Évaluation des informations issues de capteurs. Application à l’aide à la décision dans le domaine ferroviaire

Sensor information scoring for decision-aid systems in railway domain

Ocena jakości informacji dla systemów decyzyjnych w domenie kolejowej

• Auteur / Autrice : Marcin Lenart
• Direction : Marie-Jeanne Lesot, Andrzej Bielecki
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 02/10/2020
• Etablissement(s) : Sorbonne université en cotutelle avec AGH University of Science and Technology (Cracovie, Pologne)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIP6 (1997-....)
• Jury : Président / Présidente : Christophe Marsala
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Tomasz Szmuc, Adrien Revault d'Allonnes, Claudia Teodora Petrisor
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Rafał Scherer, Grégory Smits

Mots clés

Mots clés contrôlés

Fiabilité

Systèmes d'information

Qualité -- Contrôle

Données -- Transmission

Exploration de données

Analyse des données

Capteurs (technologie)

Systèmes d'aide à la décision

Mots clés libres

Qualité de l’information

Qualité des données

Cotation d’information

Confiance

Capteurs

Fiabilité

Compétence

Vraisemblance

Crédibilité

Donnés ferroviaires

Information quality

Data quality

Quality scoring

Trust

Sensors

Reliability

Competence

Likelihood

Credibility

Railway

Jakość informacji

Jakość Danych

Ocena jakości

Zaufanie

Urzdązenia pomiarowe

Niezawodność

Kompetencja

Prawdopodobieństwo

Niezawodność

Kolej

Résumé

Cette thèse examine le problème de l’évaluation de la qualité d’information produite par des capteurs : ces derniers ne fournissent pas toujours une information correcte et l’évaluation de sa qualité est nécessaire pour en permettre une utilisation optimale. Nous proposons une approche qui ne fait pas d’hypothèse sur le type de capteur considéré, ne requiert pas de vérité-terrain et dépend seulement de méta-informations aisées à obtenir, qui exploitent des attributs partagés par la plupart des capteurs. Le modèle proposé est appelé ReCLiC, du nom en anglais des quatre dimensions sur lesquelles il repose : fiabilité, compétence, vraisemblance et crédibilité (Reliability, Competence, Likelihood et Credibility). Nous discutons les contraintes et propriétés souhaitées de ces dimensions et proposons des définitions motivées pour chacune d’entre elles. De plus, nous proposons une implémentation de la définition générique de ReCLiC pour un problème réel, dans le domaine de la signalisation ferroviaire : nous discutons de leur forme pour cette application et effectuons une analyse théorique du comportement du modèle de cotation d’information auquel elles conduisent, en examinant chaque dimension séparément. Cette implémentation est validée expérimentalement en utilisant des données simulées réalistes, générées selon un protocole expérimental permettant de contrôler les problèmes de qualité introduits. Le modèle ReCLIC est de plus mis en oeuvre sur des données ferroviaires réelles, en utilisant une méthode de visualisation originale qui permet en outre d'étudier la notion de dynamique de la confiance.

In this thesis, the problem of assessing information quality produced by sensors is investigated. Indeed, sensors, usually used in networks, do not always provide correct information and the scoring of this information is needed. An approach is proposed that deals with some of the major limitations in the literature by providing a model designed to be sensor-generic, not dependent on ground truth and dependent only on easy-to-access meta-information, exploiting only attributes shared among the majority of sensors. The proposed model is called ReCLiC from the four dimensions that it considers: Reliability, Competence, Likelihood and Credibility. The thesis discusses in depth the requirements of these dimensions and proposes motivated definitions for each of them. Furthermore, it proposes an implementation of the generic ReCLiC definition to a real case, for a specific sensor in the railway signalling domain: the form of the four dimensions for this case is discussed and a formal and experimental study of the information scoring behaviour is performed, analysing each dimension separately. The proposed implementation of the ReCLiC model is experimentally validated using realistic simulated data, based on an experimental protocol that allows to control various quality issues as well as their quantity, Finally, the ReCLiC model is used to analyse a real datasetapplying a new visualisation method that, in addition, allows to study the notion of trust dynamic.