Modélisation de raisonnements tenus en contexte. Application à la gestion d’incidents sur une ligne de métro

L. Pasquier

LIP6 2002/020: THÈSE de DOCTORAT de l'UNIVERSITÉ PARIS 6 LIP6 / LIP6 research reports
281 pages - Juillet/July 2002 - French document.

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Thème/Team: Systèmes d'Aide à la Décision et à la Formation

Titre français : Modélisation de raisonnements tenus en contexte. Application à la gestion d’incidents sur une ligne de métro
Titre anglais : Modelling of context-based reasoning. Application to incident management on a subway line

Résumé : Le travail présenté dans cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet SART dont le but est la réalisation d’un Système d'Aide à la Régulation du Trafic (SART). Nos travaux portent plus particulièrement sur le système d'aide à la gestion d'incident. La gestion d'incidents dans le métro est une activité complexe associant diagnostic et action. Elle est encadrée par des procédures devant être adaptées à la situation réelle par les opérateurs. Nous observons une grande variété des solutions en fonction de qui les propose mais également du contexte de l'incident. Les différentes pratiques ainsi obtenues font évoluer les connaissances de chaque membre de la communauté de pratique des opérateurs. Les raisonnements tenus par ces derniers sont fortement liés à la connaissance qu’ils ont de la situation et à son évolution en cours de traitement. Les représentations classiques de raisonnements basés sur des règles ou des arbres de décision montrent leurs limites face à la multitude de pratiques et d’éléments du contexte permettant de choisir entre celles-ci et face à leur évolution rapide avec l’expérience. De plus les liens entre le diagnostic et l'action et l'aspect dynamique des choix ne sont pas pris en compte. Aussi avons-nous développé une représentation compacte et explicite basée sur le contexte et son évolution, appelée graphe contextuel. Les graphes contextuels permettent de prendre en compte la richesse de la situation et de son évolution pour représenter une structure où diagnostic et action sont intimement liés. Nous avons également développé un algorithme d’intégration de nouvelles pratiques permettant de capitaliser l'expérience des opérateurs. Ces graphes, associés à une décomposition classique des tâches, permettent de modéliser les activités des opérateurs et leur évolution, donnant une sémantique issue de l'ergonomie cognitive à notre modèle. Les résultats obtenus avec le prototype confirment l'efficacité de ce modèle et son acceptation par les opérateurs.

Abstract : The work presented in this thesis was realised within the SART project, which aims at the realisation of a decision support system for traffic regulation. We worked especially on the decision support system for incident management in subway systems.
Incident management is a complex activity combining diagnosis and action. This activity is framed by procedures which must be adapted to the real situation by the operators. We observe a large diversity of solutions depending on who proposed them and on the context of the incident. The different practices obtained this way enrich the knowledge of each member of the operators' community of practice. The reasoning followed by the operators is highly linked to the knowledge they have about the situation and its evolution during the incident management. Classical representations such as rule-bases or decision trees are limited and can neither handle the quantity of practices and contextual elements useful to make the choices, nor their rapid evolution due to new experiences. Moreover the links between diagnosis and action and the dynamical aspect of the choices are not taken into account. Thus we developed a compact and explicit representation based on the context and its evolution, called contextual graph. Contextual graphs take the richness of the situation and its evolution into account. They represent a structure in which diagnosis and action are deeply linked. We also developed an algorithm to integrate new practices and to capitalise operators' experiences. Those graphs, associated with a classical task decomposition, permit modelling operators' activities and their evolution, giving a cognitive ergonomics semantics to our model. The results obtained with the prototype confirmed the efficiency of this model and its acceptance by the operators.

Mots-clés : Contexte, Graphes Contextuels, Représentation de connaissances, Modélisation d'activités cognitives, Acquisition incrémentale de connaissances, Système d'Aide Intelligent en Contexte, Application à la régulation du trafic du métro, Gestion d'incidents

Key-words : Context, Contextual Graphs, Knowledge representation, Cognitive activity modelling, Incremental knowledge acquisition, Context-based intelligent support system, Application to subway traffic regulation, Incident management

Publications internes LIP6 2002 / LIP6 research reports 2002

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