N dordre: 160 Anne 2011

T H E S E D E D O C T O R A T Universit de Technologie de Belfort Montbliard et Universit de Franche Comt

Pour obtenir le grade de DOCTEUR

DISCIPLINE : INFORMATIQUE

Vers un systme de

rutilisation des connaissances en ingnierie de conception

par Achraf Ben Miled

Laboratoire Systmes et Transport Universit de Technologie de Belfort-Montbliard

Soutenance publique le 15 juillet 2011

Nada Matta Rapporteur Enseignant Chercheur Contractuel-HDR lUTT Djamal Benslimane Rapporteur Professeur des Universits lUniversit Claude Bernard Lyon I Sebastian Rodriguez Examinateur Full Professor of the Department of Computer Science, NTU, Argentine Davy Monticolo Examinateur Matre de confrences lENSGSI, Nancy Samuel Gomes Examinateur Professeur, UTBM Abderrafia Koukam Directeur de thse Professeur lUTBM Vincent Hilaire Co-Directeur de thse Matre de confrence-HDR lUTBM

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A MES PARENTS

A MES FRRES

A la mmoire des martyrs tunisiens qui se sont battus contre la tyrannie et pour leur

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Remerciements

Je tiens remercier, pour leur patience, leur disponibilit et leur soutien sans faille, mon Directeur de thse, Monsieur Abderrafiaa Koukam et mon Co-Directeur, Monsieur Vincent Hilaire. Leurs savoirs sur les systmes multi-agents ainsi que leur rigueur scientifique mont apports plus que je ne laurais imagin en abordant ce travail.

Jadresse mes profonds remerciements Madame Nada Matta et Monsieur Djamel Benslimane de mavoir fait lhonneur dtre les rapporteurs de ma thse,

Un grand Merci galement Davy Monticolo pour son amiti et son soutien tout au long de la thse.

Je souhaite galement adresser ma reconnaissance Monsieur Samuel Gomes pour mavoir fait dcouvrir le domaine de lingnierie en conception mcanique.

Je tiens galement remercier Monsieur Sebastian Rodriguez de mavoir fait lhonneur dtre membre du jury. Merci celles et ceux qui ont partag mon quotidien au sein du laboratoire Set et qui ont fait que ces annes se sont coul dans la bonne humeur, je pense notamment Nicolas Gaud, Jean-Michel Contet, Mohamed Dib, Jonathan Demange, Gillian Basso et Oumaya Baala Canalda.

Je remercie trs chaleureusement mes parents et mes frres, qui mont toujours encourag et soutenu dans tous mes projets.

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Rsum

Pour arriver grer les changements frquents des exigences des clients, des produits de plus en plus complexes et faire face une concurrence de plus en plus dure, les organisations cherchent sans cesse amliorer lutilisation de leur portefeuille de connaissances.

On remarque ainsi, que depuis une quinzaine dannes, bon nombre dentre elles ont commenc structurer leur dmarche de gestion des connaissances. Ces dmarches ont pour but de rsoudre un ou plusieurs des problmes suivants : le dpart en retraite de cadres qui dtiennent une connaissance critique, le partage de bonnes pratiques dveloppes par une unit de production, la stimulation de linnovation dun centre de recherche, etc. Dans la ralit, la mise en place effective de ces initiatives soulve de nombreux problmes lis tantt la nature tacite de la connaissance, lexistence de barrires culturelles qu ladoption dun systme logiciel de gestion des connaissances.

Cette thse se situe dans le cadre gnral de la gestion des connaissances lors du processus de conception de produits. Nous nous intressons en particulier aux problmatiques de la capitalisation et de la rutilisation des connaissances dans le processus de conception collaborative et routinire l'aide d'un systme logiciel de gestion des connaissances. Lobjectif principal de cette thse est de proposer un Systme de Gestion des Connaissances (SGC) pour la capitalisation et la rutilisation des connaissances, fond sur une approche organisationnelle et le paradigme des Systmes Multi-Agents (SMA). Le choix des SMA est naturel car il permet la modlisation et l'implmentation des SGC comme des systmes distribus o des acteurs diffrents (les acteurs mtiers), agissent de manire autonome pour atteindre un but prcis et interagissent afin de raliser un but commun. Nous proposons une modlisation de systme de gestion des connaissances (SGC) qui s'appuie sur la mthodologie ASPECS ddie l'analyse, la conception et le dploiement de systmes complexes. Cette dmarche d'analyse et de conception permet de mettre en vidence les objectifs d'un SGC et les principaux mcanismes de son fonctionnement. Parmi les activits d'ASPECS, l'identification des besoins se fait par une approche oriente buts qui permet la modlisation des objectifs du SGC ainsi que les acteurs impliqus et leurs dpendances. La contribution de cette thse est compose de deux parties. La premire consiste en l'analyse du domaine de la gestion des connaissances en ayant l'esprit l'objectif de dvelopper un SGC bas sur une approche organisationnelle qui met laccent sur les aspects sociaux et coopratifs du processus de conception et qui gre la rutilisation des connaissances. La deuxime partie vise la conception d'un SMA sous la forme dun collecticiel mettant en uvre notre approche de rutilisation des connaissances au fil de leau.

Mots cls : Ingnierie des connaissances, Systmes Multi-Agents, Approche organisationnelle, Mmoire de projet, Ontologie, ASPECS.

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Abstract

In order to manage the frequent changes in customer requirements, products increasingly complex and face an extreme hard and tougher competition; organizations are always seeking to improve the use of their knowledge portfolio. Thus, it is noted that since fifteen years, many of them have begin to structure their approach to knowledge management. These steps are designed to solve one or more of the following: the retirement of executives who have critical knowledge, sharing the best practices developed by a unit of production, the stimulation of innovation research center etc. In reality, the actual implementation of these initiatives raises many issues now with the tacit nature of knowledge, the existence of cultural barriers to the adoption of a software system for knowledge management. This thesis is in the general framework of knowledge management in the process of product design. We are particularly interested in issues of capitalization and reuse of knowledge in the collaborative design process and routinely using a software system for knowledge management. The main objective of this thesis is to provide a Knowledge Management System (KMS) for capitalization and reuse of knowledge, based on an organizational approach and the paradigm of Multi-Agent Systems (MAS). The choice of MAS is natural because it allows the modeling and implementation of KMS as distributed systems where different actors (business actors) act independently to achieve a specific purpose and interact to achieve a common goal. We propose a model of knowledge management system (KMS) based on the methodology ASPEC dedicated to the analysis, design and deployment of complex systems. This approach allows analysis and design to highlight the objectives of a KMS and the major mechanisms of its functioning. The activities of ASPEC, the identification of needs are a goal-oriented approach that allows modeling of the targets of KMS and the actors involved and their dependencies. The contribution of this thesis is composed of two parts. The first is the analysis of the field of knowledge management, bearing in mind the objective to develop a KMS based on an organizational approach that focuses on social and collaborative design process and manages reuse of knowledge. The second part is to design a MAS as a groupware implementing our approach to reuse of knowledge.

Key words: Knowledge management, Multi-Agent Systems, Organizational Approach, Project Memory, Ontology, ASPECS.

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Table des matires

Introduction .................................................................................................................................... 13 1. Contexte gnral ............................................................................................................ 15 2. Objectif de nos travaux ................................................................................................. 17

2.1 Analyse du systme de gestion des connaissances .......................................................................... 18

2.2 Conception dun systme multi agents ............................................................................................ 19

3. Plan de la thse .............................................................................................................. 21

ASPECS : dfinitions et aspects mthodologiques.......23 1. Introduction ................................................................................................................... 25 2. Systmes Multi Agents et Systmes Multi Agents Holoniques .................................... 25

2.1 Dfinition de la notion dAgent .............................................................................................................. 25 2.2 Dfinition de la notion de Systme Multi-Agents.................................................................................... 26

3. Description gnrale du processus ASPECS ................................................................ 28

4. Phase d'analyse des besoins du systme ........................................................................ 30 4.1 Description des besoins .......................................................................................................................... 31

4.2 Description de l'ontologie du problme ................................................................................................. 31

4.3 Identification des organisations ............................................................................................................. 32 4.4 Identification des interactions et des rles ............................................................................................. 33 4.5 Description des scnarios d'interaction ................................................................................................. 34

5. Phase de conception de la socit agent ........................................................................ 35 5.1 Description de l'ontologie de la solution ......................................................................................... 36

5.2 Description des communications ..................................................................................................... 37

5.3 Conception des holarchies .............................................................................................................. 38

6. Phases d'implmentation et de dploiement .................................................................. 39 7. Conclusion ..................................................................................................................... 40

Gestion et Cycle de vie de la connaissance.......42 1. Introduction ................................................................................................................... 44

2. Dfinition de la connaissance ........................................................................................ 44

3. Dfinition de la gestion des connaissances ................................................................... 45

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3.1 Cycle de vie de la connaissance daprs Ruggle ............................................................................. 45

3.2 Cycle de vie de la connaissance daprs Dieng .............................................................................. 46

3.3 Cycle de vie de la connaissance daprs Nonaka et Takeuchi ........................................................ 46

3.4 Cycle de vie de la connaissance daprs Grundstein ...................................................................... 47

4. Le stockage et la reprsentation des connaissances ...................................................... 48 4.1 Mmoire dentreprise ..................................................................................................................... .48

4.2 Ontologie ......................................................................................................................................... 49

5. Approches pour la gestion des connaissances ............................................................... 51 5.1 La mthode CommonKADS ............................................................................................................. 51

5.2 La mthode REX .............................................................................................................................. 52

5.3 La mthode MKSM (Methodology for Knowledge System Management) ....................................... 52 5.4 La mthode CYGMA (Cycle de vie et Gestion des Mtiers et Applications) ................................... 53

6. Approches base d'agents pour la gestion des connaissances ...................................... 53 6.1 Critres de comparaison ........................................................................................................................ 53

6.2 Agents comme technique de modlisation ....................................................................................... 54

6.3 Agents comme technique dimplmentation .................................................................................... 55

6.4 SMA comme mthodologie pour la gestion des connaissances ....................................................... 56

7. Conclusion ..................................................................................................................... 63

Analyse du systme de gestion des connaissances KATRAS_GW.65 1. Introduction ................................................................................................................... 67 2. Description des concepts sous-jascents de KATRAS_GW .......................................... 67 3. Analyse des besoins de KATRAS_GW ........................................................................ 69 4. Identification des structures organisationnelles ............................................................ 71

4.1 Identification des organisations ............................................................................................................. 71 4.2 Rles ddis la capitalisation .............................................................................................................. 73

4.3 Les rles ddis la rutilisation des connaissances............................................................................. 74

4.4 Description de scnarios ........................................................................................................................ 82

5. Conclusion ..................................................................................................................... 87

Conception et modles dtaills pour un SMA de gestion de la connaissance...89 1. Introduction ................................................................................................................... 91

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2. Description de lontologie de la solution ...................................................................... 91 3. Identification des agents ................................................................................................ 97

3.1 Types dagents ........................................................................................................................................ 98

3.2 Communication entre les agents .......................................................................................................... 102

3.3 Conception de lholarchie .................................................................................................................... 106

4. Dploiement et exprimentation ................................................................................. 108 4.1 Dveloppement des fonctionnalits ...................................................................................................... 108 4.2 Principes de dploiement de KATRAS_GW ......................................................................................... 109

4.3 Exemple dutilisation ........................................................................................................................... 111

4.4 Analyse des rsultats ............................................................................................................................ 116

5. Conclusion ................................................................................................................... 118

Apport de la thse, perspectives & conclusion.120 1. Conclusion gnrale .................................................................................................... 122

2. Perspectives de recherche ............................................................................................ 123 2.1 Rutilisation des connaissances dans les environnements interactifs textuels .............................. 123 2.2 Vers une actualisation des connaissances ..................................................................................... 123

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Liste des figures 1. Processus gnrique de gestion des connaissances ...................................................... 16 2. Nottre approche globale de rutilisation des connaissances ........................................ 20

1.1 Holarchie ...................................................................................................................... 28

1.2 Phases du processus ASPECS ...................................................................................... 28

1.3 Dtail des activits dASPECS ................................................................................... 30 1.4 Exemple de description des besoins ............................................................................. 31

1.5 Exemple de fragment de lOntologie du problme ...................................................... 32 1.6 Exemple dorganisation ................................................................................................ 32 1.7 Description des interactions et des rles dans loganisation March ........................... 34

1.8 Exemple dun scnario dinteraction entre deux joueurs ............................................. 35 1.9 Exemple dun fragment de lontologie de la solution .................................................. 36 1.10 Exemple de description dune communication ............................................................ 37

1.11 Exemple dune holarchie ............................................................................................... 39 2.1 Cycle de vie de la connaissance daprs Ruggle ........................................................... 46 2.2 Le modle de Nonaka et Takeuchi ................................................................................ 47

2.3 Modle-type de la dmarche CommonKADS............................................................... 52 2.4 Approche *-Design ....................................................................................................... 57 2.5 Le modle coopratif et rtroactif ................................................................................. 58 2.6 Organisation Calculer le cot du produit et de son investissement ........................... 59 2.7 Mmoire de projet MemoDesign .................................................................................. 60 3.1 Modlisation conceptuelle de lapproche *-Design ...................................................... 69 3.2 Diagramme de Raisonnement Stratgique du systme de gestion des connaissances 71

3.3 Modlisation CRIO du processus de gestion des connaissances ................................ 72

3.4 Le diagramme de dpendance Stratgique pour le sous but connaissances capitalises ....................................................................................................................................... 73

3.5 Le diagramme de dpendance Stratgique pour le soft goal connaissances pertinentes proposes ..................................................................................................................... 75 3.6 Organisation Raliser lanalyse des besoins ............................................................. 76 3.7 Le Diagramme de Dpendance Stratgque pour le plan Raliser le PUSH/PULL . 77

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3.8 Le Diagramme de Dpendance Stratgque pour le plan Raliser lassistance automatque spcifique ........................................................................................................... 78

3.9 Le Diagramme de Dpendance Stratgque pour le plan Raliser le systme dalerte ....................................................................................................................................... 79

3.10 Le Diagramme de Dpendance Stratgque pour le plan Raliser le transfert ......... 80

3.11 Modle CRIO dcrivant la rustilisation des connaissances ......................................... 81

3.12 Diagramme de squence (PUSH/PULL) ....................................................................... 81 3.13 Diagramme de squence (AAS) .................................................................................... 84 3.14 Diagramme de squence (systme dalerte) .................................................................. 85 3.15 Diagramme de squence (Transfert) ............................................................................. 86 4.1 Description globale de lontologie de la solution .......................................................... 92 4.2 Reprsentation et description des connaissances .......................................................... 93 4.3 Dfinition de la classe ElementPrototype ................................................................. 94 4.4 Dfinition de la relation APourFonctionTechnique .................................................... 94 4.5 Description de la fonction technique de llment prototype Frein .......................... 94 4.6 Attribution des types aux connaissances ....................................................................... 97 4.7 Attribution des rles pour les agents Mtier ................................................................. 98 4.8 Attribution des rles pour les agents dadetification et les agents de rutilisation ..... 102

4.9 Interaction AM-AI ....................................................................................................... 103 4.10 Interaction AI-AR ....................................................................................................... 104

4.11 Interaction AR-AMCP et AR-AMCM ........................................................................ 105 4.12 Interaction AMCM-AI et AMCP-AI ........................................................................... 106 4.13 Groupe Agent Gestionnaire des connaissances ........................................................... 107

4.14 Exemple dattribution des rles ................................................................................... 108

4.15 Diagramme de dploiment de KATRAS_GW ............................................................ 110 4.16 Fichier XML reprsentant OrgaDesign ....................................................................... 111 4.17 Connexion au collecticiel ............................................................................................ 112

4.18 Proposition de la liste des projets ................................................................................ 112 4.19 Proposition de la liste des activits ............................................................................. 113 4.20 Organisation Raliser lanalyse des besoins ............................................................. 114

4.21 Proposition des connaissances (PUSH) ....................................................................... 115 4.22 Proposition des connaissances (PULL) ....................................................................... 116 4.23 La rutilisation des connaissances par phase .............................................................. 117

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Introduction

Les connaissances demeureront des renseignements, sauf sil existe les attitudes, les systmes et les comptences ncessaires pour rcuprer les dits renseignements et les partager dans un nouveau contexte. [Lim et Klobas, 2000]

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Sommaire

1. Contexte gnral ............................................................................................................ 15 2. Objectif de nos travaux ................................................................................................. 17

2.1 Analyse du systme de gestion des connaissances .......................................................................... 18

2.2 Conception dun systme multi agents ............................................................................................ 19

3. Plan de la thse .............................................................................................................. 21

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1. Contexte gnral

Les connaissances de ltre humain ne sont pas innes. Selon les philosophes Descartes [Descartes, 1637] et Locke [Locke, 1693], nos penses seraient le fruit de notre seule exprience . Ltre humain est donc considr, la naissance, comme tant vierge de toute connaissance. Connatre demande un effort dont ltre humain se passerait volontiers, mais lignorance constitue un handicap majeur pour lhumanit. Dans le monde industriel, les connaissances utiles sont dune importance majeure puisque leur utilisation par la bonne personne au bon moment [Schreiber, 1999][Sureephong, 2007] constitue une avanc qui permet notamment dviter de refaire les mmes erreurs et de diminuer le temps consacr la ralisation des activits routinires. De plus, pour faire face aux changements frquents des exigences des clients, des produits de plus en plus complexes, une concurrence de plus en plus dure et au changement quantitatif et qualitatif deffectif (turn-over), les organisations cherchent sans cesse diminuer le temps de la ralisation des activits. Cette optique requiert le dveloppement de l entreprise apprenante [Fillol, 2006], [Nonaka et Takeuchi, 1995] o, pour la ralisation de leurs activits, les organisations utilisent les connaissances dj acquises. Cette nouvelle exigence, de gestion active des connaissances, concerne toutes les entreprises dans une optique damlioration de productivit et defficacit. En effet, La gestion des connaissances est reconnue comme un facteur de comptitivit dans les entreprises. Crer, capitaliser et partager son capital de connaissance est une proccupation de toute organisation performante [Ermine, 2000]. Parmi les nombreuses dfinitions du concept de connaissance, nous avons choisi la dfinition incrmentale donne par Gandon [Gandon, 2002] qui considre la donne llment de base de la connaissance. La donne est dfinie comme tant le rsultat d'une perception, dun signal ou dun signe (e.g : 100, T sont des donnes) [Weggeman 96]. Une information est une donne qui a du sens [Drucker, 2000], [Fitchett, 1998], qui est structure selon une convention prcise (T=100 est une information). Daprs Bender [Bender, 2000], la connaissance est linterprtation dune information par un humain, dans un contexte donn Interprte par un expert, linformation devient une connaissance. C'est--dire que place dans un contexte prcis, une information devient une connaissance (La temprature dbullition de leau est T= 100c). La gestion des connaissances est un domaine trs vaste, soulevant de plusieurs problmatiques pour lesquelles ont t propos diffrentes mthodes et techniques. De nombreux travaux [Ruggles, 1998][Dieng, 2001][Grundstein, 2006] et [Prax, 2003] dfinissent la gestion des connaissances comme tant un cycle de vie compos de processus/phases qui mettent en valeur les problmatiques de la gestion des connaissances dans une perspective temporelle, comme par exemple le cycle de vie de la figure 1. Ce cycle de vie, propos dans [Grundstein, 2006], se veut gnrique et est organis en quatre processus.

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Figure 1. Processus gnrique de gestion des connaissances [Grundstein, 2006]

Le processus de localisation: concerne les problmes lis au reprage des connaissances explicites et tacites qui sont ncessaires la ralisation des activits de l'entreprise. Le processus de prservation : lorsque les connaissances sont explicitables, il faut, les acqurir auprs des porteurs de connaissances, les modliser, les formaliser et les conserver. Le processus de valorisation : vise rendre les connaissances accessibles selon certaines rgles de confidentialit et de scurit, les diffuser, les partager, les exploiter/les rutiliser, les combiner et crer des connaissances nouvelles. Le processus dactualisation: value les connaissances, les met jour et les enrichit.

Pour supporter le processus de gestion des connaissances, les entreprises implantent des systmes d'information, appels systmes de gestion des connaissances (SGC). Ces systmes sont conus pour faciliter les processus de gestion des connaissances (tout ou partie) dcrits dans la figure 1. Parmi les premires expriences en matire d'implantation de SGC, il y a eu de nombreux checs. Les causes taient, notamment, la culture organisationnelle qui ne prenait pas en compte ce type de dmarche et surtout le manque de volont des acteurs partager leurs ides ou prendre du temps pour les expliquer. La culture organisationnelle est quelque chose de difficile changer et les rares efforts pour faire voluer la culture sont les rcompenses, les politiques ou la structure organisationnelle [McDermott, 1999]. Il est donc ncessaire de mettre en uvre une approche appuye par un SGC au fil de l'eau et transparent pour l'utilisateur. A lheure actuelle, de nombreuses entreprises ont adopt le travail collaboratif pour la ralisation de leurs projets de conception de produit. La conception collaborative de produit est un processus complexe qui fait intervenir de nombreux acteurs [Aubry, 2007]. Ces acteurs utilisent des outils ddis leur mtier, gnrant un environnement o les sources

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dinformations sont htrognes et distribues [Gandon, 2002]. Lutilisation dun systme informatique dont les entits sont htrognes et distribues semble donc adapte pour rpondre aux problmes de gestion des connaissances lors des projets dingnierie do notre intrt pour le paradigme des Systmes Multi Agents (SMA).

Notre travail se situe dans le cadre de la ralisation du projet "Collaborative Design and Knowledge Factory" (CoDeKF) labellis par le Ple de Comptitivit "Vhicule du Futur" Alsace-Franche-Comt. En particulier, nous nous intressons dans cette thse la conception collaborative et routinire de produits mcaniques. Par routinire, nous entendons une conception o les objectifs sont connus et la crativit du concepteur est limite. Nous avons choisi de nous baser sur l'approche *-Design de Monticolo [Monticolo, 2007]. Cette approche est fonde sur des concepts organisationnels pour la capitalisation des connaissances au fil de leau lors des projets de conception mcanique. Lauteur a pris en compte les aspects sociaux et coopratifs du processus de conception o les acteurs mtier travaillent ensemble, crent, utilisent et partagent leurs connaissances pour atteindre le mme objectif: le dveloppement dun nouveau produit. Quatre aspects ont t dvelopps dans ce travail :

1. Llaboration dun modle organisationnel du processus de conception o sont reprsents les rles des acteurs mtier, leurs comptences, leurs interactions ainsi que les connaissances quils utilisent et partagent tout au long des activits de conception. Ce modle est un guide pour la capitalisation et la rutilisation des connaissances lors des projets de conception. Il favorise le partage et la diffusion des connaissances via les interactions entre les diffrents rles ayant des comptences et des connaissances diffrentes.

2. La dfinition dun modle de mmoire organisationnelle/mmoire projet, MemoDesign, fournissant un cadre pour la structuration et lindexation des connaissances archiver lors des projets de conception. Cette tape correspond la phase de prservation dans le cycle de vie de la connaissance.

3. La construction dune ontologie appele OntoDesign permettant de manipuler les connaissances du domaine.

4. La conception et limplantation du systme multi-agents KATRAS prenant en compte les aspects sociaux et coopratifs du processus de conception et charg de la construction de mmoires de projet au fil de leau des projets de conception mcaniques. Ce systme est la base de la phase de localisation. Il permet entre autres de capturer les connaissances du domaine.

2. Objectif de nos travaux

Cette thse se situe donc dans le cadre gnral de la gestion des connaissances lors du processus de conception de produits. Nous nous intressons en particulier aux problmatiques de la capitalisation et de la rutilisation des connaissances dans le processus de conception collaborative et routinire. Lobjectif principal de cette thse peut tre rsum par lnonc suivant :

Proposer un Systme de Gestion des Connaissances pour la capitalisation et la rutilisation des connaissances, fond sur une approche organisationnelle et le paradigme des Systmes Muti-Agents,

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Un tel systme permet de rduire le temps de ralisation dune tche, dviter de reproduire les erreurs et damliorer lutilisation de la connaissance en prenant en compte les rles des acteurs mtier et leurs collaborations tout au long du processus de conception.

Cet objectif peut se dcliner en deux parties : - Analyser le domaine de la gestion des connaissances en ayant l'esprit l'objectif de

dvelopper un SGC bas sur une approche organisationnelle qui met laccent sur les aspects sociaux et coopratifs du processus de conception et qui gre la rutilisation des connaissances.

- Concevoir un Systme Multi-Agent (SMA) qui contribue la ralisation du SGC et limplanter sous la forme dun collecticiel mettant en uvre notre approche de rutilisation des connaissances au fil de leau.

2.1 Analyse du systme de gestion des connaissances

Les SGC peuvent tre dcrits comme des systmes distribus o des acteurs diffrents (les acteurs mtiers), agissent de manire autonome pour atteindre un but prcis et interagissent afin de raliser un but commun. Nous proposons une modlisation de systme de gestion des connaissances (SGC) qui s'appuie sur la mthodologie ASPECS [Cossentino, 2007] ddie l'analyse, la conception et le dploiement de systmes complexes. Cette analyse permet de mettre en vidence les objectifs d'un SGC et les principaux mcanismes de son fonctionnement. Parmi les activits d'ASPECS, l'identification des besoins se fait par une approche oriente buts [Bresciani, 2004] qui va permettre la modlisation des objectifs du SGC ainsi que les acteurs impliqus et leurs dpendances pour la ralisation de chaque but contribuant la ralisation des connaissances. Le systme a essentiellement pour but la rutilisation des connaissances qui repose principalement sur l'interprtation des besoins de l'utilisateur dans un contexte donn. Lobjectif de la rutilisation est daider lutilisateur en lui fournissant les connaissances pertinentes lors de la ralisation dune activit de conception. Nous nous intressons la recherche personnalise des connaissances. Cette recherche permet deux acteurs mtiers jouant des rles diffrents davoir un rsultat diffrent pour une recherche commune (le mme terme dans le champ de recherche). Cette premire forme de rutilisation des connaissances se base sur un contexte organisationnel qui tablit, pour chaque acteur mtier jouant un rle particulier lors de la ralisation dune activit mtier, des comptences et des connaissances particulires. Nous proposons galement une forme de rutilisation automatique qui dtecte le besoin pour un acteur mtier et lui propose automatiquement les connaissances qui sont les plus pertinentes. Cette forme de rutilisation sappuie sur le modle organisationnel pour en dduire les connaissances utiles lacteur mtier pour la ralisation de son activit. Le systme alerte ventuellement lacteur mtier sil dtecte un contexte organisationnel (rle, activit) qui a t la cause dun retard ou dun chec pour des anciens projets.

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Nous avons contribu au dveloppement dune autre forme de rutilisation des connaissances qui est lassistance automatique spcifique. Elle prsente un systme dapprentissage qui stocke les connaissances et les termes cherchs les plus sollicits et les proposent automatiquement lacteur mtier dans un contexte similaire (mme connaissance). Pour consolider la coopration entre les diffrents acteurs mtiers lors de la ralisation des projets mcaniques, nous proposons une autre forme de rutilisation des connaissances qui est le transfert des connaissances. Elle consiste dduire et transfrer les connaissances partages par les diffrents acteurs mtiers.

2.2 Conception dun systme multi agents

Nous avons contribu au dveloppement dun collecticiel sur la base d'agents qui permet plusieurs utilisateurs distants de communiquer ensemble, de partager des fichiers et surtout de grer les connaissances grce une approche organisationnelle. En effet, ce collecticiel applique les diffrentes formes de rutilisations des connaissances identifies lors de l'analyse du SGC. Afin dvaluer le systme et analyser les rsultats, nous lavons expriment avec plusieurs acteurs mtiers participants des projets rels. La figure 2 prsente un schma de notre solution de rutilisation des connaissances lors des projets de conception. Cette solution repose sur le modle organisationnel qui dcrit les activits des acteurs mtiers, les rles quils interprtent ainsi que les comptences et les connaissances quils utilisent lors du processus de conception. Ces connaissances sont structures dans le modle de la mmoire projet MemoDesign et dcrites par les concepts correspondants ainsi que par des attributs et relations dans lontologie OntoDesign. Un systme multi-agents se charge de la rutilisation des connaissances en utilisant le modle organisationnel du processus de conception. Les agents peroivent ainsi les activits et les rles des acteurs mtier et utilisent OntoDesign et MmoDesign pour chercher les instances des concepts correspondant aux connaissances demandes.

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Figure 2. Notre approche globale de rutilisation des connaissances

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3. Plan de la thse

Aprs cette succincte description de nos propositions, cette section prsente le plan de la thse qui est constitue de cinq chapitres. Nous soulignons les chapitres qui caractrisent notre contribution.

Chapitre 1 - ASPECS : dfinitions et aspects mthodologique. Nous nous intressons dans ce chapitre des concepts primordiaux pour notre proposition. Nous dfinissons les systmes multi agents holoniques et nous citons leurs proprits. Nous nous intressons galement au processus ASPECS pour l'analyse, la conception et le dploiement.

Chapitre 2- Systme multi agents pour la gestion des connaissances Ce chapitre donne dans un premier temps quelques dfinitions sur la gestion de la connaissance ainsi que son cycle de vie. En second lieu, il permet de bien situer les motivations et les enjeux vhiculs tout au long de cette thse en mettant laccent sur la rutilisation des connaissances. Un tat de lart ddi lutilisation des Systmes Multi agents pour la gestion des connaissances est prsent dans la dernire partie de ce chapitre.

Chapitre 3 Analyse du systme de gestion des connaissances KATRAS_GW. Ce chapitre constitue le cur de notre contribution. Il prsente de manire approfondie les bases de notre travail, en commenant par noncer les motivations de la rutilisation des connaissances. Ensuite, nous analysons les diffrents objectifs dun SGC et nous expliquons les moyens de les raliser.

Chapitre 4 Conception et Modles dtaills pour un SMA de gestion de la connaissance. Dans ce chapitre, nous dfinissons le systme multi-agent charg de raliser les objectifs du SGC. Nous dveloppons un collecticiel qui nous permet deffectuer quelques scnarios en mettant laccent sur les diffrentes formes de rutilisation des connaissances. Nous dcrivons les agents qui interviennent pour chaque scnario et nous expliquons les rsultats.

Chapitre 5 - Conclusion gnrale. La thse sachve par un bilan gnral, rappelant les problmes que nous avons traits. Nous en dduisons un ensemble de perspectives pouvant tre dveloppes par la suite, ouvrant ainsi de nouvelles voies et propositions dans le but damliorer ce travail.

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Chapitre 1

ASPECS : dfinitions et aspects mthodologiques

Les travaux prsents dans cette thse ont pour objectif de rpondre la problmatique de la gestion des connaissances lors des projets de conception de produits mcaniques en sappuyant sur le paradigme des Systmes Multi-Agents. Ce premier chapitre dbute par la prsentation du processus ASPECS (Agent-oriented Software Process for Engineering Complex Systems) pour l'analyse, la conception et le dploiement de Systmes Multi-Agents dans le cadre de systmes complexes. Cette mthodologie a pour objectif doffrir la possibilit au concepteur de modliser un systme avec des entits de granularits diffrentes .Ce chapitre prsente tout dabord les Agents et les Systmes Multi-Agents (SMA) et ensuite les Holons, introduit par ASPECS comme tant un type particulier d'agents. Il se poursuit ensuite par la prsentation gnrale du processus ASPECS, ses phases ainsi que les activits qui seront utiles pour la suite de ce travail.

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Sommaire

1. Introduction ................................................................................................................... 25 2. Systmes Multi Agents et Systmes Multi Agents Holoniques .................................... 25

2.1 Dfinition de la notion dAgent .............................................................................................................. 25 2.2 Dfinition de la notion de Systme Multi-Agents.................................................................................... 26

3. Description gnrale du processus ASPECS ................................................................ 28

4. Phase d'analyse des besoins du systme ........................................................................ 30 4.1 Description des besoins .......................................................................................................................... 31

4.2 Description de l'ontologie du problme ................................................................................................. 31

4.3 Identification des organisations ............................................................................................................. 32 4.4 Identification des interactions et des rles ............................................................................................. 33 4.5 Description des scnarios d'interaction ................................................................................................. 34

5. Phase de conception de la socit agent ........................................................................ 35 5.1 36

5.1 Description de l'ontologie de la solution ......................................................................................... 36

5.2 Description des communications ..................................................................................................... 37

5.3 Conception des holarchies .............................................................................................................. 38

6. Phases d'implmentation et de dploiement .................................................................. 39 7. Conclusion ..................................................................................................................... 40 te

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1. Introduction

Les systmes multi-agents acquirent de plus en plus dimportance pour leur capacit aborder des problmes complexes. Les agents ont t utiliss dans un grand nombre dapplications et ont donn naissance de nombreux modles et mthodologies pour l'analyse, la conception et le dploiement, comme par exemple TROPOS [BRESCIAN, 2004], GAIA [Zambonelli, 2003] ou ADELFE [Bernon, 2002][Picard, 2004]. Parmi ces mthodologies, ASPECS1 [Cossentino, 2010] a retenu notre attention par sa capacit apprhender les aspects sociaux d'un systme et les structures organisationnelles complexes. En effet, ASPECS est base sur le principe, nonc par Simon [Simon, 1991], selon lequel les systmes complexes exhibent souvent une configuration hirarchique. Une hirarchie d'aprs Simon est un systme compos de sous-systmes inter-connects, eux-mmes structurellement hirarchiques, et ce, jusqu' ce que l'on atteigne le niveau le plus bas compos de sous-systmes considrs comme lmentaires. Considrer les agents comme des entits composes permet de faciliter la modlisation des hirarchies de composition et de leurs dynamiques. Une telle approche est donc susceptible d'offrir un moyen plus adapt la modlisation des systmes complexes.

Partant de ce constat, ASPECS propose d'utiliser les SMA pour faciliter le dveloppement de systmes logiciels complexes. Pour cela, ASPECS introduit un type particulier d'agents, les holons, qui possdent la particularit de pouvoir tre composs de (sous-)holons en interaction. Le cycle de dveloppement d'ASPECS est bas sur un processus itratif. ASPECS fournit un guide complet, depuis l'analyse des besoins jusqu' l'implmentation et au dploiement, permettant la modlisation d'un systme diffrents niveaux de dtails, en procdant par raffinements successifs. L'approche offre la possibilit au concepteur de modliser un systme avec des entits de granularits diffrentes. Il peut ainsi rcursivement dcomposer un systme en sous-systmes, jusqu' atteindre un niveau o la complexit des tches identifies est suffisamment faible, pour tre excute par des entits considres comme atomiques et faciles implmenter.

Ce chapitre est organis de la manire suivante : les concepts d'agents et d'holons sont dfinis. Ensuite, aprs une courte description gnrale du processus ASPECS, le processus de dveloppement en lui-mme est dtaill phase par phase en ne considrant que les activits qui seront utiles pour la suite de ce travail.

2. Systmes Multi Agents et Systmes Multi Agents Holoniques 2.1 Dfinition de la notion dAgent

Daprs Ferber [Ferber, 1995] :

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Jennings et Wooldridge [Jennigns, 1998] dfinissent lagent comme suit :

Les mots cls introduits dans les deux dfinitions prcdentes sont : Situ: lagent est incorpor dans un environnement dont il peut recevoir des entres sensorielles. Lagent est capable dagir sur cet environnement et peut effectuer des actions qui sont susceptibles de le changer. Daprs Danny Weyns [Weyns, 2005], lenvironnement fournit les conditions environnantes aux agents pour voluer, et leurs permet dinteragir entre eux. Autonome : Lagent est capable dagir sans lintervention dun tiers (homme ou autre agent) et quil a le contrle de ses actions et de son tat interne. Daprs Maes [Maes, 1995], les agents autonomes sont des entits informatiques qui se trouvent dans un environnement complexe et dynamique, peroivent et agissent dune manire autonome et, ce faisant, ralisent les objectifs et les tches pour lesquels elles ont t conues. Flexible : lagent est capable dagir temps. Il peut percevoir son environnement et laborer une rponse dans les temps requis. Il est galement capable davoir un comportement opportuniste, dirig par ses buts ou sa fonction dutilit et prendre des initiatives au moment appropri. Lagent peut aussi interagir avec les autres agents afin de complter ses tches ou aider les autres complter les leurs.

2.2 Dfinition de la notion de Systme Multi-Agents

Un SMA peut tre considr comme un ensemble dagents partageant un environnement commun. Une dfinition dun SMA est propose dans [Durfee, 1989] :

Nous compltons ces caractristiques dun SMA avec la dfinition propose par Ferber [Ferber, 1999] :

Dfinition 1.1 : Un agent est une entit autonome, relle ou abstraite, qui est capable dagir sur elle-mme et sur son environnement, qui dans un univers multi-agents, peut communiquer avec dautres agents, et dont le comportement est la consquence de ses observations, de ses connaissances et des interactions avec les autres agents.

Dfinition 1.2 : Un systme informatique, situ dans un environnement, qui agit dune faon autonome et flexible pour atteindre les objectifs pour lesquels il a t conu.

Dfinition 1.3 : Un rseau faiblement coupl dagents qui interagissent pour rsoudre des problmes qui sont au-del des capacits individuelles ou des connaissances de chaque agent.

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Le domaine des SMAs sintresse donc aux comportements collectifs gnrs par les interactions entre diffrentes entits autonomes appeles agents.

2.3 Dfinition des notions de holon et de Systmes Multi-Agents Holoniques

Les systmes multi agents holoniques sont des SMA qui intgrent la notion de Holon. Le philosophe hongrois Koestler [Koestler, 1967] a introduit le terme Holon pour designer des structures naturelles ou artificielles qui ne sont ni tout ni parties dans un sens absolu.

La structure hirarchique compose de holons est appele holarchie (figure 1.1). Un holon peut tre vu, en fonction du niveau dobservation, tantt comme une entit atomique, tantt comme un groupe de holons en interaction. De la mme manire, un ensemble constitu de diffrents holons peut tre considr comme un ensemble dentits en interaction ou comme des parties dun holon de niveau suprieur. un niveau suprieur, le holon compos est qualifi de super-holon. Les holons qui composent un super-holon sont appels sous-holons ou holons membres.

Dfinition 1.4 : Un systme Multi-agents est : Un environnement E: espace disposant gnralement dune mtrique Un ensemble dObjets O : Pour tout objet, il est possible, un moment donn, dassocier une position dans E. Ces objets sont passifs, cest--dire quils peuvent tre perus, crs, dtruits et modifis par les agents. Un ensemble A dagents, qui sont des objets particuliers (A est inclus dans O), lesquels reprsentent les entits actives du systme. Un ensemble de relations R qui unissent des objets (et donc des agents) entre

eux.

Un ensemble doprations Op permettant aux agents de A de percevoir, produire, consommer, transformer et manipuler des objets de O.

Dfinition 1.5 : Un holon est une entit auto-similaire compose de holons comme sous-structures.

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Figure 1.1. Holarchie

Aprs cette brve introduction aux systmes multi agents, nous prsentons la mthodologie ASPECS que nous utilisons dans notre contribution.

3. Description gnrale du processus ASPECS

ASPECS est un processus d'ingnierie logicielle qui dcrit pas pas les tapes suivre pour le dveloppement de logiciels, depuis l'analyse des besoins jusqu' la production du code et au dploiement de celui-ci sur une plate-forme spcifique. Il est bas sur le mtamodle CRIO [Gaud, 2007] qui dfinit les principaux concepts pour l'analyse, la conception et l'implantation des SMA.

Figure 1.2. Phases du processus ASPECS

Les phases du processus sont illustres par la figure ci-dessus.

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L'analyse des besoins vise fournir une description organisationnelle du systme (dcomposition hirarchique du systme). Elle doit galement collecter les connaissances disponibles sur le domaine du problme et les organiser au sein d'une ontologie.

La conception d'une socit d'agents cherche construire le modle d'un SMA, dont le comportement global doit tre en mesure de fournir une solution au problme dcrit dans la phase prcdente. Les connaissances sur le systme sont affines et intgrent les lments spcifiques la solution propose.

L'implmentation de la solution dcrit l'architecture des agents impliqus dans la solution et doit fournir le code source de l'application.

Le dploiement de la solution constitue la phase finale en charge du dploiement de l'application sur la plate-forme choisie.

Le langage de modlisation adopt est UML. Afin de pleinement satisfaire les objectifs et les besoins spcifiques l'approche oriente-agents, la smantique et les notations d'UML ont t tendues, et de nouveaux profiles UML ont notamment t introduits.

Chaque phase d'ASPECS est compose d'activits qui s'enchainent selon l'ordre schmatis par la figure 1.3. Une activit est lensemble des tches lmentaires excutes par un individu ou un groupe qui conduisent la ralisation de biens ou de services [Pahl, 1999].Sur cette figure, les phases d'implmentation et de dploiement ont t fusionnes pour plus de clart. Chaque activit est schmatise par un rectangle qui contient d'une part le nom de l'activit en partie haute et d'autre part l'objectif de l'activit en partie basse.

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Figure 1.3. Dtail des activits dASPECS

4. Phase d'analyse des besoins du systme

La phase d'analyse des besoins doit fournir une description complte du problme sur la base des abstractions dfinies dans le domaine du problme. L'ensemble des activits qui

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composent cette premire phase ainsi que leurs principaux produits sont dcrits dans la figure 1.3.

4.1 Description des besoins

ASPECS dbute par une description des besoins du domaine. L'objectif consiste dresser une premire description du contexte de l'application et de ses fonctionnalits. Cette activit vise identifier, classifier et hirarchiser l'ensemble des buts et des diffrentes parties prenantes du projet. Elle doit galement fournir une premire estimation du primtre de l'application ainsi que de sa taille et de sa complexit. L'analyse des besoins est base sur une approche oriente but [Yu, 1997].

Figure 1.4. Exemple de description des besoins

La figure 1.4 montre un exemple de description de besoin en utilisant une approche oriente but. On distingue lacteur Acheteur (prsent par un cercle) qui a pour but Acheter un produit . Pour ce but, l'acteur Acheteur dpend de l'acteur Vendeur . Ce but est de type hardgoal (prsent par un rectangle coins arrondis), ce qui signifie qu'il possde un critre clair de satisfaction. Le but Acheter un produit peut se dcomposer en deux sous-buts : Trouver des fournisseurs et Comparer les prix . Le but Comparer les prix contribue positivement au but Client satisfait . Ce dernier but est de type Softgoal (prsents sous forme de nuages), il n'existe pas de critres clairs permettant de dire s'il est satisfait ou non.

4.2 Description de l'ontologie du problme

Une fois les objectifs de l'application dtermins, l'ensemble des connaissances disponibles sur l'application et son contexte est conceptualis dans l'ontologie du problme. Daprs Guarino [Guarino, 1998], une ontologie est Un ensemble de termes et de concepts structurs entre eux par des liens de divers types, chaque concept pouvant prsenter plusieurs sens thmatiques. . Une dfinition plus dtaille sera dfinie dans le chapitre suivant.

La description de l'ontologie du problme doit fournir une premire dfinition du contexte de l'application et du vocabulaire spcifique au domaine. Elle vise approfondir la comprhension du problme, en compltant l'analyse des besoins et les cas d'utilisation, avec la description des concepts qui composent le domaine du problme, et de leurs relations.

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L'ontologie joue un rle crucial dans le processus de dveloppement ASPECS. En effet, sa structure sera un lment dterminant pour l'identification des organisations. L'ontologie est dcrite ici en termes de concepts, d'actions et de prdicats. Elle est reprsente l'aide d'un profile UML spcifique pour les diagrammes de classes.

Figure 1.5. Exemple de fragment de lOntologie du problme

Dans l'exemple prsent ci-dessus (Figure 1.5), on distingue deux concepts : Vendeur et Acheteur. Un prdicat est associ au concept Vendeur et indique si un Vendeur a des produits vendre. Enfin une action Vendre conceptualise le fait qu'un Vendeur vend un ou des produits un Acheteur.

4.3 Identification des organisations

Daprs Galbraith dans [Galbraith, 1977] : une organisation est compose dentits, travaillant ensemble pour accomplir un but partag, en se rpartissant les tches et en mettant en place des processus de dcision continuellement au fil du temps . Ella est ainsi base sur le comportement et les interactions des diffrentes entits qui la composent. L'identification des organisations doit tablir une premire dcomposition organisationnelle du systme et dfinir les objectifs de chaque organisation. Chacun des buts, identifis dans la premire activit, se voit associer une organisation incarnant le comportement global en charge de le satisfaire ou de le raliser. Le contexte de chacune de ces organisations est dfini par un sous-ensemble des concepts de l'ontologie du problme. Le rsultat de cette activit est ainsi incarn par un ensemble de triplets associant des concepts de l'ontologie, un ou plusieurs buts et une organisation. Les organisations, ainsi identifies, sont directement ajoutes au diagramme de buts, sous la forme de paquets strotyps englobant les buts qu'elles sont en charge de satisfaire. Cette tape de l'activit d'identification des organisations permet de fixer les objectifs d'un premier ensemble d'organisations. ASPECS se basant sur un processus itratif, cet ensemble d'organisations peut ensuite tre complt au fur et mesure des itrations, afin de dterminer la hirarchie organisationnelle reprsentant le systme. Cette dcomposition hirarchique du systme se poursuit jusqu' un

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niveau o la complexit des comportements (rles) est suffisamment faible pour tre excute par des entits considres comme atomiques et directement implmentables. Les organisations sont alors reprsentes par des paquets strotyps dans les diagrammes de classes. Les liens de composition (comportementale et hirarchique) entre les organisations sont dcrits par des contraintes dans les diagrammes de classe.

Figure 1.6. Exemple dorganisation

Dans l'exemple prsent ci-dessus (Figure 1.6), on a identifi l'organisation March pour la rsolution des diffrents buts. Le package reprsentant l'organisation englobe les buts dont elle a la charge.

4.4 Identification des interactions et des rles

Le contexte et les objectifs de chaque organisation sont dsormais connus. L'identification des interactions et des rles vise dcomposer le comportement global incarn par une organisation en un ensemble de rles en interaction. Daprs Dieng [Dieng, 1999] : Un rle est une abstraction dun comportement dans un contexte prcis et confre un statut dans lorganisation. Le rle donne lentit quil interprte le droit dexercer ces capacits. Un rle interagit avec les autres rles de lorganisation afin daccomplir leurs tches.

Cette activit doit dcrire les responsabilits de chaque rle dans la satisfaction des besoins associs leurs organisations respectives. Chaque rle est associ un ensemble de concepts dans l'ontologie, gnralement une sous-partie de ceux associs son organisation. Grce aux Boundary Roles, le primtre de l'application et la frontire entre le systme et son environnement sont ici affins. Les rles et les interactions composant chaque organisation sont ajouts leurs diagrammes de classe. Un rle est reprsent par une classe strotype, et une interaction entre deux rles est reprsente par une association entre les classes des rles correspondants.

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Pour chaque niveau de la hirarchie organisationnelle, la complexit des rles identifis est tudie. Si celle-ci est considre comme trop importante pour tre gre par une entit atomique, une nouvelle organisation de niveau d'abstraction infrieur devra alors tre identifie pour rpartir la complexit du rle. Cette identification engendre une nouvelle itration avec l'activit d'identification des organisations.

L'objectif consiste dcomposer les tches, considres comme trop complexes au niveau n de la hirarchie, en un ensemble de tches plus simples, dont la rsolution est rpartie entre les rles du niveau n-1. Chacun de ces rles de niveau n-1 dispose ainsi d'une complexit infrieure au rle de niveau n. Les tches de niveau n sont en fait rsolues de manire collaborative par un ensemble de rles de niveau n-1. Le systme est ainsi successivement dcompos niveau par niveau, jusqu' atteindre un niveau o la complexit des tches effectuer est considre comme suffisamment faible, pour tre gre par des entits atomiques faciles implanter. Les contributions entre chaque niveau seront dtailles ultrieurement. Le processus de dcomposition d'un systme dans ASPECS est bas sur la dfinition rcursive du concept d'organisation. Selon le niveau d'abstraction considr, une organisation peut tre vue, soit comme un comportement unitaire, soit comme un ensemble de comportements en interaction. Cette dualit permet de briser la complexit d'un comportement de niveau n en la rpartissant parmi un ensemble de comportements en interaction au niveau n-1.

Figure 1.7. Description des interactions et des rles dans lorganisation March

Dans l'exemple prsent ci-dessus (Figure 1.7), on distingue lorganisation March , et les rles qui la composent. Ces rles sont : Client, Broker et Fournisseur . Chaque Client s'adresse un Broker qui va chercher parmi les Fournisseur connus celui proposant un prix satisfaisant.

4.5 Description des scnarios d'interaction

Les objectifs, les rles et les interactions de chaque organisation sont dsormais identifis. L'objectif de cette activit consiste prciser les interactions entre les rles pour donner naissance un comportement de plus haut niveau. Un scnario d'interaction dcrit les

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interactions entre les rles dfinis au sein d'une organisation donne et prcise les moyens de coordination entre eux pour satisfaire les objectifs assigns leur organisation. En consquence, chaque organisation est associe au moins un scnario; ce dernier pouvant impliquer des rles dfinis dans des organisations diffrentes. En effet, une organisation requiert gnralement de l'information provenant d'autres organisations (situes au mme niveau d'abstraction ou un niveau diffrent). Les scnarios dtaillent la squence d'arrive ou de transfert de ces informations. La description des scnarios d'interaction est supporte par un ensemble de diagrammes de squences UML.

Les activits de description des plans de comportements et d'identification de capacits ne sont pas utiles pour les chapitres venir et ne sont donc pas dcrites.

La figure 1.8, montre un exemple de scnario dinteraction les rles de l'organisation March. Le Client envoie un message de demande de produit au Broker. Celui-ci diffuse la demande auprs des Fournisseurs connus. Les Fournisseurs rpondent par des propositions qui sont analyss par le Broker afin de choisir la meilleure. Enfin, le Broker envoie le rsultat au Client.

Figure 1.8. Exemple dun scnario dinteraction entre deux joueurs

5. Phase de conception de la socit agent

A la fin de la phase d'analyse, le primtre de l'application dvelopper, ainsi que la hirarchie organisationnelle qui la compose, sont dsormais identifis et partiellement

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spcifis. Pour chaque niveau de cette hirarchie, les organisations ainsi que les rles et les interactions qui la composent sont dcrites. Une premire spcification du comportement des rles a dj t effectue. L'objectif consiste dsormais laborer le modle d'une socit d'agents dont le comportement global doit tre en mesure de fournir une solution au problme dcrit dans la phase prcdente.

Aprs avoir modlis le problme en termes d'organisations, de rles, d'interactions et de capacits, le modle de la socit d'agents est dcrit en termes de communication et de dpendances entre entits. Les connaissances sur le systme sont affines et intgrent les lments spcifiques la solution propose. Le comportement des rles est affin sur la base des concepts nouvellement introduits, et associ aux agents en charge de les excuter. Les interactions sont galement raffines pour dcrire prcisment leur contenu et leur ventuel protocole.

L'ensemble des activits qui composent cette phase de conception de la socit agent, ainsi que les principaux produits associs, sont dcrits dans la figure 1.3.

5.1 Description de l'ontologie de la solution

La premire activit de la phase de conception est consacre la description de l'ontologie de la solution. Elle cherche affiner l'ontologie du problme, afin d'y intgrer les nouvelles connaissances relatives la solution en cours de dveloppement et notamment celles qui seront utilises pour dcrire les informations changes lors des communications entre rles. Cette extension implique l'ajout de nouveaux concepts et le raffinement de concepts dj prsents. De nouvelles actions sont galement ajoutes, en accord avec les capacits identifies durant l'activit prcdente, ainsi que de nouveaux prdicats pour spcifier les rgles qui rgissent les organisations du systme.

Figure 1.9. Exemple dun fragment de lontologie de la solution

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Dans la figure 1.9, on reprend lexemple de la figure 1.5. Le concept en gris Carte bancaire est un nouveau concept apport lontologie solution, dcrivant un moyen de paiement.

5.2 Description des communications

Cette activit vise dcrire les communications et conversations entre les rles de chacune des organisations du systme. Une communication est une spcialisation dune interaction dans laquelle les connaissances partages par les participants sont reprsentes par un ensemble dlments de lontologie [Gaud, 2007]. Chacune des interactions prcdemment identifies va tre spcialise dans cette activit en communication ou en conversation. Il est rappel que les communications sont un moyen plus raffin d'interagir, par rapport aux interactions entre les rles dfinis dans le domaine du problme. Le modle de la communication entre rles est bas sur l'hypothse que deux rles qui interagissent partagent des connaissances communes et donc une ontologie commune. Ce savoir partag est reprsent dans chaque communication (et conversation) par un ensemble d'lments d'ontologie (Concept, Action, Prdicat). Une conversation, quant elle, est rglemente par un protocole d'interaction et un langage dfini. L'ensemble des protocoles est dcrit en accord avec les spcifications de la FIPA [FIPA ACL, 2002]. Dans ces standards largement adopts dans ASPECS, les conversations sont dcrites sous la forme d'actes de langage [Searle, 1969]. L'activit de \description des communications utilise les diagrammes de classe UML pour fournir une description statique des communications entre rles : les rles sont reprsents par des classes et les communications par des associations. Les attributs des communications (ontologie, langage, protocole) sont, pour leur part, spcifis dans des classes d'association.

Figure 1.10. Exemple de description dune communication

Lexemple ci-dessus (Figure 1.10) dcrit la communication entre les rles au sein de lorganisation March . Linteraction entre le Client et le Broker est modlise par la

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communication (conversation) Requte Client. Linteraction entre le Fournisseur et Broker est modlise par la communication Liste des prix.

5.3 Conception des holarchies

A ce stade du processus, l'ensemble des organisations du systme, leurs rles et les communications associes sont dsormais compltement dcrits et spcifis. La conception des holarchies est la dernire activit de la phase de conception; elle effectue une synthse globale o les rsultats de l'ensemble des travaux prcdents sont combins et rsums en un seul produit. Elle est consacre l'agentification de la hirarchie organisationnelle et la dfinition des entits en charge de l'excuter. Son objectif consiste dfinir les holons du systme et en dduire la structure de la holarchie.

Pour construire la holarchie de l'application, les organisations qui composent le systme sont instancies sous forme de groupes. Un ensemble de holons est ensuite cr chaque niveau, chacun d'eux jouant un ou plusieurs rles dans un ou plusieurs groupes du niveau considr. Les relations de composition entre super-holons et sous-holons sont ensuite spcifies en accord avec les contributions entre organisations dfinies dans la hirarchie organisationnelle. Par exemple, les super-holons de niveaux n+1 jouent des rles dans les groupes de niveaux n+1. Les membres respectifs de ces super-holons jouent des rles dans les diffrents groupes de niveaux n, qui contribuent au comportement des rles de niveau n+1 jous par leur super-holon. La hirarchie organisationnelle est donc directement associe une hirarchie de holons (ou holarchie). Les rgles qui rgissent la dynamique de ces holons sont bases sur la manire de rpartir les rles holoniques parmi ses membres. Tous ces lments sont ensuite synthtiss pour dcrire la structure de la holarchie initiale du systme. La notation utilise pour reprsenter la structure statique d'une holarchie est inspire des diagrammes de type cheese-board proposs dans [Ferber, 04] et adapte pour mieux reprsenter l'approche holonique.

A la fin de cette phase, la structure de la holarchie ainsi que l'architecture des holons qui la composent sont dsormais connues. Nous pouvons alors procder leur implantation sur la plate-forme choisie.

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Figure 1.11. Exemple dune holarchie

Lexemple de la figure 1.11 ci-dessus montre le groupe dholons March compos de trois holons ayant respectivement pour rle Fournisseur , Broker et Client .

6. Phases d'implmentation et de dploiement

La phase d'implmentation vise fournir un modle implmentatoire de la solution multi-agents conue durant la phase prcdente. Cette tape est dpendante de la plate-forme d'implantation choisie. Parmi les choix possibles comme plateforme d'implmentation MadKit [Gutknecht et Ferber, 2000] ou Janus [Gaud, 2008] semblent tre les meilleures candidates de part leur support natif des concepts organisationnels. Notre choix s'est port sur MadKit car cette plateforme semble tre la plus mature l'heure actuelle.

Sur la base de MadKit, cette phase dtaille l'ensemble des activits ncessaires pour concevoir l'architecture de la solution, produire le code source associ et le tester.

La phase de dploiement est la dernire tape du processus ASPECS, elle vise dcrire les lments ncessaires au dploiement de l'application produite durant la phase prcdente. Ceci implique de dtailler les tapes de son installation et de son excution, dans son environnement de production, et ventuellement de sa mise jour et de sa dsinstallation. Dans le contexte des systmes multi-agents et des systmes logiciels complexes, la phase de dploiement prend un sens tout particulier. En effet, de tels systmes se doivent d'tre

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distribus, ouverts, et fortement dynamiques. Cette phase vise galement dfinir la position initiale (au moins) des agents au sein du systme distribu.

7. Conclusion

Ce chapitre a introduit le processus de dveloppement logiciel ASPECS. ASPECS couvre l'intgralit du processus de dveloppement, de l'analyse des besoins jusqu'au dploiement. Cette section rsume brivement les contributions lies cette mthodologie qui vont tre exploites dans la suite de ce manuscrit.

La rutilisation des modles et l'utilisation des schmas de conception organisationnels sont des points clefs d'ASPECS. La dfinition du comportement des rles, sur la base des capacits, permet d'augmenter la gnricit des organisations et ainsi favoriser leur rutilisation dans de futures applications. En outre, l'approche organisationnelle adopte est particulirement intressante pour le dveloppement d'applications complexes et favorise la modularit, l'extensibilit et la rutilisation des modles.

La rutilisation est galement encourage par l'ontologie, considre comme la base de connaissances commune et transversale au processus de modlisation. En effet, les connaissances du domaine du problme sont regroupes et classifies dans cette base.

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Chapitre 2

Gestion et Cycle de vie de la connaissance

Ce chapitre dfinit les concepts de base, ncessaires la comprhension de la problmatique de la gestion des connaissances. Il aborde la ncessit de grer les connaissances mtier des acteurs lors des activits de conception de produits. De plus, il prsente les concepts d'ontologie et de mmoire dentreprise comme un moyen de reprsentation et de stockage des connaissances. Nous terminons ce chapitre par une vue densemble sur les diffrents travaux qui traitent la gestion des connaissances en utilisant des systmes multi-agents.

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Sommaire

1. Introduction ................................................................................................................... 44

2. Dfinition de la connaissance ........................................................................................ 44

3. Dfinition de la gestion des connaissances ................................................................... 45 3.1 Cycle de vie de la connaissance daprs Ruggle ............................................................................. 45

3.2 Cycle de vie de la connaissance daprs Dieng .............................................................................. 46

3.3 Cycle de vie de la connaissance daprs Nonaka et Takeuchi ........................................................ 46

3.4 Cycle de vie de la connaissance daprs Grundstein ...................................................................... 47

4. Le stockage et la reprsentation des connaissances ...................................................... 48 4.1 Mmoire dentreprise ...................................................................................................................... 48

4.2 Ontologie ......................................................................................................................................... 49

5. Approches pour la gestion des connaissances ............................................................... 51 5.1 La mthode CommonKADS ............................................................................................................. 51

5.2 La mthode REX .............................................................................................................................. 52

5.3 La mthode MKSM (Methodology for Knowledge System Management) ....................................... 52 5.4 La mthode CYGMA (Cycle de vie et Gestion des Mtiers et Applications) ................................... 53

6. Approches base d'agents pour la gestion des connaissances ...................................... 53 6.1 Critres de comparaison ........................................................................................................................ 53

6.2 Agents comme technique de modlisation ....................................................................................... 54

6.3 Agents comme technique dimplmentation .................................................................................... 55

6.4 SMA comme mthodologie pour la gestion des connaissances ....................................................... 56

7. Conclusion ..................................................................................................................... 63

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1. Introduction

La gestion des connaissances constitue une proccupation de toute organisation performante [Ermine, 2000] dans lobjectif damliorer sa rentabilit. En effet, de nombreuses contraintes, comme le changement des quipes, les dlais de fabrications, les cots et la qualit, imposent aux entreprises de mettre en commun le savoir de leurs employs. La qualit des produits et des services dpend de la capacit dune entreprise crer et partager ses savoirs entre ses employs. Afin de satisfaire ce besoin, lentreprise doit devenir un environnement de cration et de partage des connaissances qui favorise linnovation. Nonaka [Nonaka et Takushi, 1995] explique que les connaissances doivent tre bien gres, un niveau individuel, et galement aux niveaux des quipes et de lorganisation. Lentreprise fourni un systme de production et dchanges de connaissances pouvant tre partages entre lensemble des employs. Ceci donne une capacit d'apprentissage l'organisation qui lui permettra de rester comptitive long termes. Lors des activits de conception, les acteurs mtier utilisent leurs connaissances et savoir faire propres leur mtier. Afin de comprendre la problmatique de la gestion des connaissances, ce chapitre aborde en premier temps la dfinition de la connaissance et de sa gestion. Ensuite, il prsente les concepts d'ontologie et de mmoire dentreprise comme, respectivement, moyens de reprsentation et de stockage des connaissances. Il se termine par une vue densemble sur les diffrents travaux qui traitent la gestion des connaissances en utilisant les systmes multi-agents.

2. Dfinition de la connaissance

La connaissance prsente llment de base du processus de gestion des connaissances. Dans la littrature, donnes, informations et connaissances sont souvent confondus [Serrafero, 2003]. Il devient alors important de visualiser la diffrence entre ces diffrents concepts. Afin de dfinir la connaissance, nous suivons lapproche incrmentale de Gandon [Gandon, 2002] qui considre la donne comme llment basic de la connaissance.

La donne est dans ce cas une reprsentation symbolique dun nombre, dun fait ou dune quantit. Par exemple 100 et D sont des donnes. Linformation est dfini dans [Drucker, 2000] par:

Par exemple la longueur de la table =100 centimtres.

Enfin, certains auteurs considrent la connaissance comme un objet manipulable [Argyris ,1978][ Nonaka et Takeuchi]. Alavi et Leidner [Alavi et Leidner, 1999] la dfinissent comme tant un processus pouvant tre pilot. Elle est considre, par dautres auteurs, comme tant une ressource organisationnelle [Barney, 1991] [Kogut, 1992].

Dfinition 2.1 : La donne est le rsultat dune perception, dun signal ou dun signe.

Dfinition 2.2 : Linformation est une donne (ou ensemble de donnes) qui a du sens.

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Par exemple, lexpression le chssis doit avoir une longueur L=2 mtres devient une connaissance pour un concepteur de chssis. Ainsi, une multitude de typologies de la connaissance dcoule de cette diversit dapproches. Selon Polanyi [Polyani, 1966], il existe deux types de connaissances : explicites et tacites. La connaissance tacite inclut des lments cognitifs dans lesquels les individus crent des modles de fonctionnement du monde en recourant des analogies et regroupent les comptences innes ou acquises, le savoir-faire et l'exprience [Nonaka et Takeuchi, 1997]. La connaissance explicite, plus facile communiquer, est une connaissance codifie, qui est transmise dans un langage formel et structur et se rfre la connaissance de la rationalit [Nonaka et Takeuchi, 1997]. En d'autres termes, la connaissance explicite se rfre celle pouvant tre exprime sous formes de dessins, de mots et d'autres moyens articuls [Polanyi, 1966]. Dans cette thse, nous nous intressons particulirement aux connaissances explicites.

3. Dfinition de la gestion des connaissances

La gestion des connaissances touche les principales composantes de l'organisation savoir les ressources humaines et la structure organisationnelle. Tissey [Tissey, 1999] dfinit la gestion des connaissances comme suit :

Bukowitz et Williams [Bukowitz, 2000] propose une autre dfinition :

En effet, elle devrait assurer la capitalisation, le partage et la cration des connaissances. La capitalisation consiste stocker et prserver les "connaissances cruciales" c'est--dire celles qui ont de la valeur pour l'entreprise. Le partage consiste diffuser les connaissances entre les diffrents acteurs. La cration des connaissances permet de favoriser la crativit des acteurs par la stimulation de la production des connaissances. Il existe plusieurs cycles de vie de la connaissance qu'on peut qualifier de gestion des connaissances mais qui comportent des diffrences que nous dtaillons dans les sections suivantes.

3.1 Cycle de vie de la connaissance daprs Ruggle

Ruggle [Ruggle, 1998] met en avant quatre processus principaux pour prsenter le cycle de vie de la connaissance : la gnration, le stockage, la diffusion et lapplication.

Dfinition 2.3 : La connaissance est linterprtation dune information par un humain, dans un contexte donn.

Dfinition 2.4 : La gestion des connaissances correspond la gestion consciente, coordonne et oprationnelle de lensemble des informations, connaissances et savoir-faire des membres dune organisation au service de cette organisation.

Dfinition 2.5 : La gestion des connaissances est une dmarche selon laquelle lentreprise gnre de la richesse partir de son savoir ou de son capital intellectuel.

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Figure 2.1. Cycle de vie de la connaissance daprs Ruggle

La gnration et le stockage des connaissances sont lis au processus de cration des connaissances. Ce processus de cration est particulirement important car il reprsente le socle de la gestion des connaissances. En effet, il permet lmergence du corpus grer [Marti, 2005]. Le processus de diffusion est li la complexit du partage ou lobtention de la connaissance requise pour rsoudre un problme. Ce problme apparat une fois que lindividu a localis la connaissance approprie. Enfin, le processus dapplication des connaissances concerne la difficult de garantir leur application quand la rutilisation de stock de connaissances antrieures est envisageable.

3.2 Cycle de vie de la connaissance daprs Dieng

Rose Dieng-Kuntz-Kuntz [Dieng, 2001] dfinit le cycle de gestion de connaissances comme tant compos des phases suivantes : - Dtection des besoins: Cette tape consiste identifier les connaissances qui existent dj dans lorganisation et celles qui manquent [Nonaka, 1991]; - Construction: la construction dune mmoire organisationnelle afin de dvelopper de nouvelles connaissances, les mmoriser et les indexer pour viter sa perte. - Diffusion: irriguer lorganisation de connaissance et en distribuer des nouvelles. La connaissance doit tre distribue ceux qui peuvent lutiliser. - Evaluation: Cette tape a pour but dvaluer la connaissance choisie pour tre stocke dans la mmoire et son adquation. - Maintenance: ce processus a pour but la maintenance de la connaissance en la mettant jour ou en la supprimant si elle devient obsolte.

3.3 Cycle de vie de la connaissance daprs Nonaka et Takeuchi

Le modle de Nonaka et Takeuchi [Nonaka et Takeuchi, 1995] (figure 2.2) dcrit le processus de cration de connaissances comme des interactions entre connaissances tacites et explicites, grce quatre formes de conversion: (1) la socialisation, (2) lexternalisation, (3) la combinaison et (4) lintriorisation.

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