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3 results on '"Brigitte Chebel-Morello"'

1. Retour et Capitalisation d'expérience. Outils et démarches

Author

Jean Renaud, Eric BONJOUR, Brigitte Chebel-Morello, Béatrice Fuchs, Nada Matta, Equipe de Recherche sur les Processus Innovatifs (ERPI), Université de Lorraine (UL), Franche-Comté Électronique Mécanique, Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) (FEMTO-ST), Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Ecole Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques (ENSMM)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Supporting Interaction and Learning by Experience (SILEX), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), TECHnologies pour la Coopération, l’Interaction et les COnnaissances dans les collectifs (Tech-CICO), Institut Charles Delaunay (ICD), Université de Technologie de Troyes (UTT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Technologie de Troyes (UTT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Ecole Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques (ENSMM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), and Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[SPI.AUTO]Engineering Sciences [physics]/Automatic
Abstract

Face à la mondialisation des marchés et à l'arrivée des pays émergents au faible coût de main-d'oeuvre, les entreprises cherchent de plus en plus à réutiliser l'expérience acquise au cours des activités antérieures dans le but d'améliorer les performances de leurs processus industriels : de la conception de produits à la fabrication en passant par la maintenance ou la maîtrise des procédés. Il s'agit d'éviter les erreurs du passé et de reconduire des solutions éprouvées : c'est le retour d'expérience.

Published
2008

2. Extraction de règles d'ordonnancement : Aide au paramétrage d'un progiciel d'ordonnancement

Author

Emmanuel Lereno, Brigitte Chebel-Morello, Pierre Baptiste, Laboratoire d'automatique de Besançon (LAB), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ecole Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques (ENSMM)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Département de Mathématiques et de Génie Industriel. (Département de Mathématiques et de Génie Industriel.), École Polytechnique de Montréal (EPM), and Azema, Martine

Subjects
0209 industrial biotechnology, inductive learning, production management, Computer science, knowledge discovery, Scheduling (production processes), knowledge extraction, 02 engineering and technology, Industrial and Manufacturing Engineering, learning systems, [SPI.AUTO]Engineering Sciences [physics]/Automatic, 020901 industrial engineering & automation, Software, extraction process, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, computer simulation, Learning based, software package, scheduling, Electrical and Electronic Engineering, behavioral analysis, filter, learning (artificial inelligence), business.industry, inductive logic programming, filtering, artificial intelligence, Computer Science Applications, [SPI.AUTO] Engineering Sciences [physics]/Automatic, heuristic method, Control and Systems Engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, educational software program, business
Abstract

International audience; Conditions complexity of management workshop of production manufacturing increases and requires heuristic algorithm adapted to the context. The principal difficulty then lies in the choice of heuristic algorithm to apply. We propose a help method to schedule, and more specifically a parameter setting up's help of an industrial scheduling software, being based on machine learning system able to extract knowledge from data. An inductive learning based on examples system is developed and replaced in a process of ECD (Extraction of Knowledge starting from Data). The first step pf this process is specific to our problem and uses in this case the capacities of simulation of a market software of scheduling.

Published
2006

3. Une première formalisation de la phase d'élaboration du raisonnement à partir de cas

Author

Lieber, Jean, Fuchs, Béatrice, Mille, Alain, Napoli, Amedeo, Knowledge representation, reasonning (ORPAILLEUR), INRIA Lorraine, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP)-Université Nancy 2-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Henri Poincaré - Nancy 1 (UHP)-Université Nancy 2-Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Supporting Interaction and Learning by Experience (SILEX), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Brigitte Chebel-Morello, Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), and Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
ACM: I.: Computing Methodologies/I.2: ARTIFICIAL INTELLIGENCE, élaboration, systèmes à base de connaissances, raisonnement, raisonnement à partir de cas, dépendances, formalisation, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract

National audience; La phase d'élaboration du raisonnement à partir de cas a pour objectif de préparer la remémoration en enrichissant la description du problème tel qu'il est saisi par l'utilisateur, afin d'obtenir le problème cible. Cet article tente une première formalisation de l'élaboration en s'appuyant sur un exemple et sous l'hypothèse, assez générale, selon laquelle les problèmes et solutions peuvent être considérés comme des ensembles (ou conjonctions) de descripteurs. Cette formalisation est une définition qui caractérise une fonction d'élaboration. Plusieurs fonctions d'élaboration sont possibles, de celle qui consiste à ne rien faire (le problème cible est le problème saisi par l'utilisateur) à celle qui consiste à ajouter tous les descripteurs déductibles du problème saisi et de la théorie du domaine. Un cas intermédiaire intéressant consiste à ne rajouter au problème saisi par l'utilisateur que les descripteurs susceptibles de jouer un rôle dans le raisonnement, i.e., ceux qui sont liés à des dépendances entre problèmes et solutions.

Published
2006

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