MODÉLISATION ET NOTATION DU PROCESSUS APICOLE POUR LA GESTION DES RUCHERS

BEE PROCESS MODELING AND NOTATION FOR APIARY MANAGEMENT

• Auteur / Autrice : Charbel Kady
• Direction : Gregory Zacharewicz, Nicolas Daclin
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : SYAM - Systèmes Automatiques et Micro-Électroniques
• Date : Inscription en doctorat le 02/11/2020
• Etablissement(s) : IMT Mines Alès
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LSR - Laboratoire des Sciences des Risques
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : ISOAR - Ingénierie des systèmes et des organisations pour les activités à risques

Mots clés

Mots clés libres

Modélisation

Patterns

Simulation

Bpmn

Deviation

Gestion des ruchers

Bpmn

Simulation

Modeling

Apiary Management

Résumé

Le travail réalisé en collaboration France-Liban de ce projet s'articule autour de trois composantes à savoir: 1- Les règles métiers. Une première catégorie de règles sera identifiée en langage naturel, transformé en langage naturel contrôlé, afin de faciliter la transformation en langage BPMN [1] [2] par un expert humain ou artificiel en vue de leur implémentation dans un moteur d'exécution. Ces règles tiendront compte des différentes données d'exploitation apicole comme les cycles biologiques connus, le climat, les saisons, les floraisons. Le doctorant possède déjà des compétences en acquisition de données [7] complémentaires des compétences développées par Francois Pfister [10] et des chercheurs de l'IMT. 2- Le Process Mining (Découverte de processus). Il s'agit de développer une méthode basée sur les concepts d'analyse de journaux d'événements [3] pour la découverte d'un workflow de décision. Ce workflow peut être considéré comme une deuxième catégorie de règles. Il sera basé sur la constatation des événements fréquemment observés issus de capteurs et de d'interaction avec les acteurs du domaine. Afin de faciliter, la manipulation et l'interopérabilité de ce Workflow [8] par des acteurs non spécialiste de la programmation, il sera représenté graphiquement dans un standard reconnu du domaine: BPMN. Afin d'évaluer des scénarios d'évolution dynamique de ce système, les modèles de processus découverts présideront l'implémentation du comportement d'un système multi agents. L'objectif de cette étape est d'observer un comportement simulé, afin de déduire et valider de nouvelles règles métiers ou encore de simuler l'évolution possible de l'exploitation dans le temps pour guider sa gestion. 3- La Simulation. Un moteur de simulation sera proposé afin d'exécuter les règles métiers formalisées précédemment dans le point 1 et 2 en fonction des données issues de différents capteurs [7] ainsi que de celles saisies par l'exploitant. Ce moteur, qui pourra étendre des outils type VLE ou MECSYCO [9], devra gérer des comportements provenant de composants discrets mais devra aussi gérer des interfaces entre des systèmes discrets / continus [6]. Il devra donc manipuler d'une part l'ensemble des données provenant des capteurs et d'autre part, celles provenant de l'apiculteur via une interface. [1] Nicolas Daclin S. Mallek Daclin, Chapurlat Vincent, Bruno Vallespir Writing and verifying interoperability requirements: Application to collaborative processes Computers in Industry Volume 82, October 2016, Pages 1-18 [2] Gregory Zacharewicz, Saikou Diallo, Yves Ducq, Carlos Agostinho, Ricardo Jardim-Goncalves, et al.. Model-based approaches for interoperability of next generation enterprise information systems: state of the art and future challenges. Information Systems and E-Business Management, Springer Verlag, 2016. [3] Yan Wang, Grégory Zacharewicz, Mamadou Kaba Traoré, David Chen. An integrative approach to simulation model discovery: Combining system theory, process mining and fuzzy logic. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, IOS Press, 2018, 34 (1), pp.477 - 490. [4] Magnier B., Ekszterowicz G., Laurent L., Rival M. and Pfister F. (2018). Bee hive traffic monitoring by tracking bee flight path, International Conference on Computer Vision Theory and Applications - VISAPP 2018 – Madeira, Portugal. [5] A. Zacepins, A. Kviesis, P. Ahrendt, U. Richter, S. Tekin and M. Durgun, 'Beekeeping in the future — Smart apiary management,' 2016 17th International Carpathian Control Conference (ICCC), Tatranska Lomnica, 2016, pp. 808-812. [6] C. Yaacoub, M. Sarkis, 'Joint Source and Channel Coding with Systematic Polar Codes for Wireless Sensor Communication in Next Generation Networks', Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, May 2018. [7] D. Ishac, G. Yammine and A. Abche, 'Face recognition using a fourier polar based approach,' 2015 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP), London, 2015, pp. 200-203. doi: 10.1109/IWSSIP.2015.7314211 [8] Gregory Zacharewicz, Claudia Frydman, Norbert Giambiasi. G-DEVS / HLA Environment for Distributed Simulations of Workflows. SIMULATION, SAGE Publications, 2008, 84 (5), pp.197-213. [9] Jalal Possik, Aicha Amrani, Grégory Zacharewicz. WIP: Co-simulation system serving the configuration of lean tools for a manufacturing assembly line. Works in Progress Symposium, WIP 2018, Part of the 2018 Spring Simulation Multiconference, SpringSim 2018, Apr 2018, Baltimore, United States. [10] Magnier B., Gabbay G., Bougamale F., Moradi B., Pfister F. and Slangen P. (2019). Multiple Honey Bees Tracking and Trajectory Modeling, SPIE Optical metrology: Multimodal Sensing and Artificial Intelligence: Technologies and Applications – 2019 Munich, Germany. (to be published) [11] Laure Cailloce, Pourquoi les abeilles disparaissent 28.09.2016, https://lejournal.cnrs.fr/articles/pourquoi-les-abeillesdisparaissent

This project is carried out as a collaboration between France and Lebanon mainly focusing on three components: 1- The business rules. A first category of rules will be identified in natural language, transformed into a controlled natural language, in order to facilitate the transformation into BPMN [1] [2] language by a human or artificial expert for implementation in an execution engine. These rules will take into account the different beekeeping data such as known biological cycles, climate, seasons, flowering. The PhD student already has skills in data acquisition [7] complementary to the skills developed by Francois Pfister [10] and ITM researchers. 2- Process Mining (Process Discovery). The aim is to develop a method based on the concepts of event log analysis [3] for the discovery of a decision workflow. This workflow can be considered as a second category of rules. It will be based on frequently observed events coming from sensors and interaction with actors of the domain. In order to facilitate the manipulation and interoperability of this Workflow [8] by non-programming specialists, it will be graphically represented in a recognized standard in the field: BPMN. In order to evaluate scenarios of dynamic evolution of this system, the process models discovered will preside over the implementation of the behavior of a multi-agent system. The objective of this step is to observe a simulated behavior, in order to deduce and validate new business rules or to simulate the possible evolution of the operation over time to guide its management. 3- Simulation. A simulation engine will be proposed in order to execute the business rules previously formalized in points 1 and 2 according to the data coming from different sensors [7] as well as those entered by the operator. This engine, which could extend tools such as VLE or MeCsyco [9], will have to manage behaviors coming from discrete components but will also have to manage interfaces between discrete/continuous systems [6]. It will thus have to manipulate on the one hand all the data coming from the sensors and on the other hand, those coming from the beekeeper via an interface.