Processus de décision collaborative

Processus de décision collaborative

Le contexte de notre étude

Avec l’application des nouvelles bres synthétiques et la combinaison des nombreux savoir-faire textiles ou connexes (non-tissés, composites), le textile s’exprime aujourd’hui dans un esprit renouvelé et décline des géométries nouvelles. Les activités textiles contemporaines connaissent une formidable révolution, source de nouvelles réalités sociales et économiques (Browaeys, 2014). Dans l’industrie manufacturière où la productivité est essentielle, les solutions traditionnelles d’essuyage et de nettoyage tels que les chions textiles et les serviettes de location ne répondent plus aux besoins actuels. Nouvellement arrivés sur le marché, les produits non-tissés présentent des propriétés bien supérieures. Selon une étude récente, l’utilisation d’un produit non-tissé permet de réduire jusqu’à 80% des déchets et des coûts de manutention pour le même résultat soit un gain de temps de 32% et une économie de solvants de 40% , pour le même résultat de travail (Munoz et al., 2015). Selon la norme (ISO, 2011), le non-tissé peut être déni comme suit : Une feuille manufacturée, constituée de voile ou de nappe de bres orientées directionnellement ou au hasard, liées par friction et/ou cohésion et/ou adhésion, à l’exclusion des produits obtenus par tissage, tricotage, couture incorporant des ls ou laments de liage ou feutrés par foulage humide qu’ils soient ou non aiguilletés . Notre cas d’étude porte sur le processus de production du non-tissé dans l’entreprise INOTIS. SARL INOTIS est une société privée créée en 2003, et située dans la zone industrielle d’Est Es-Senia, Oran (Algérie) (montré à la gure1.1). Elle a commencé sa production en 2005 (INOTIS, 2015).

Contribution scientique et industrielle

Les apports de nos travaux ont vocation à discuter et proposer des éléments de réponse dans le cadre de capitalisation de la connaissance, ce qui permet de relever le premier dé de notre époque : la volatilité de la connaissance. La valeur d’une entreprise ne se mesure pas uniquement à sa production, mais aussi à son capital intellectuel, humain, organisationnel, etc. pour innover, rester agile et pour répondre aux besoins des clients, il faut donc pouvoir capitaliser cette connaissance qui est souvent sous forme de documents, un savoir-faire, des méthodes, etc. Notre contribution scientique se base sur l’étude des processus d’aide à la décision collaborative, nous nous sommes inspirés principalement du travail de (Laborie, 2006). Nous proposons un processus d’aide à la décision collaborative pour traiter les problèmes de diagnostic appliqués à l’industrie du non-tissé. Notre proposition combine l’aide à la décision collaborative avec le raisonnement à base de cas. Le raisonnement à base de cas s’appuie sur le calcul de similarité entre les cas pertinents (déjà résolus) et les nouveaux problèmes rencontrés à l’aide de l’ontologie développée à partir de zéro en utilisant des mesures de similarité sémantique. Les solutions proposées par les opérateurs industriels (non-tissé) sont ordonnées selon une méthode de classement qui tire parti des connaissances d’un domaine incluses dans l’ontologie de domaine du non-tissé. Cette méthode s’appuie sur le contenu informationnel des solutions et les préférences des opérateurs (vote), ces derniers fournissent un classement plus pertinent. Le travail présenté dans cette thèse consiste à concevoir un Système d’Aide à la Décision Collaborative basé sur une ontologie et les technologies Web 2.0. L’ontologie de domaine représente la connaissance du non-tissé. Notre choix est motivé par le fait que les ontologies de domaine restreignent l’interprétation des concepts qu’elles dénissent au contexte spécié par le domaine. Ceci a l’avantage de limiter l’ambiguïté des termes dénis dans l’ontologie, cette dernière est au c÷ur de notre thèse et prend part dans le processus d’aide à la décision collaborative proposé. Chapitre 1. Introduction générale 8 L’intégration des technologies Web 2.0 intervient dans la proposition d’interfaces plus réactives et plus riches, pour simplier la communication entre les opérateurs du système. Notre recherche met en exergue l’aspect collaboratif en incitant les opérateurs des entreprises à partager leurs expériences et leur savoir an de s’entraider à résoudre des problèmes de diagnostic industriels du quotidien. Nous soulignons dans ce qui suit les points importants de notre contribution industrielle : 1. La proposition d’une plateforme collaborative dédiée principalement aux opérateurs travaillant dans l’industrie du non-tissé et souhaitant partager ou échanger des expériences ou un savoir-faire pour résoudre des problèmes liés au non-tissé, c’est à dire des situations de diagnostic industriel. 2. La récolte, le tri et la capitalisation des connaissances pertinentes pour INOTIS. 3. La collecte et l’intégration des préférences des opérateurs du non-tissé dans le choix nal de la meilleure solution pour le diagnostic industriel (par la possibilité de résolution des situations de conit à travers le vote).

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Table des matières

Résumé ii
Remerciements iii
Table des matières iv
Liste des _gures ix
Liste des tableaux xi
Abréviations xii
1 Introduction générale 1
1.1 Le contexte de notre étude
1.2 Problématique
1.3 Contribution scienti_que et industrielle
1.4 Démarche et organisation du document .
I État de l’art
2 L’aide à la décision collaborative
2.1 Introduction .. .
2.2 Notion de coopération, coordination et collaboration
2.2.1 Coopération
2.2.2 Coordination .
2.2.3 Collaboration .
2.3 Di_érences entre coordination et collaboration .
2.4 Di_érences entre coopération et collaboration .
2.5 La décision collaborative .
2.5.1 Dé_nitions de base de la décision
2.5.2 Processus décisionnel
2.5.3 Processus de décision collaborative
Table des matières v
2.6 Le travail collaboratif
2.7 Intelligence collective
2.8 Domaines d’application .
2.9 Mécanismes pour la collaboration .
2.10 Conclusion
3 Les Ontologies et la connaissance
3.1 Introduction . .
3.2 Historique .
3.3 Les formes des connaissances .
3.3.1 Di_érence sémantique .
3.3.2 Di_érences pratiques .
3.4 Gestion des connaissances . . .
3.4.1 Processus de gestion de connaissances
3.4.2 Objectifs de la gestion de connaissances
3.4.3 Les formalismes de représentation de connaissances .
3.4.4 Raisonnement à partir de connaissances
3.4.4.1 Dé_nitions du raisonnement
3.4.4.2 Raisonnement à base de cas .
3.4.4.3 Di_érences entre le RBC et les autres types de raisonnement
3.4.4.4 Les principaux domaines d’utilisation du RBC
3.5 Dé_nitions d’ontologie
3.5.1 Dé_nition de (Neches et al., 1991)
3.5.2 Dé_nition de (Gruber, 1993) .
3.5.3 Dé_nition de (Borst, 1997) . . . . .
3.5.4 Dé_nition de (Studer et al., 1998)
3.5.5 Dé_nition de (Kitamura et al., 2002)
3.5.6 Dé_nition de (Bechhofer et al., 2003) .
3.5.7 Dé_nition de (Roche, 2005)
3.5.8 Dé_nition de (Aussenac-Gilles et al., 2006) .
3.5.9 Dé_nition de (Gruber, 2007) .
3.5.10 Dé_nition de (Nordmann, 2009) .
3.6 Cycle de vie d’une ontologie
3.7 Les constituants de l’ontologie
3.7.1 Propriétés des concepts
3.7.2 Propriétés de relations .
3.7.3 Les propriétés interrelations
3.7.4 Les propriétés liant une relation et un concept
3.8 Les typologies des ontologies
3.8.1 Ontologie de représentation des connaissances
3.8.2 Ontologie supérieure ou de haut niveau .
3.8.3 Ontologie Générique
3.8.4 Ontologie du Domain