Extraction de connaissances utiles à la Méthode de Conception Inventive (KEID: Knowledge Extraction for IDM)

Doctorant: Achille SOUILI(LGéCo & LiLPa)

Directeur de thèse: M. Denis CAVALLUCCI, EA 3938, Laboratoire de Génie de la Conception – INSA – Strasbourg

Co-directeur: M. Thierry GRASS, UR 1339, Linguistique, Langue et Parole – Strasbourg

Co-encadreur: François ROUSSELOT, Consultant en Informatique et en Ingénierie Linguistique – Strasbourg

 

Résumé

Ce travail s'inscrit dans le cadre de la gestion de connaissances , plus particulièrement l'extraction automatique et semi-automatique de connaissances . Il est la suite d'un travail initié au sein du Laboratoire du Génie de la conception (LGéCo) et porte plus particulièrement sur l'extraction de connaissances utiles à la Méthode de Conception Inventive (MCI) des textes de brevets.

Les brevets d'invention, au-delà de leur caractère juridique, demeurent un outil majeur pour le développement et l'innovation, car ils servent à décrire les inventions. L'information qui y est contenue s'avère très riche en connaissances scientifiques et technologiques pour les concepteurs. De plus, les brevets sont une source d'information unique , car ce qui y est publié l'est rarement ailleurs.

Dans le contexte de la Méthode de Conception Inventive, le concepteur est très souvent amené à faire des recherches dans les brevets afin de bénéficier des connaissances qui y sont contenues en vue d'organiser le processus inventif.  Les ressources étant importantes, cette tâche est longue et fastidieuse et toute méthode de facilitation du travail est la bienvenue.

A ce titre, de nombreux travaux visant à automatiser totalement ou partiellement le processus d'analyse sont développés selon diverses approches. Cependant, malgré le nombre de méthodes et d'outils d'analyse disponibles, très peu correspondent aux préoccupations réelles des concepteurs en quête d'innovation.  Ils sont pour la plupart développés à partir d'ontologies spécifiques et ne sont donc pas universellement applicables à tout domaine. L'émergence d'un outil générique utilisable sans restriction de domaines pourrait être alors une réponse aux attentes des concepteurs.

Méthodologie

 

Fig.1: Le processus d'extraction

Exemple de marqueurs linguistiques

« The process is insufficiently controlled and not robust».

«  It is generally known in the steel making industry to add aluminum to molten steel as a deoxidizer to remove oxygen from the molten steel»

 Légende: marqueurs de problèmes / marqueurs de solutions partielles

Prototype

Nous invitons à en découvrir la démo, ci-dessous:

 

Publications

2011

Souili A, Cavallucci D, Rousselot, F, Zanni, C. Starting from patent to find inputs to the Problem Graph model of IDM-TRIZ. In: TRIZ Future Conference 2011, Dublin – Ireland

2012

Souili A, Cavallucci D. Toward an automatic extraction of IDM concepts from patents. In: CIRP Design Conference 2012, Bangalore – India

Souili A, Cavallucci D, Rousselot, F. A lexico-syntactic pattern matching method to extract IDM-TRIZ knowledge from on-line patent databases. In: TRIZ Future Conference 2012, Lisbon– Portugal