Définition d'un mode d'analyse et d'une méthodologie outillée de modélisation de la gestion des données / informations / connaissances.

Definition of an analysis mode and a tooled methodology for modeling data, information and knowledge management

• Auteur / Autrice : Mouna El alaoui
• Direction : Vincent Chapurlat
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : SYAM - Systèmes Automatiques et Micro-Électroniques
• Etablissement(s) : IMT Mines Alès
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Information, Structures, Systèmes
• 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
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Vincent Chapurlat, Souad Rabah-chaniour, Robert Plana, Sana Debbech, Olivia Penas, Christophe Merlo, Sylvie Ranwez
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Olivia Penas, Christophe Merlo

Mots clés

Mots clés libres

Gestion de données

Gestion d'informations

Gestion de connaissances

Ingénierie Système

Recommandation

Data management

Information management

Knowledge management

Systems Engineering

Recommendation

Résumé

Les projets d'ingénierie d'infrastructures critiques (IC) visent des systèmes d'intérêts complexes tout particulièrement dans le contexte d'infrastructures critiques nucléaires (INB). Ces projets durent généralement très longtemps, quelque fois plusieurs années, et sont à budget conséquent. Ils concernent et impliquent de nombreuses parties prenantes et métiers de diverses disciplines et environnements. Les projets d'INB sont contraints par la nature même du système d'intérêt et de son domaine, cela se traduit par des contraintes techniques, réglementaires, politiques, économiques, humaines, et environnementales, ainsi que des référentiels d'exigences qui évoluent en permanence et qui sont donc difficiles à fixer. Le bon déroulement de ces projets requiert, entre autres, une harmonisation, une coordination et une collaboration effective des différents métiers. Cependant, les données, informations et connaissances générées et/ou manipulées par les parties prenantes de ces projets, et qui servent notamment d'éléments d'échange et de communication entre les acteurs métiers, sont caractérisées par divers problèmes classiques de volumétrie et de variété, de vitesse d'évolution, de variabilité dans le temps, et de véracité au moment de leur utilisation. Dans un effort d'intégrer et satisfaire les contraintes et les exigences mentionnées plus haut, ces projets appliquent de plus en plus les principes et les processus d'Ingénierie Système (IS), pour de nombreuses raisons aujourd'hui reconnues dans d'autres domaines industriels, et tentent actuellement de basculer d'une ingénierie basée documents à une ingénierie basée modèles portée par l'approche Model-Based Systems Engineering (MBSE). L'approche MBSE doit cependant être complétée par une gestion des données, informations et connaissances (DIC) autres que des modèles, mises à disposition ou générées par ces acteurs, adaptée au contexte, visant à faciliter et améliorer l'échange et le partage entre les acteurs en tenant compte de leurs caractéristiques intrinsèques mouvantes. La contribution de cette thèse consiste en une méthode qui étudie et intègre les caractéristiques des processus d'IS dans un raisonnement de recommandation de DIC, issues de projets en cours ou passés, aux collaborateurs, basé sur leur profil, leurs rôles, leurs objectifs, les projets et activités qui leur ont été assignés, ainsi que leur avancées et besoins pour mener à bien leurs activités. Cette méthode s'appuie sur l'utilisation des ontologies pour formaliser les connaissances des domaines de travail concernés et enrichir les recommandations résultantes avant de rechercher, analyser et présenter les résultats de ces recommandations à l'utilisateur. En synthèse, ce travail vise à établir un lien entre le domaine opérationnel de l'Ingénierie Système (IS) et celui plus technique de la science des données. Il vise un gain de productivité à travers la réduction du temps de recherche et d'exploration sur les DIC disponibles et ce en assurant la disponibilité des données pertinentes, au bon moment et entre les bonnes mains.

Critical infrastructure (CI) engineering projects target complex systems of interest, particularly in the context of nuclear critical infrastructures (NCI). These projects generally last a very long time, sometimes several years, and have a substantial budget. They involve numerous stakeholders and professions from different disciplines and environments. NNI projects are constrained by the very nature of the system of interest and its domain, which translates into technical, regulatory, political, economic, human and environmental constraints, as well as constantly evolving benchmark requirements that are therefore difficult to set. The smooth running of these projects requires, among other things, harmonisation, coordination and effective collaboration between the various business lines. However, the data, information and knowledge generated and/or manipulated by the stakeholders in these projects, and which serve in particular as elements of exchange and communication between the business players, are characterised by various classic problems of volume and variety, speed of evolution, variability over time, and veracity at the time of their use. In an effort to integrate and satisfy the constraints and requirements mentioned above, these projects are increasingly applying the principles and processes of Systems Engineering (SE), for many reasons now recognised in other industrial domains, and are currently attempting to switch from document-based engineering to model-based engineering supported by the Model-Based Systems Engineering (MBSE) approach. However, the MBSE approach needs to be complemented by a context-specific management of data, information and knowledge (DIC) other than models, made available or generated by these players, with the aim of facilitating and improving exchange and sharing between players while taking account of their changing intrinsic characteristics. The contribution of this thesis consists of a method that studies and integrates the characteristics of SI processes into a rationale for recommending CIDs, from current or past projects, to collaborators, based on their profile, roles, objectives, projects and activities that have been assigned to them, as well as their progress and needs for carrying out their activities. This method relies on the use of ontologies to formalise the knowledge of the work domains concerned and enrich the resulting recommendations before researching, analysing and presenting the results of these recommendations to the user. In summary, this work aims to establish a link between the operational domain of Systems Engineering (SE) and the more technical domain of data science. It aims to increase productivity by reducing the time spent searching for and exploring available DIC, while ensuring that relevant data is available at the right time and in the right hands.