Thèse soutenue

Amélioration du processus de la conception inventive par l'utilisation de méthodes agiles et d'algorithmes d'apprentissage automatique.
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Auteur / Autrice : Masih Hanifi
Direction : Rémy HoussinDenis Cavallucci
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique - Génie Industriel
Date : Soutenance le 29/09/2021
Etablissement(s) : Strasbourg
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg)
Jury : Président / Présidente : Kondo Hloindo Adjallah
Examinateurs / Examinatrices : Hicham Chibane
Rapporteurs / Rapporteuses : Mickaël Gardoni, Davy Monticolo

Résumé

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Au cours des dernières décennies, les entreprises sont constamment à la recherche d'approches qui les aident à réduire le temps du processus d'innovation. Parmi ces approches, on peut citer les processus de conception inventive basés sur TRIZ, tels que la Méthodologie de Conception Inventive (MCI). Néanmoins, une des critiques souvent formulées est que cette approche n'a pas l'agilité nécessaire. Par conséquent, il était nécessaire de combiner MCI avec d'autres méthodologies pour accroître son agilité. Dans cette thèse, une méthode basée sur le Lean a été développée pour ajouter les caractéristiques agiles à MCI. En outre, les méthodes PAH et AMDEC ont été intégrées au processus pour sélectionner le problème initial le plus important. De plus, les algorithmes d'apprentissage automatique et la méthode doc2vec ont été utilisés pour extraire les données essentielles du processus. Ces travaux de recherche visent à faciliter et à accélérer la conception inventive dans les entreprises.