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Atelier RàPC’06Atelier RàPC’06
Génération d’applications de Retour d’Expérience
Application à la prévention des risques Application à la prévention des risques en montagneen montagne
Cédrick Béler - Laurent Geneste - Xavier Cédrick Béler - Laurent Geneste - Xavier Desforges - Philippe ClermontDesforges - Philippe Clermont
Besançon – 30/31 mars 2006
PLANPLAN
Le projet SUP
Le retour d’expérience
Risque et expérience
Structuration de l’expérience
Principe des applications
Positionnement / RàPC
Perspectives
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Projet SUP (Sécurité-Urgence-Pyrénées)
INTERREG IIIa – « France-Espagne » (2000-2006) But: Amélioration de la sécurité dans le massif des Pyrénées
Activités de loisirs et activités professionnelles– Destiné aux professionnels de la montagne et des secours
Un volet Prévention et un volet Intervention
Plusieurs objectifs et attentes Un réseau franco-espagnol fiable Des interventions centralisées Du matériel adapté Et surtout un système d’information
Couplage avec un SIG Centralisation, mise en commun des données (météo…) Module de retour d’expérience …
Pré
vent
ion
Inte
rven
tion
Prévention
Intervention
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Le retour d’expérience
Les connaissances sont un facteur clef de réussite Faire bien du premier coup en limitant les coûts de non qualité, Intégrer les nouvelles technologies de l’information dans ses
processus, Faire face à la mobilité de ses personnels « turnover », Rendre au plus vite opérationnels les nouveaux acteurs dans un
métier.
Le retour d’expérience est une démarche concrète de gestion des connaissances
Un type de gestion des connaissances restreint (Bergmann, 2002), Sa mise en œuvre est simplifiée car contextualisée Définie selon le besoin
Un vecteur de production de connaissances
Définition
« Le retour d’expérience est une démarche structurée de capitalisation et d’exploitation des informations issues de l’analyse d’évènements positifs et/ou négatifs. Elle met en
œuvre un ensemble de ressources humaines et technologiques qui doivent être managées pour contribuer à
réduire les répétitions d’erreurs et à favoriser certaines pratiques performantes » (Rakoto, 2004)
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Risque et Expérience
Notre objectif Appliquer les principes du « retour d’expérience » dans l’optique de
la prévention des risques (SUP) Etudier l’articulation Risque/Expérience
Le risque Danger prévisible, éventualité d’un dommage
Aléa – Vulnérabilité
Combinaison Causes / Conséquences Diverses catégories
Risques naturels (Avalanches, MVT, incendies…) Risques technologiques (SEVESO, rupture de barrages…) Risques industriels (sûreté de fonctionnement, risques projets…) Risques sanitaires (crise de la vache folle, du sang contaminé…) « Risques secondaires » (décision, activité, météo, topographique…)
causes conséquences
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Quelle modélisation ?
Des systèmes existant mais dédiésTechniques des voisins les plus proches (avalanches)Methode REx (incendies…)
Une approche multi-risqueRisques naturels & Risques secondaires
SolutionUn modèle de l’expérience qui regroupe toutes les
données relatives à ces risques Météo, Situation spatiale et temporelle, Activité…
Capitaliser une expertise « orientée risque »…
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Structuration de l’expérience Modélisation de l’expérience
Attribut-valeur étendu au type objet Structuration objet composite Analyse du risque traduite par
l’identification des attributs significatifs – association d’une mesure de possibilité – traduit la possible influence de l’attribut sur l’occurrence de l’évènement – définition sur plusieurs niveaux
Métamodélisation de l’attribut d’expérience (utilisation de Magritte – un framework de métadescription (Renggli 2006))
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Décomposition
= 0N = 0
= 1N = 0
= 1N = 1
N = 0
= 1
N
sûr que ouisûr que non
j’en sais rien(défaut)
Structuration de l’expérience
Analyse influence
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client
Exp ???
Base de connaissance
Moteur de recherche
Traitementsspécifiques
Exp ???
Exp ???
Pré-Traitements(Analyse)
Saisie
PORTAIL
WEB
événement ……… = ………………… ……… = ………………… ……… = …………………
contexte ……… = ………………… X ……… = ………………… - ……… = ………………… X ……… = ………………… - ……… = ………………… -
leçon ……… = ………………… ……… = ………………… ……… = ………………… ……… = ………………… ……… = …………………
experts
Exp ???
utilisateursBase
d’expériences
Flux de connaissance (indicateurs, règles…)
Flux d’expérience
Flux d’expertise (informations qui viennent compléter l’expérience a posteriori)
serveur
Principe des applications
Applications Internet Autonome Architecture client-serveur Fonctionnement distribué et
collaboratif
Technologies utilisées Smalltalk (squeak)
http://www.squeak.org Entièrement objet Dynamique, réflexif Prototypage
Seaside (applications Web dynamiques) + Apache
http://www.seaside.st Magritte (méta-descriptions)
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Positionnement / RàPC
Une expérience est-elle un cas ? cas + analyses selon nous
Un cas est la description d’un épisode de résolution de problème Une expérience est un contexte d’apparition d’un évènement + des
analyses associées
retour d’expérience entre RàPC (CBR) et RàPE (EBR) EBR comprend le CBR (Sun, 2002) Le retour d’expérience est un processus
organisationnel. RàPC est un modèle cognitif et une architecture technique ( Bergmann, 2002)
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RaPCEnsemble de cas sourceCas cible pondéré pour orienter la recherche
Retour d’Expérience Ensemble d’expériences sources + analyses (expertises)
Pour SUP, on vient traduire la possible influence des descripteurs dans la réalisation de l’évènement
Contexte cibleLa recherche tient compte de la pondération inversePas d’adaptation (?). Nous focalisons sur la recherche
Adaptation du niveau de risque ???
Positionnement / RàPC
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Cas sourceCas cible
Problème
a1 X
a2 X
…
Solution
?
Problème
a1
a2
…
Solution
a3
Problème
a1
a2
…
Solution
a3
Problème
a1
a2
…
Solution
aDéduit
Problème
a1
a2
…
Solution
a3
Problème
a1
a2
…
Solution
a3
Problème
a1
a2
…
Solution
a3
Problème
a1
a2
…
Solution
a3
Positionnement / RàPC
pondérationpondération
Expériences (source)Contexte cible
Contexte
a1
a2
…
Contexte
a1
a2
…
Solution
a3
Contexte
a1
a2
…
pertes
a3
Contexte
a1
a2
…
Solution
a3
Contexte
a1 X
a2 X
…
pertes
a3
Contexte
a1
a2
…
Solution
a3
Contexte
a1 X
a2 X
…
pertes
a3
Mesure relativedu risque
Adaptation sur pertesou mesure du risque
???
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Terminer le prototype pour SUP (mi-mai) Associer une mesure relative du risque extraite à
partir des analyses Meilleure intégration de l’analyse du risque (arbre
des causes…) Intégration du type flou pour l’expression des
données Valider et augmenter sur d’autres domaines …
Perspectives…