUSTRIELLES

5. 04/04/2019
5
CHAPITRE 1 : BIG PICTURE
La « montée en abstraction »: de la donnée à la décision
Modèles
Aide à la
décision
Modélisation
des entreprises
Ingénierie des
modèles
Expert
modeler
!
SimulationAnalyse
Comment utilise-t-on les outils du génie industriel?
𝑑𝑥/𝑑𝑡 = 𝜎[(𝑦(𝑡) − 𝑥(𝑡)]
𝑑𝑦/𝑑𝑡 = 𝜌. 𝑥(𝑡) − 𝑦(𝑡) − 𝑥(𝑡). 𝑧(𝑡)
𝑑𝑧/𝑑𝑡 = 𝑥(𝑡). 𝑦(𝑡) − 𝛽. 𝑧(𝑡)
Génie
Industriel
Calcul
MétamodèleBase de cas

6. 04/04/2019
6
CHAPITRE 1 : BIG PICTURE
La « montée en abstraction »: de la donnée à la décision
𝑑𝑥/𝑑𝑡 = 𝜎[(𝑦(𝑡) − 𝑥(𝑡)]
𝑑𝑦/𝑑𝑡 = 𝜌. 𝑥(𝑡) − 𝑦(𝑡) − 𝑥(𝑡). 𝑧(𝑡)
𝑑𝑧/𝑑𝑡 = 𝑥(𝑡). 𝑦(𝑡) − 𝛽. 𝑧(𝑡)
!
Information
Décision
Données
Collecte
Interprétation
Exploitation
Perception
Abstraction
Analyse
Simulation
Analyse
Calcul
Visualisation
Détection de patterns
Classification
Intelligence
Artificielle
Génie
Industriel
VALUE
VOLUME
VARIETE
VELOCITE
VERACITE
COLLOQUE IMT - L’INTELLIGENCE
ARTIFICIELLE AU COEUR DES MUTATIONS
INDUSTRIELLES

7. 04/04/2019
7
CHAPITRE 1 : BIG PICTURE
La « montée en abstraction »: de la donnée à la décision
COLLOQUE IMT - L’INTELLIGENCE
ARTIFICIELLE AU COEUR DES MUTATIONS
INDUSTRIELLES
𝑑𝑥/𝑑𝑡 = 𝜎[(𝑦(𝑡) − 𝑥(𝑡)]
𝑑𝑦/𝑑𝑡 = 𝜌. 𝑥(𝑡) − 𝑦(𝑡) − 𝑥(𝑡). 𝑧(𝑡)
𝑑𝑧/𝑑𝑡 = 𝑥(𝑡). 𝑦(𝑡) − 𝛽. 𝑧(𝑡)
!
Information
Décision
Données
Collecte
Interpretation
Exploitation
Intelligence
Artificielle
Génie
Industriel
Connaissance
Base de connaissances
Métamodèle
Base de cas
RIOSuite

8. 04/04/2019
8
CHAPITRE 2 : APPLICATION À LA GESTION DE CRISE
De la détection et caractérisation de la crise à la mise en place d’un schéma de
coordination des répondeurs
?
?COLLOQUE IMT - L’INTELLIGENCE
ARTIFICIELLE AU COEUR DES MUTATIONS
INDUSTRIELLES

9. 04/04/2019
9
CHAPITRE 2 : APPLICATION À LA GESTION DE CRISE
De la détection et caractérisation de la crise à la mise en place d’un schéma de
coordination des répondeurs
RIOSuite:
(Benaben et al., 2017)

10. 10
CHAPITRE 2 : APPLICATION À LA GESTION DE CRISE
De la détection et caractérisation de la crise à la mise en place d’un schéma de
coordination des répondeurs
04/04/2019
COLLOQUE IMT - L’INTELLIGENCE
ARTIFICIELLE AU COEUR DES MUTATIONS
INDUSTRIELLES (Benaben et al., 2015)
Où?

11. 11
CHAPITRE 2 : APPLICATION À LA GESTION DE CRISE
De la détection et caractérisation de la crise à la mise en place d’un schéma de
coordination des répondeurs
OpenStreetMap
+
Où? Qui? Quoi?
PLANS
!
!
!!

12. 12
CHAPITRE 2 : APPLICATION À LA GESTION DE CRISE
De la détection et caractérisation de la crise à la mise en place d’un schéma de
coordination des répondeurs
!
!
!!
Règles d’interprétation
Capteurs
Architecture orientée événements
Complex event processing

13. 13
CHAPITRE 2 : APPLICATION À LA GESTION DE CRISE
De la détection et caractérisation de la crise à la mise en place d’un schéma de
coordination des répondeurs

14. 14
CHAPITRE 3 : PERSPECTIVES
Vers une interprétation automatique des réseaux sociaux
!
!
!!
Règles d’interprétation
Capteurs
Architecture orientée événements
Complex event processing
Réseaux sociaux
Génération automatique de règles
Clustering sémantique & temporel
Classification
Natural Language Processing

15. 15
CHAPITRE 3 : PERSPECTIVES
Vers une interprétation automatique des réseaux sociaux
!
!
!!
Iterative
clustering
Models
Clusters
Similarity
Capteurs

16. UN CADRE D’INTELLIGENCE
ARTIFICIELLE DÉDIÉ AUX
SITUATIONS INCERTAINES ET
OUVERTES
AURÉLIE MONTARNAL
CENTRE GÉNIE INDUSTRIEL
IMT MINES ALBI
AURELIE.MONTARNAL@MINES-ALBI.FR