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HAL Id: tel-03020419 https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03020419 Submitted on 23 Nov 2020 HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of sci- entific research documents, whether they are pub- lished or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers. L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés. Apprentissage automatique et acquisition des connaissances : deux approches complémentaires pour les systèmes à base de connaissances. Application au système ”ACASYA” d’aide à la certification des systèmes de transport automatisés Habib Hadj-Mabrouk To cite this version: Habib Hadj-Mabrouk. Apprentissage automatique et acquisition des connaissances : deux approches complémentaires pour les systèmes à base de connaissances. Application au système ”ACASYA” d’aide à la certification des systèmes de transport automatisés. Intelligence artificielle [cs.AI]. Université Polytechnique Hauts-de-France, Université de Valenciennes, 1992. Français. tel-03020419 Mémoire Présenté à l'Université Polytechnique Hauts-de-France - Université de Valenciennes Pour l’obtention du : Doctorat en automatique et informatique des systèmes industriels et humains. Par : Habib HADJ-MABROUK APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE ET ACQUISITION DES CONNAISSANCES : DEUX APPROCHES COMPLEMENTAIRES POUR LES SYSTEMES A BASE DE CONNAISSANCES. Application au système « ACASYA » d'aide à la certification des systèmes de transport automatisés. Soutenu le 15 décembre 1992 devant la commission d’examen : - Jean-Gabriel GANASCIA, Professeur, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI (Rapporteur) - Marcel STAROSWIECKI, Professeur à l'université de Lille I (Rapporteur) - Jean DEFRENNE, Professeur à l'université de Valenciennes (Examinateur) - Bao LE TRUNG, Directeur de recherche à l'INRETS (Examinateur) - Bernard HOURIEZ, Professeur à l'université de Valenciennes (Co-directeur thèse) - Patrick MILLOT, Professeur à l'université de Valenciennes (Directeur de thèse) 2 AVANT PROPOS ________________________________________________________________________________________________ Je remercie vivement Monsieur Marcel STAROSWIECKI, Professeur à l'université de Lille I, de me faire l'honneur d'être rapporteur de ma thèse. Je tiens à exprimer ma profonde reconnaissance à Monsieur Jean-Gabriel GANASCIA, Professeur à l'université de Paris VI, également rapporteur de cette thèse, qui m'a entr'ouvert le cercle fermé des initiés à l'apprentissage automatique. Mes remerciements vont également à Messieurs Jean DEFRENNE, Professeur à l'université de Valenciennes et Bao LE TRUNG, Directeur de recherche à l'INRETS d'Arcueil pour l'intérêt qu'ils portent à ce travail en acceptant de participer à mon jury de thèse. Je remercie également Monsieur le Professeur Patrick MILLOT, Directeur de l'équipe Informatique Industrielle et Communication Homme-Machine ainsi que Monsieur Bernard HOURIEZ, Maitre de conférences à l'université de Valenciennes, pour les conseils qu'ils m'ont prodigués, la confiance qu'ils m'ont témoignée tout au long de la réalisation de ce travail et le soin extrême qu'ils ont porté à la correction de ce mémoire. Mes remerciements s'adressent aussi aux membres de l'INRETS (Institut National de Recherche sur les Transports et leur Sécurité) et du CRESTA (Centre de Recherche et d'Evaluation des Systèmes de Transport Automatisés) et notamment à : - Monsieur Yves DAVID, Directeur du CRESTA de Lille, pour sa sympathie, sa présence et ses encouragements constants. - Monsieur El-Miloudi EL-KOURSI, Chargé de recherche et expert de certification au CRESTA de Lille, pour sa précieuse collaboration. J'associe à ces remerciements : - Les membres du laboratoire de mathématiques de l'université de Valenciennes et tout particulièrement Monsieur Jalel TABKA, pour son soutien et ses conseils éclairés. - Toute l'équipe Informatique Industrielle et Communication Homme-Machine pour sa présence amicale. - Madame Isabelle FLAMME pour sa participation à la réalisation pratique de ce mémoire. Enfin, j'adresse mes remerciements les plus vifs à Claudine PAMPIN pour ses conseils judicieux, le soin qu'elle a apporté à la lecture et la correction de ce mémoire ainsi que pour son indispensable soutien moral et la patience dont elle a su faire preuve. 3 RESUME : Ce mémoire présente une contribution à l'amélioration des méthodes usuelles d'analyse de sécurité employées dans le cadre de la certification des systèmes de transport automatisés (STA). La mission des experts de certification consiste à apprécier le caractère sécuritaire d'un nouveau STA en évaluant la complétude des scénarios d'accidents envisagés dans l'étude de sécurité du constructeur. La méthodologie d'aide à la certification développée repose sur l'utilisation conjointe et complémentaire de l'acquisition des connaissances et de l'apprentissage automatique. La méthode d'acquisition de connaissances choisie s'est révélée efficace pour extraire et formaliser les connaissances historiques d'analyse de sécurité mais insuffisante pour acquérir en détail la démarche experte de certification qui est fortement intuitive et évolutive. Pour pallier cette lacune, notre étude s'est orientée vers l'utilisation des techniques d'apprentissage automatique. La difficulté de définir et choisir un système d'apprentissage adapté aux exigences d'une application industrielle nous a conduits à proposer une caractérisation du processus d'apprentissage. ACASYA est l'environnement logiciel développé pour supporter la méthodologie d'aide à la certification. Il est composé de deux modules principaux : CLASCA et EVALSCA, respectivement dédiés à la classification et à l'évaluation des scénarios d'accidents. CLASCA que nous avons entièrement conçu est un système d'apprentissage symbolique-numérique, inductif, incrémental, non monotone et interactif. EVALSCA, développé autour du système d'apprentissage de règles CHARADE, a pour objectif de suggérer aux experts de certification d'éventuelles pannes non considérées par le constructeur et susceptibles de mettre en défaut la sécurité d'un nouveau STA. A ce jour, ACASYA a prouvé l'intérêt de la méthodologie pour formaliser, exploiter et pérenniser le savoir faire de l'expert de certification, en vue de tendre vers l'exhaustivité de l'analyse de sécurité. Par opposition aux systèmes d'aide au diagnostic, ACASYA peut être perçu comme un outil d'aide à la prévention des pannes, situé en aval des méthodes prévisionnelles classiques d'analyse de sécurité. _______________________________________________________________________________________ Mots clés : Apprentissage automatique, acquisition de connaissances, système à base de connaissances, système de transport automatisé, certification, sécurité, classification, évaluation, scénarios d'accidents, prévention des pannes. 4 ABSTRACT This dissertation presents a contribution to the improvement of the usual methods of safety analysis used within the framework of the certification of automated transport systems (ATS). The mission of the certification experts consists in assessing the safety character of a new ATSby evaluating the completeness of the accident scenarios envisaged in the manufacturer's safety study. The certification assistance methodology developed is based on the joint and complementary use of knowledge acquisition and machine learning. The method of knowledge acquisition chosen has proved effective in extracting and formalizing historical knowledge from safety analysis but insufficient to acquire in detail the expert certification approach which is highly intuitive and scalable. To fill this gap, our study focused on the use of machine learning techniques. The difficulty of defining and choosing a learning system adapted to the requirements of an industrial application led us to propose a characterization of the learning process. ACASYA is the software environment developed to support the certification assistance methodology. It is made up of two main modules: CLASCA and EVALSCA, respectively dedicated to the classification and evaluation of accident scenarios. CLASCA which we have entirely designed is a symbolic-digital, inductive, incremental, non-monotonous and interactive learning system. EVALSCA, developed around the CHARADE rules learning system, aims to suggest to certification experts possible failures not considered by the manufacturer and likely to jeopardize the safety of a new ATS. To date, ACASYA has proven the interest of the methodology to formalize, exploit and perpetuate the know-how of the certification expert, in order to tend towards the exhaustiveness of the security analysis. In contrast to diagnostic assistance systems, ACASYA can be seen as a tool to help prevent breakdowns, located downstream of conventional forecasting methods of safety analysis. _______________________________________________________________________________________ Keywords: Machine learning, knowledge acquisition, knowledge-based system, automated transportation system, certification, safety, classification, assessment, accident scenarios, failure prevention. 5 TABLE DES MATIERES Introduction ………………………………………………………………………………..………………… 13 Chapitre 1 : Certification et sécurité des systèmes de transport terrestres automatisés ………….. 16 Chapitre 2 : Acquisition de connaissances pour l'élaboration d'une base de connaissances de certification ................................................................................. 37 Chapitre 3 : Apport de l'apprentissage automatique pour le développement d'un SBC d'aide à la certification des systèmes de transport terrestres automatisés ……...... 69 Chapitre 4 : Conception et réalisation du système ACASYA d'Aide à la Certification par Apprentissage des SYstèmes de transport Automatisés ........................................ 99 Chapitre 5 : Evaluation du système ACASYA et perspectives ................................................... 135 Conclusion ................................................................................................................................. 162 Bibliographie ............................................................................................................................. 164 6 CHAPITRE 1 : CERTIFICATION ET SECURITE DES SYSTEMES DE TRANSPORT TERRESTRES AUTOMATISES (STA) INTRODUCTION 17 1. SURETE DE FONCTIONNEMENT DANS LES TRANSPORTS TERRESTRES AUTOMATISES 19 1.1. Le concept de base de la sûreté de fonctionnement 19 1.1.1. La fiabilité 19 1.1.2. La maintenabilité 19 1.1.3. La disponibilité 19 1.1.4. La sécurité 20 1.2. Evaluation de la sécurité dans les transports terrestres automatisés 21 1.3. Les objectifs quantifiés de sécurité des systèmes de transport terrestres automatisés 21 1.4. La sécurité dans les transports terrestres automatisés 23 1.4.1. Sécurité "intrinsèque" 23 1.4.2. Sécurité "probabiliste" 23 1.4.3. Conclusion sur les deux approches de sécurité 24 2. CYCLE DE VIE ET CERTIFICATION DES SYSTEMES DE TRANSPORT 24 TERRESTRES AUTOMATISES (STA) 2.1. Cycle de vie d'un STA 24 2.1.1. Méthodologie de développement d'un uploads/Litterature/ these-hadj-mabrouk-soutenue-en-1992 1 .pdf