<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Application de transcription des dépenses</figcaption></figure>

en fonction des éléments découverts lors de l'export.

Une fois l'ontologie définie, nous alignons les concepts clés de cette ontologie avec des ontologies de références. Cet alignement est crucial, notamment parce que notre ontologie utilise, par fidélité à la source archivistique, des termes français. Mais il n'y a aucune raison de ne pas permettre à des personnes non francophones d'accéder à ces données : favoriser la réutilisation et l'appropriation des données par le plus grand nombre est un des objectifs du programme RCF, et cela est facilité lorsque les ontologies sont alignées sur une même ontologie de référence. Ces alignements peuvent ensuite être utilisés pour enrichir les données, par exemple en y adjoignant la date de naissance d'un acteur ou d'une actrice.

La table 1 présente les alignements entre l'ontologie RCF et FRBRoo, schema.org, DubinCore et FoaF. Nous n'avons toutefois pas aligné l'intégralité de FRBRoo, bien que cette dernière constitue une des ontologies les plus reconnues dans ce domaine. Parce qu'elle hérite de Cidoc CRM, la notion d'évènement est centrale dans sa modélisation. Or, dans nos données, il y a bien des évènements, mais tout n'est pas évènement : par exemple, nous n'avons pas "l'évènement" de la naissance d'une personne, ce qui est nécessaire dans l'ontologie FRBRoo. De plus, nous voulons éviter des alignements complexes qui ne rendraient pas la réutilisation du modèle aisée. Une fois que nous avons défini l'ontologie, exporté toutes les données à partir des trois bases de données en RDF, nous déployons l'intégration

des triplets RDF (ontologie et données) dans un entrepôt SPARQL public<fnref n="3" />. Nous utilisons Virtuoso Open-Source Edition<fnref n="4" />. Il est alors possible d'interroger cet entrepôt pour obtenir des réponses aux questions telles que "quel est le prix des représentations dans lesquelles un acteur donné a joué et quels sont les frais extraordinaires pour ces représentations ?" Une autre requête possible consiste à comparer les recettes de ces représentations et à les mettre en lien avec la distribution des rôles : ce peut être un moyen d'interroger le processus de vedettarisation des acteurs et actrices.

Pour aider les utilisateurs et utilisatrices ne maitrisant pas le SPARQL à accéder à ces données, nous avons développé une application web https://upnd.pages.logilab.fr/rcf-ui-expense/ qui utilise les données de l'entrepôt SPARQL. Cette application est pour l'instant dédiée aux dépenses, mais il serait intéressant de l'étendre pour prendre en compte les données des deux autres bases.

La figure 4 présente une capture d'écran de l'application. Nous pouvons observer qu'il est possible de comparer plusieurs types de dépenses dans une période donnée. C'est particulièrement utile pour déterminer quelle dépense présente une grande part des dépenses totales en fonction des autres types de dépenses et d'une période donnée. Cette application permet aux utilisateurs ou utilisatrices de com-

<footnote n="3">3. https://rcf-sparql.demo.logilab.fr/</footnote>

<footnote n="4">4. https://vos.openlinksw.com</footnote>
<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Ontologie unifiée RCF</figcaption></figure>
<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Ontologie unifiée RCF</figcaption></figure>
<table><caption>TABLE 1 – Alignement de l'ontologie RCF avec FRBRoo, schema.org, DublinCore et Foaf</caption><thead><tr><th>RCF</th><th>FRBRoo[2]</th><th>schema.org</th><th>DublinCore[6]</th><th>Foaf[3]</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="5">Class</td></tr><tr><td>rcf :Personne</td><td>frbroo :E21_Person</td><td>schema :Person</td><td></td><td>foaf :Person</td></tr><tr><td>rcf :Journée</td><td>frbroo :E5SECEvent</td><td>schema :Event</td><td>dctype :Event</td><td></td></tr><tr><td>rcf :Pièce</td><td>frbroo :F1TWork</td><td>schema :Play</td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :Inteprétation</td><td>frbroo :F31TPerformance</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :Représentation</td><td>frbroo :F2TExpression</td><td>schema :TheaterEvent</td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :ValeurMonétaire</td><td></td><td>schema :MonetaryAmount</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="5">Object Properties</td></tr><tr><td>rcf :aPourAuteur</td><td></td><td>schema :author</td><td>dce :creator</td><td></td></tr><tr><td>rcf :aPourPersonnage</td><td></td><td>schema :character</td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :aPourPiece</td><td>frbroo :R40i_is_representative_expression_for.</td><td>schema :workPerformed</td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :aPourReprésentation</td><td></td><td>schema :subEvent</td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :première</td><td></td><td>schema :firstPerformance</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="5">Data Properties</td></tr><tr><td>rcf :annéeDeMort</td><td></td><td>schema :deathDate</td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :annéeDeNaissance</td><td></td><td>schema :birthDate</td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :civilité</td><td></td><td>schema :gender</td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :nom</td><td></td><td>schema :familyName</td><td></td><td>foaf :surname</td></tr><tr><td>rcf :prénom</td><td></td><td>schema :givenName</td><td></td><td>foaf :givenname</td></tr><tr><td>rcf :pseydonyme</td><td></td><td></td><td></td><td>foaf :nick</td></tr></tbody></table>
<table><caption>TABLE 1 – Alignement de l'ontologie RCF avec FRBROO, schema.org, DublinCore et Foaf</caption><thead><tr><th>RCF</th><th>FRBROO[2]</th><th>schema.org</th><th>DublinCore[6]</th><th>Foaf[3]</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="5">Class</td></tr><tr><td>rcf :Personne</td><td>frbroo :E21_Person</td><td>schema :Person</td><td></td><td>foaf :Person</td></tr><tr><td>rcf :Journée</td><td>frbroo :E5si Event</td><td>schema :Event</td><td>dctype :Event</td><td></td></tr><tr><td>rcf :Pièce</td><td>frbroo :F1 Work</td><td>schema :Play</td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :Inteprétation</td><td>frbroo :F31 Performance</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :Représentation</td><td>frbroo :F2 Expression</td><td>schema :TheaterEvent</td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :ValeurMonétaire</td><td></td><td>schema :MonetaryAmount</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="5">Object Properties</td></tr><tr><td>rcf :aPourAuteur</td><td></td><td>schema :author</td><td>dce :creator</td><td></td></tr><tr><td>rcf :aPourPersonnage</td><td></td><td>schema :character</td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :aPourPiece</td><td>frbroo :R40i_is_representative_expression_for.</td><td>schema :workPerformed</td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :aPourReprésentation</td><td></td><td>schema :subEvent</td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :première</td><td></td><td>schema :firstPerformance</td><td></td><td></td></tr><tr><td colspan="5">Data Properties</td></tr><tr><td>rcf :annéeDeMort</td><td></td><td>schema :deathDate</td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :annéeDeNaissance</td><td></td><td>schema :birthDate</td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :civilité</td><td></td><td>schema :gender</td><td></td><td></td></tr><tr><td>rcf :nom</td><td></td><td>schema :familyName</td><td></td><td>foaf :surname</td></tr><tr><td>rcf :prénom</td><td></td><td>schema :givenName</td><td></td><td>foaf :givenname</td></tr><tr><td>rcf :pseydonyme</td><td></td><td></td><td></td><td>foaf :nick</td></tr></tbody></table>
Dépenses des Registres de la Comédie Française

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Application Web pour visualiser les données des dépenses à partir de l'entrepôt SPARQL</figcaption></figure>

parer la somme ou la moyenne des dépenses sélectionnées pour certaines pièces ou auteurs ou autrices (toujours selon une période donnée).

Le développement de cette application était nécessaire pour permettre à tout le monde d'accéder à ces données. Le problème, néanmoins, est que lors des développements, il a été nécessaire de faire des choix. Nous avons dû arbitrer par exemple sur la façon dont les dépenses sont affichées et dont elles sont filtrées ou agrégées. Dans le cas des dépenses partitionnées, par exemple, nous les considérons comme des champs simples et nous comparons uniquement le total des parts. Si des utilisateurs ou utilisatrices souhaitent explorer ce type de dépenses et étudier finement leur évolution, l'application sera limitée. C'est pourquoi l'entrepôt SPARQL est si important, d'un point de vue technique et scientifique : il permet d'accéder aux données RDF directement, telles qu'elles ont été saisies. Mais il est nécessaire de savoir écrire des requêtes SPARQL, c'est pourquoi nous prenons en considération l'utilisation d'outils comme Sparnatural 5.

5 Conclusion et perspectives

Les Registres des dépenses de la Comédie-Française sont une source d'informations particulièrement riche pour les recherches en humanités. Leur transcription apporte une vraie plus-value, puisqu'elle permet une analyse quantitative des données. Mais l'information y est disparate, à cause des irrégularités dans les types de frais. Nous avons mon-

tré que notre application de transcription des dépenses est conçue pour prendre en compte une partie de ces irrégularités, puis nous avons expliqué comment nous avons fusionné les trois bases de données dans un entrepôt SPARQL dédié, pour permettre au plus grand nombre de personnes d'accéder à ces données.

La disparité des données observée dans les registres RCF nous oblige à avoir une attitude critique à l'égard de l'aproche quantitative. Il nous a semblé important de préciser qu'il existe un biais d'interprétation dans l'application de visualisation. Observer un graphique sur une page web peut donner une impression d'objectivité quant aux données présentées. Mais c'est un leurre : l'aspect quantitatif, qui est seulement une possibilité de lire et de comprendre les informations, résulte d'un processus fait de choix successifs, qui filtrent nécessairement l'information, qui l'orientent et qui lissent les disparités. Mais ces choix sont aussi nécessaires pour rendre l'information lisible et intelligible. C'est la raison pour laquelle les informations quantitatives, telles qu'elles sont présentées dans l'application de visualisation des dépenses, nécessitent d'être interprétées par les chercheurs ou chercheuses. Contextualiser des données devient alors essentiel. Nous avons commencé la création d'une encyclopédie RCF, qui définit les termes utilisés dans les données, telles que "Frais extraordinaires", "Frais ordinaires", "saisons", "loges", "preciput", etc. Le qualitatif vient en quelque sorte au secours du quantitatif, en apportant un

<footnote n="5">5. https://sparnatural.eu/</footnote>
Dépenses des Registres de la Comédie Française

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Application Web pour visualiser les données des dépenses à partir de l'entrepôt SPARQL</figcaption></figure>

parer la somme ou la moyenne des dépenses sélectionnées pour certaines pièces ou auteurs ou autrices (toujours selon une période donnée).

Le développement de cette application était nécessaire pour permettre à tout le monde d'accéder à ces données. Le pro- blème, néanmoins, est que lors des développements, il a été nécessaire de faire des choix. Nous avons dû arbitrer par exemple sur la façon dont les dépenses sont affichées et dont elles sont filtrées ou agrégées. Dans le cas des dépenses par- titionnées, par exemple, nous les considérons comme des champs simples et nous comparons uniquement le total des parts. Si des utilisateurs ou utilisatrices souhaitent explorer ce type de dépenses et étudier finement leur évolution, l'ap- plication sera limitée. C'est pourquoi l'entrepôt SPARQL est si important, d'un point de vue technique et scienti- fique : il permet d'accéder aux données RDF directement, telles qu'elles ont été saisies. Mais il est nécessaire de savoir écrire des requêtes SPARQL, c'est pourquoi nous prenons en considération l'utilisation d'outils comme Sparnatural 5 .

5 Conclusion et perspectives

Les Registres des dépenses de la Comédie-Française sont une source d'informations particulièrement riche pour les recherches en humanités. Leur transcription apporte une vraie plus-value, puisqu'elle permet une analyse quantita- tive des données. Mais l'information y est disparate, à cause des irrégularités dans les types de frais. Nous avons mon-

tré que notre application de transcription des dépenses est conçue pour prendre en compte une partie de ces irrégulari- tés, puis nous avons expliqué comment nous avons fusionné les trois bases de données dans un entrepôt SPARQL dédié, pour permettre au plus grand nombre de personnes d'accé- der à ces données.

La disparité des données observée dans les registres RCF nous oblige à avoir une attitude critique à l'égard de l'ap- proche quantitative. Il nous a semblé important de préciser qu'il existe un biais d'interprétation dans l'application de visualisation. Observer un graphique sur une page web peut donner une impression d'objectivité quant aux données pré- sentées. Mais c'est un leurre : l'aspect quantitatif, qui est seulement une possibilité de lire et de comprendre les in- formations, résulte d'un processus fait de choix successifs, qui filtrent nécessairement l'information, qui l'orientent et qui lissent les disparités. Mais ces choix sont aussi néces- saires pour rendre l'information lisible et intelligible. C'est la raison pour laquelle les informations quantitatives, telles qu'elles sont présentées dans l'application de visualisation des dépenses, nécessitent d'être interprétées par les cher- cheurs ou chercheuses. Contextualiser des données devient alors essentiel. Nous avons commencé la création d'une en- cyclopédie RCF, qui définit les termes utilisés dans les don- nées, telles que "Frais extraordinaires", "Frais ordinaires", "saisons", "loges", "preciput", etc. Le qualitatif vient en quelque sorte au secours du quantitatif, en apportant un

<footnote n="5">5. https://sparnatural.eu/</footnote>
éclairage contextuel indispensable <fnref n="6" />.

Comme discuté dans le chapitre 3, certaines dépenses manuscrites ne sont pas catégorisées. C'est un problème, car de ce fait, nous créons une nouvelle catégorie de dépenses qui vient spécialiser "Frais extraordinaires" pour chaque mention manuscrite non catégorisée. À cause de la nature libre de la mention manuscrite, chaque label identifiant ces catégories sera donc différent, sauf pour quelques exceptions. Le résultat est un grand nombre de catégories ne contenant qu'une seule dépense. Si les données ne sont pas, ou peu, catégorisés, alors l'analyse quantitative perd de son intérêt. C'est pour cela que nous souhaitons explorer les possibilités d'utiliser des algorithmes de catégorisation sur les sous-catégories de "Frais extraordinaires". Il s'agirait d'utiliser l'encyclopédie RCF pour détecter des entités nommées dans les labels des catégories manuscrites et de les regrouper, si elles partagent ces mêmes entités.

Mais, au-delà de la nécessité de contextualiser les données, le problème reste l'accès aux données brutes, afin qu'aux chercheurs et chercheuses puissent être délivrées des informations qui soient le moins biaisées possible. Puisque SPARQL n'est pas si simple à appréhender, il sera nécessaire de former des non spécialistes à ce langage de requête en proposant un moyen pédagogique de l'apprendre : la connaissance, même rudimentaire, de SPARQL peut permettre d'éviter les biais, inévitables, des interfaces de visualisations. Comment rapprocher les chercheurs et chercheuses en humanités de l'accès aux données brutes des registres, qui constituent un si riche fonds ? Comment mettre à profit l'ontologie OWL pour proposer un outil de visualisation qui soit le moins partial et le moins biaisé possible ? Ces questions seront au centre des travaux de ces prochaines années.

## Références

[1] Burrows, S., Roe, G. : Digitizing Enlightenment : Digital Humanities and the Transformation of Eighteenth-century Studies (2020)

[2] Doerr, M., Bekiari, C., LeBoeuf, P., nationale de France, B. : Frbroo, a conceptual model for performing arts. In : 2008 Annual Conference of CIDOC, Athens. pp. 15–18 (2008)

[3] Graves, M., Constabaris, A., Brickley, D. : Foaf : Connecting people on the semantic web. Cataloging & classification quarterly 43(3-4), 191–202 (2007)

[4] Harvey, S., Sanjuan, A. : Le projet des registres journaliers de la comédie-française : Les humanités numériques, dialogue entre les mondes de la recherche et de la documentation. Bulletin des bibliothèques de France (9), 102–109 (2016)

[5] Meroño-Peñuela, A., Ashkpour, A., Van Erp, M., Mandemakers, K., Breure, L., Scharnhorst, A., Schlobach, S., Van Harmelen, F. : Semantic technologies for historical research : A survey. Semantic Web 6(6), 539–564 (2015)

[6] Weibel, S.L., Koch, T. : The dublin core metadata initiative. D-lib magazine 6(12), 1082–9873 (2000)

<footnote n="6">6. https://cfregisters.org/#!/encyclopedie/mots</footnote>
éclairage contextuel indispensable<fnref n="6" />.

Comme discuté dans le chapitre 3, certaines dépenses manuscrites ne sont pas catégorisées. C'est un problème, car de ce fait, nous créons une nouvelle catégorie de dépenses qui vient spécialiser "Frais extraordinaires" pour chaque mention manuscrite non catégorisée. À cause de la nature libre de la mention manuscrite, chaque label identifiant ces catégories sera donc différent, sauf pour quelques exceptions. Le résultat est un grand nombre de catégories ne contenant qu'une seule dépense. Si les données ne sont pas, ou peu, catégorisés, alors l'analyse quantitative perd de son intérêt. C'est pour cela que nous souhaitons explorer les possibilités d'utiliser des algorithmes de catégorisation sur les sous-catégories de "Frais extraordinaires". Il s'agirait d'utiliser l'encyclopédie RCF pour détecter des entités nommées dans les labels des catégories manuscrites et de les regrouper, si elles partagent ces mêmes entités.

Mais, au-delà de la nécessité de contextualiser les données, le problème reste l'accès aux données brutes, afin qu'aux chercheurs et chercheuses puissent être délivrées des informations qui soient le moins biaisées possible. Puisque SPARQL n'est pas si simple à appréhender, il sera nécessaire de former des non spécialistes à ce langage de requête en proposant un moyen pédagogique de l'apprendre : la connaissance, même rudimentaire, de SPARQL peut permettre d'éviter les biais, inévitables, des interfaces de visualisations. Comment rapprocher les chercheurs et chercheuses en humanités de l'accès aux données brutes des registres, qui constituent un si riche fonds ? Comment mettre à profit l'ontologie OWL pour proposer un outil de visualisation qui soit le moins partial et le moins biaisé possible ? Ces questions seront au centre des travaux de ces prochaines années.

## Références

[1] Burrows, S., Roe, G. : Digitizing Enlightenment : Digital Humanities and the Transformation of Eighteenth-century Studies (2020)

[2] Doerr, M., Bekiari, C., LeBoeuf, P., nationale de France, B. : Frbroo, a conceptual model for performing arts. In : 2008 Annual Conference of CIDOC, Athens. pp. 15–18 (2008)

[3] Graves, M., Constabaris, A., Brickley, D. : Foaf : Connecting people on the semantic web. Cataloging & classification quarterly 43(3-4), 191–202 (2007)

[4] Harvey, S., Sanjuan, A. : Le projet des registres journaliers de la comédie-française : Les humanités numériques, dialogue entre les mondes de la recherche et de la documentation. Bulletin des bibliothèques de France (9), 102–109 (2016)

[5] Meroño-Peñuela, A., Ashkpour, A., Van Erp, M., Mandemakers, K., Breure, L., Scharnhorst, A., Schlobach, S., Van Harmelen, F. : Semantic technologies for historical research : A survey. Semantic Web 6(6), 539–564 (2015)

[6] Weibel, S.L., Koch, T. : The dublin core metadata initiative. D-lib magazine 6(12), 1082–9873 (2000)

<footnote n="6">6. https://cfregisters.org/#!/encyclopedie/mots</footnote>
# ÉPIONE : Formaliser un processus métier par une démarche d'ingénierie de la connaissance : retour d'expérience sur le déclassement dans le nucléaire

C. Fourtout¹, P. Prieur¹, A. Berger¹, J-P. Cotton¹, A. Belloni¹, D. Marx², C. Briffaud-Nehme², L. Carvalho², L. Gautier²

¹ Ardans SAS,
6 rue Jean Pierre Timbaud, « Le Campus » Bâtiment B1,
78180 Montigny-le-Bretonneux, France - www.ardans.fr
{cfourtout, pprieur, aberger, jpcotton, abelloni} @ardans.fr,

² Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives, Direction des énergies, Direction des projets de Démantèlement de Service nucléaire et de gestion des Déchets,
618 Rte du Panorama, 92260 Fontenay aux Roses, France - www.cea.fr
{daniel.marx, celeste.briffaud-nehme, luisa.carvalho, laurent.gautier} @cea.fr

14 avril 2023

## Résumé

L'ingénierie de la connaissance s'intéresse à la formalisation des expertises et en particulier à leur structuration, leur modélisation, leur exploitation et leur actualisation dans le temps. ÉPIONE est l'exemple même de l'efficience de cette démarche pour élaborer un référentiel pertinent sur un processus métier même jeune. Le domaine métier est celui du « déclassement » dans le nucléaire et les exigences des autorités de sûreté font que les justifications de dossier administratif doivent être d'une consistance sans faille. Au-delà du très classique transfert de connaissance entre expert et spécialiste métier, ÉPIONE révèle aussi la capacité d'une telle ingénierie à offrir comme résultat une exploitation polyfonctionnelle. La modélisation a été accélérée par la mise en œuvre d'un outil adapté à ce type d'opération; la plate-forme Ardans Knowledge Maker®.

## Mots-clés

ÉPIONE, Ingénierie de la connaissance, Modélisation de process métier, Recueil d'expertise, Exploitation polyfonctionnelle de la connaissance, Déclassement, Gestion et Management, Sûreté nucléaire, Exploitation documentaire, Transfert de connaissance, Conception Agile, Filtre métier, Installations Nucléaires de Base, INB, CEA DES DDSD, DIRAS, ASN, Ardans Knowledge Maker®.

## Abstract

Knowledge engineering is concerned with the formalization of expertise and, in particular, its structuring, modelling, use and updating over time. ÉPIONE is a perfect example of the efficiency of this approach to develop a relevant reference system for a business process, even a young one. The business domain of "decommissioning" in the nuclear industry

and the requirements of the safety authorities mean that the justifications for the administrative file are unfailingly consistent. Beyond the very classic transfer of knowledge between expert and business specialist, ÉPIONE also reveals the ability to have a polyfunctional operation as a result of such engineering. A last, modelling was accelerated by the implementation of an adapted tool to this kind of operation; the Ardans Knowledge Maker® platform.

## Keywords

ÉPIONE, Knowledge engineering, Business process modeling, Collection of expertise, Multifunctional use of knowledge, Decommissioning, Management and administration, Nuclear safety, Document exploitation, Knowledge Transfer, Agile design, business filter, Basic Nuclear Installations, BNI, CEA DES DDSD, DIRAS, ASN, Ardans Knowledge Maker®

# 1 Introduction

Comme toutes les installations industrielles, à l'issue de leur période d'exploitation, les installations nucléaires font l'objet d'opérations de démantèlement, préalablement à une éventuelle libération du site sur lequel elles sont implantées, ou à une réutilisation de celui-ci pour une autre activité. La législation française ainsi que l'Autorité de Sûreté Nucléaire (ASN) imposent aux acteurs du nucléaire, en plus du démantèlement, de mettre en œuvre toutes les actions nécessaires pour réduire le terme source et retirer toute trace de contamination résiduelle dans les structures et les sols afin d'obtenir le déclassement. Ce dernier suit un processus établi par le législateur et l'ASN [1]. L'exploitant nucléaire doit démontrer le respect des exigences définies par ce processus. L'objet de cet article est de présenter
# ÉPIONE : Formaliser un processus métier par une démarche d'ingénierie de la connaissance : retour d'expérience sur le déclassement dans le nucléaire

C. Fourtout¹, P. Prieur¹, A. Berger¹, J-P. Cotton¹, A. Belloni¹,
D. Marx², C. Briffaud-Nehme², L. Carvalho², L. Gautier²

¹ Ardans SAS,
6 rue Jean Pierre Timbaud, « Le Campus » Bâtiment B1,
78180 Montigny-le-Bretonneux, France - www.ardans.fr
{cfourtout, pprieur, aberger, jpcotton, abelloni} @ardans.fr,

² Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives, Direction des énergies, Direction des projets de Démantèlement de Service nucléaire et de gestion des Déchets, 618 Rte du Panorama, 92260 Fontenay aux Roses, France - www.cea.fr
{daniel.marx, celeste.briffaud-nehme, luisa.carvalho, laurent.gautier} @cea.fr

14 avril 2023

## Résumé

L'ingénierie de la connaissance s'intéresse à la formalisation des expertises et en particulier à leur structuration, leur modélisation, leur exploitation et leur actualisation dans le temps. ÉPIONE est l'exemple même de l'efficience de cette démarche pour élaborer un référentiel pertinent sur un processus métier même jeune. Le domaine métier est celui du « déclassement » dans le nucléaire et les exigences des autorités de sûreté font que les justifications de dossier administratif doivent être d'une consistance sans faille. Au-delà du très classique transfert de connaissance entre expert et spécialiste métier, ÉPIONE révèle aussi la capacité d'une telle ingénierie à offrir comme résultat une exploitation polyfonctionnelle. La modélisation a été accélérée par la mise en œuvre d'un outil adapté à ce type d'opération; la plate-forme Ardans Knowledge Maker®.

## Mots-clés

ÉPIONE, Ingénierie de la connaissance, Modélisation de process métier, Recueil d'expertise, Exploitation polyfonctionnelle de la connaissance, Déclassement, Gestion et Management, Sûreté nucléaire, Exploitation documentaire, Transfert de connaissance, Conception Agile, Filtre métier, Installations Nucléaires de Base, INB, CEA DES DDSD, DIRAS, ASN, Ardans Knowledge Maker®.

## Abstract

Knowledge engineering is concerned with the formalization of expertise and, in particular, its structuring, modelling, use and updating over time. ÉPIONE is a perfect example of the efficiency of this approach to develop a relevant reference system for a business process, even a young one. The business domain of "decommissioning" in the nuclear industry

and the requirements of the safety authorities mean that the justifications for the administrative file are unfailingly consistent. Beyond the very classic transfer of knowledge between expert and business specialist, ÉPIONE also reveals the ability to have a polyfunctional operation as a result of such engineering. A last, modelling was accelerated by the implementation of an adapted tool to this kind of operation; the Ardans Knowledge Maker® platform.

## Keywords

ÉPIONE, Knowledge engineering, Business process modeling, Collection of expertise, Multifunctional use of knowledge, Decommissioning, Management and administration, Nuclear safety, Document exploitation, Knowledge Transfer, Agile design, business filter, Basic Nuclear Installations, BNI, CEA DES DDSD, DIRAS, ASN, Ardans Knowledge Maker®

# 1 Introduction

Comme toutes les installations industrielles, à l'issue de leur période d'exploitation, les installations nucléaires font l'objet d'opérations de démantèlement, préalablement à une éventuelle libération du site sur lequel elles sont implantées, ou à une réutilisation de celui-ci pour une autre activité. La législation française ainsi que l'Autorité de Sûreté Nucléaire (ASN) imposent aux acteurs du nucléaire, en plus du démantèlement, de mettre en œuvre toutes les actions nécessaires pour réduire le terme source et retirer toute trace de contamination résiduelle dans les structures et les sols afin d'obtenir le déclassement. Ce dernier suit un processus établi par le législateur et l'ASN [1]. L'exploitant nucléaire doit démontrer le respect des exigences définies par ce processus. L'objet de cet article est de présenter
comment à partir d'une expertise établie lors de premiers chantiers, une démarche outillée d'ingénierie de la connaissance a élicité et formalisé le processus métier pour une meilleure efficience opérationnelle et avec les éléments de preuve justifiant du bon respect de la législation. La phase métier considérée est le « déclassement » schématisé dans la figure 1; c'est l'opération administrative qui consiste, à l'issue des opérations de démantèlement et d'assainissement d'une installation, à supprimer cette dernière de la liste des Installations Nucléaires de Base (ci-après INB) exploitées. Cet article a pour objectif de décrire et d'expliciter certains aspects de la démarche d'ingénierie de la connaissance mis en œuvre pour produire le dispositif ÉPIONE et montrer comment il accompagne les ingénieurs qui l'utilisent dans la constitution du dossier administratif dans le processus de déclassement d'une INB [12].

# 2 Du contexte historique au positionnement métier

## 2.1 Le CEA

Le Commissariat à l'Energie Atomique et aux énergies alternatives (CEA) a été créé le 18 octobre 1945 par Charles de Gaulle. Il est destiné à réaliser des recherches scientifiques et techniques en vue de l'utilisation de l'énergie nucléaire dans les domaines du médical, de l'industrie et de la défense. En 1946, l'ancien fort désaffecté de Châtillon, à Fontenay-aux-Roses abrite le premier centre de recherche du CEA. En 1948, la première pile atomique française, la pile Zoé voit le jour et elle fonctionnera jusqu'en 1976. Aujourd'hui, le site du CEA Fontenay-aux-Roses [9] comprend deux INB, c'est-à-dire des installations qui, de par leur nature ou en raison de la quantité ou de l'activité des substances radioactives qu'elles contiennent, sous soumises à des dispositions particulière en vue de protéger les personnes et l'environnement. Leur fonctionnement est très réglementé et leur durée d'exploitation est limitée dans le temps.

En effet, leur mise à l'arrêt est prévue dès la construction et conduite par l'achèvement des programmes de recherche ou de production qui y sont menés, l'obsolescence des équipements, une maintenance devenue trop coûteuse ou l'évolution de la réglementation. La présence de radioactivité étant différente d'un type d'installation à une autre, ceci rend le processus de déclassement, visant à déclasser l'installation afin de la rendre apte à d'autres usages, spécifique pour chaque site.

## 2.2 Le processus de déclassement

Le processus de déclassement [8, 6] (cf. Figure 1) fait référence à l'ensemble des mesures administratives et techniques prises pour lever en totalité ou en partie les contrôles réglementaires, visant une installation (INB) autorisée, en vue de la réutilisation par le monde civil de celle-ci et du site qui la contient. Ces mesures concernent notamment la planification des chantiers, la caractérisation physique et radiologique des sites, la décontamination des installations et des sites, le démantèlement et la gestion des déchets. Pour

enclencher le processus de déclassement d'un site, deux étapes sont à mettre en œuvre au préalable :

1. **Démanteler** : démonter et sortir les gros équipements et procédés pour évacuer la radioactivité de tous les locaux de l'installation.

2. **Assainir le site où est construite l'INB** : éliminer les substances dangereuses que sont les matières radioactives, les produits chimiques ; les équipements légers tels que le mobilier de laboratoire, les « boîtes à gants » (ou cellules blindées), les appareils d'analyse ; la radioactivité sur certaines parties ou certains équipements de l'installation, en produisant le juste nécessaire en termes de déchets.

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Le processus de déclassement d'ÉPIONE</figcaption></figure>

C'est à Grenoble que pour la première fois en France, entre 2002 et 2013 les opérations d'assainissement et démantèlement ont été menées à leur terme jusqu'au déclassement des INB du CEA suite à l'arrêt de ses programmes de recherche nucléaire. En tant qu'exploitant nucléaire, le CEA est responsable des opérations d'assainissement et de démantèlement proprement dites ainsi que de la gestion des déchets radioactifs qui en sont issus. Les opérations menées à Fontenay-aux-Roses couvrent donc ces 3 volets.

## 2.3 L'état de l'art

Le CEA est un pionnier de la réflexion sur l'usage de base de connaissance dans le secteur du nucléaire depuis les années 1990 [16, 14, 11] ainsi que le rappelle Samah [17]. Courant 2022, nous avons présenté ÉPIONE à l'équipe de Marcoule[10] qui a initié et travaille sur le sujet du « REX Démantèlement » depuis 2004. Il s'avère qu'à leur connaissance il n'existerait pas de travaux équivalents sur le déclassement.

# 3 Le projet ÉPIONE

## 3.1 Le contexte

Le site de Fontenay-aux-Roses (FAR) a débuté son programme de dénucléarisation en 1995 pour se consacrer à la recherche, au développement et à l'innovation dans le domaine des sciences du vivant et de la santé. Au sein de la Direction des Energies (DES), la Direction des projets de Démantèlement, de Service nucléaire et de gestion des Déchets (DDSD) est en charge notamment de l'assainissement démantèlement pour chaque INB qui compose le site (8). L'assainissement et le démantèlement de ces installations nécessitent de nombreuses études et moyens logistiques,
comment à partir d'une expertise établie lors de premiers chantiers, une démarche outillée d'ingénierie de la connaissance a élicité et formalisé le processus métier pour une meilleure efficience opérationnelle et avec les éléments de preuve justifiant du bon respect de la législation. La phase métier considérée est le « déclassement » schématisé dans la figure 1; c'est l'opération administrative qui consiste, à l'issue des opérations de démantèlement et d'assainissement d'une installation, à supprimer cette dernière de la liste des Installations Nucléaires de Base (ci-après INB) exploitées. Cet article a pour objectif de décrire et d'expliciter certains aspects de la démarche d'ingénierie de la connaissance mis en œuvre pour produire le dispositif ÉPIONE et montrer comment il accompagne les ingénieurs qui l'utilisent dans la constitution du dossier administratif dans le processus de déclassement d'une INB [12].

# 2 Du contexte historique au positionnement métier

## 2.1 Le CEA

Le Commissariat à l'Energie Atomique et aux énergies alternatives (CEA) a été créé le 18 octobre 1945 par Charles de Gaulle. Il est destiné à réaliser des recherches scientifiques et techniques en vue de l'utilisation de l'énergie nucléaire dans les domaines du médical, de l'industrie et de la défense. En 1946, l'ancien fort désaffecté de Châtillon, à Fontenay-aux-Roses abrite le premier centre de recherche du CEA. En 1948, la première pile atomique française, la pile Zoé voit le jour et elle fonctionnera jusqu'en 1976.

Aujourd'hui, le site du CEA Fontenay-aux-Roses [9] comprend deux INB, c'est-à-dire des installations qui, de par leur nature ou en raison de la quantité ou de l'activité des substances radioactives qu'elles contiennent, sous soumises à des dispositions particulière en vue de protéger les personnes et l'environnement. Leur fonctionnement est très réglementé et leur durée d'exploitation est limitée dans le temps.

En effet, leur mise à l'arrêt est prévue dès la construction et conduite par l'achèvement des programmes de recherche ou de production qui y sont menés, l'obsolescence des équipements, une maintenance devenue trop coûteuse ou l'évolution de la réglementation. La présence de radioactivité étant différente d'un type d'installation à une autre, ceci rend le processus de déclassement, visant à déclasser l'installation afin de la rendre apte à d'autres usages, spécifique pour chaque site.

## 2.2 Le processus de déclassement

Le processus de déclassement [8, 6] (cf. Figure 1) fait référence à l'ensemble des mesures administratives et techniques prises pour lever en totalité ou en partie les contrôles réglementaires, visant une installation (INB) autorisée, en vue de la réutilisation par le monde civil de celle-ci et du site qui la contient. Ces mesures concernent notamment la planification des chantiers, la caractérisation physique et radiologique des sites, la décontamination des installations et des sites, le démantèlement et la gestion des déchets. Pour

enclencher le processus de déclassement d'un site, deux étapes sont à mettre en œuvre au préalable :

1. **Démanteler** : démonter et sortir les gros équipements et procédés pour évacuer la radioactivité de tous les locaux de l'installation.

2. **Assainir le site où est construite l'INB** : éliminer les substances dangereuses que sont les matières radioactives, les produits chimiques ; les équipements légers tels que le mobilier de laboratoire, les « boîtes à gants » (ou cellules blindées), les appareils d'analyse ; la radioactivité sur certaines parties ou certains équipements de l'installation, en produisant le juste nécessaire en termes de déchets.

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Le processus de déclassement d'ÉPIONE</figcaption></figure>

C'est à Grenoble que pour la première fois en France, entre 2002 et 2013 les opérations d'assainissement et démantèlement ont été menées à leur terme jusqu'au déclassement des INB du CEA suite à l'arrêt de ses programmes de recherche nucléaire. En tant qu'exploitant nucléaire, le CEA est responsable des opérations d'assainissement et de démantèlement proprement dites ainsi que de la gestion des déchets radioactifs qui en sont issus. Les opérations menées à Fontenay-aux-Roses couvrent donc ces 3 volets.

## 2.3 L'état de l'art

Le CEA est un pionnier de la réflexion sur l'usage de base de connaissance dans le secteur du nucléaire depuis les années 1990 [16, 14, 11] ainsi que le rappelle Samah [17]. Courant 2022, nous avons présenté ÉPIONE à l'équipe de Marcoule[10] qui a initié et travaille sur le sujet du « REX Démantèlement » depuis 2004. Il s'avère qu'à leur connaissance il n'existerait pas de travaux équivalents sur le déclassement.

# 3 Le projet ÉPIONE

## 3.1 Le contexte

Le site de Fontenay-aux-Roses (FAR) a débuté son programme de dénucléarisation en 1995 pour se consacrer à la recherche, au développement et à l'innovation dans le domaine des sciences du vivant et de la santé. Au sein de la Direction des Energies (DES), la Direction des projets de Démantèlement, de Service nucléaire et de gestion des Déchets (DDSD) est en charge notamment de l'assainissement démantèlement pour chaque INB qui compose le site (8). L'assainissement et le démantèlement de ces installations nécessitent de nombreuses études et moyens logistiques,
mais également un travail exhaustif de reconstitution documentaire de la vie de l'installation, appelé « Analyse Historique et Fonctionnelle ». Cette reconstitution conduit à la récupération de documents dispersés et vieux souvent de plusieurs dizaines d'années pour les analyser et en tirer des indices sur l'état de contamination détaillé de l'installation. Par ailleurs, le programme de dénucléarisation s'étalant sur plusieurs années, il est apparu nécessaire d'assurer un récolement entre, d'une part, les éléments guidant la démarche actuelle, et d'autre part, l'état de l'art en déclassement, le retour d'expérience et la connaissance des installations au moment de l'interruption. Pour traiter cet aspect un expert en déclassement d'INB du CEA, qui après avoir travaillé à Fontenay-aux-Roses a rejoint Grenoble, a été sollicité. L'expertise de ce dernier se révèle précieuse pour revisiter les travaux de formalisation des connaissances menés à l'époque par un Groupe Métier spécifique, intégrant les exigences de l'Autorité de Sûreté Nucléaire (ASN) et l'aproche du CEA, et éclairer les aspects de la démarche non encore explicitement décrits dans un document guide.

## 3.2 L'ambition

C'est dans ce contexte que l'Unité d'Assainissement-Démantèlement et de reprise de conditionnement des déchets de Fontenay-aux-Roses (UADF) a convenu avec Ardans d'entreprendre une démarche d'ingénierie de la connaissance [2] soutenue par la plate-forme Ardans Knowledge Maker® (AKM) [7]. L'ambition est de démontrer qu'il est possible de proposer un outil « compagnon » du déclassement capable de :

- Modéliser le processus métier du déclassement pour organiser les **connaissances génériques** utilisées par ce processus (savoirs et savoir-faire déjà théorisés ou à formaliser).

- Modéliser les projets de déclassement, installation par installation, pour recueillir les **retours d'expérience** relatifs à chaque tâche de ces projets, gage de progrès continu, et envisager ultérieurement un couplage avec l'outil de gestion de projet utilisé.

- Modéliser la topologie de chaque installation visée pour organiser les **informations sur la vie de l'installation** mises en évidence par l'Analyse Historique et Fonctionnelle, et envisager ultérieurement un couplage avec d'éventuels systèmes de gestion de données techniques utilisés

Le dispositif de management des connaissances liées au déclassement a été appelé ÉPIONE acronyme d'Environnement Prouvant que les Installations sont Ouvrables à de Nouvelles Exploitations.

Ainsi conçu, ÉPIONE offrira aux ingénieurs de sûreté nucléaire et chefs de projet de déclassement de centraliser toutes les informations/dossiers à autorisation ASN liés au déclassement dans un seul référentiel, tels que :

- Le Dossier d'Information Relatif à l'Assainissement final des Structures (DIRAS) qui regroupe les connaissances réglementaires et opérationnelles mises en œuvre pour justifier des informations historiques et fonctionnelles de l'installation et spécifie les opérations et travaux à mener pour obtenir le déclassement,

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Ardans Knowledge Maker® est l'outil pour modéliser et exploiter la connaissance d'ÉPIONE</figcaption></figure>

- Les connaissances règlementaires et opérationnelles liées aux évaluations radiologiques des sols et leur potentielle réhabilitation,

- La demande de déclassement administrative qui présente l'état final de l'installation après assainissement final des structures ainsi que les résultats des contrôles de second niveau...

D'une part ÉPIONE mémorise et restitue d'une manière efficace et fiable les éléments du déclassement à l'ASN et d'autre part constitue un recueil de retours d'expérience (REX) à partager avec les déclassements d'autres installations si l'outil est déployé à l'échelle nationale du CEA.

## 3.3 Les fonctionnalités

L'aspect agile de la démarche de conception d'ÉPIONE a fait converger l'expression de besoin vers une liste de fonctionnalités relevant de deux champs de préoccupation :

1. La préoccupation globale du CEA de disposer d'une base de connaissances sur le processus de déclassement administratif encadrant tout projet, base s'améliorant dans le temps grâce au retour d'expérience des projets.

2. La préoccupation des projets de déclassement opérationnels eux-mêmes qui est de disposer de moyens de mémorisation, classement, restitution dans le temps des informations justifiant les choix opérés dans le cadre du projet.

Les fonctionnalités sur lesquelles a porté l'effort de démonstration sont :

- Constituer la base de connaissance relative à la topologie des installations

- Formaliser et structurer les connaissances mises en œuvre pour mener à bien un **déclassement administratif**. La démarche de déclassement est décomposée en tâches génériques.

- Recueillir le **retour d'expérience** de l'expert pour illustrer les problèmes rencontrés et étayer la partie théorique du processus.
mais également un travail exhaustif de reconstitution documentaire de la vie de l'installation, appelé « Analyse Historique et Fonctionnelle ». Cette reconstitution conduit à la récupération de documents dispersés et vieux souvent de plusieurs dizaines d'années pour les analyser et en tirer des indices sur l'état de contamination détaillé de l'installation. Par ailleurs, le programme de dénucléarisation s'étalant sur plusieurs années, il est apparu nécessaire d'assurer un récolement entre, d'une part, les éléments guidant la démarche actuelle, et d'autre part, l'état de l'art en déclassement, le retour d'expérience et la connaissance des installations au moment de l'interruption. Pour traiter cet aspect un expert en déclassement d'INB du CEA, qui après avoir travaillé à Fontenay-aux-Roses a rejoint Grenoble, a été sollicité. L'expertise de ce dernier se révèle précieuse pour revisiter les travaux de formalisation des connaissances menés à l'époque par un Groupe Métier spécifique, intégrant les exigences de l'Autorité de Sûreté Nucléaire (ASN) et l'aproche du CEA, et éclairer les aspects de la démarche non encore explicitement décrits dans un document guide.

## 3.2 L'ambition

C'est dans ce contexte que l'Unité d'Assainissement-Démantèlement et de reprise de conditionnement des déchets de Fontenay-aux-Roses (UADF) a convenu avec Ardans d'entreprendre une démarche d'ingénierie de la connaissance [2] soutenue par la plate-forme Ardans Knowledge Maker® (AKM) [7]. L'ambition est de démontrer qu'il est possible de proposer un outil « compagnon » du déclassement capable de :

- Modéliser le processus métier du déclassement pour organiser les **connaissances génériques** utilisées par ce processus (savoirs et savoir-faire déjà théorisés ou à formaliser).

- Modéliser les projets de déclassement, installation par installation, pour recueillir les **retours d'expérience** relatifs à chaque tâche de ces projets, gage de progrès continu, et envisager ultérieurement un couplage avec l'outil de gestion de projet utilisé.

- Modéliser la topologie de chaque installation visée pour organiser les **informations sur la vie de l'installation** mises en évidence par l'Analyse Historique et Fonctionnelle, et envisager ultérieurement un couplage avec d'éventuels systèmes de gestion de données techniques utilisés

Le dispositif de management des connaissances liées au déclassement a été appelé ÉPIONE acronyme d'Environnement Prouvant que les Installations sont Ouvrables à de Nouvelles Exploitations.

Ainsi conçu, ÉPIONE offrira aux ingénieurs de sûreté nucléaire et chefs de projet de déclassement de centraliser toutes les informations/dossiers à autorisation ASN liés au déclassement dans un seul référentiel, tels que :

- Le Dossier d'Information Relatif à l'Assainissement final des Structures (DIRAS) qui regroupe les connaissances réglementaires et opérationnelles mises en œuvre pour justifier des informations historiques et fonctionnelles de l'installation et spécifie les opérations et travaux à mener pour obtenir le déclassement,

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Ardans Knowledge Maker® est l'outil pour modéliser et exploiter la connaissance d'ÉPIONE</figcaption></figure>

- Les connaissances règlementaires et opérationnelles liées aux évaluations radiologiques des sols et leur potentielle réhabilitation,

- La demande de déclassement administrative qui présente l'état final de l'installation après assainissement final des structures ainsi que les résultats des contrôles de second niveau...

D'une part ÉPIONE mémorise et restitue d'une manière efficace et fiable les éléments du déclassement à l'ASN et d'autre part constitue un recueil de retours d'expérience (REX) à partager avec les déclassements d'autres installations si l'outil est déployé à l'échelle nationale du CEA.

## 3.3 Les fonctionnalités

L'aspect agile de la démarche de conception d'ÉPIONE a fait converger l'expression de besoin vers une liste de fonctionnalités relevant de deux champs de préoccupation :

1. La préoccupation globale du CEA de disposer d'une base de connaissances sur le processus de déclassement administratif encadrant tout projet, base s'améliorant dans le temps grâce au retour d'expérience des projets.

2. La préoccupation des projets de déclassement opérationnels eux-mêmes qui est de disposer de moyens de mémorisation, classement, restitution dans le temps des informations justifiant les choix opérés dans le cadre du projet.

Les fonctionnalités sur lesquelles a porté l'effort de démonstration sont :

- Constituer la base de connaissance relative à la topologie des installations

- Formaliser et structurer les connaissances mises en œuvre pour mener à bien un **déclassement administratif**. La démarche de déclassement est décomposée en tâches génériques.

- Recueillir le **retour d'expérience** de l'expert pour illustrer les problèmes rencontrés et étayer la partie théorique du processus.
— Utiliser la base de connaissance pour piloter (suivre et gérer) les projets opérationnels de déclassement de chaque installation qui constitue l'INB. La réalisation d'une tâche opérationnelle implique l'utilisation des connaissances liées à sa version générique et l'exploitation des informations relatives aux installations répertoriées dans la base.

— Faciliter la rédaction et l'actualisation des livrables associés aux tâches et en particulier le DIRAS, document de justification à soumettre à l'ASN pour valider les opérations d'assainissement démantelement.

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Le synoptique des enjeux d'ÉPIONE</figcaption></figure>

La figure 3 résume et explicite tout l'enjeu d'ÉPIONE depuis la règlementation à satisfaire, le processus métier (à formaliser) à suivre, la déclinaison pour le site source et la production du résultat ciblé par les ingénieurs en totale conformité avec la règlementation.

# 4 L'élaboration de la base de connaissance

## 4.1 AKM la plate-forme support d'ÉPIONE

Ardans Knowledge Maker® dont les principes fondamentaux sont rappelés en figure 2, a été retenu comme l'outil pour représenter et associer la connaissance car il intègre la méthode [15] et les fonctionnalités clés [3] pour concevoir puis implanter le modèle de connaissances d'ÉPIONE. Ces caractéristiques sont :

— Des **modèles de connaissances** qui reprennent les catégories d'informations (« éléments de connaissance ») à gérer.

— Plusieurs **référentiels** qui partitionnent la base selon différentes logiques orientées utilisateur.

— Un **plan d'indexation** : arborescence de descripteurs/items du domaine utilisés pour indexer/référerencer les connaissances, aussi appelé items de vue.

— Des **contextes** pour modéliser des sujets et accéder directement aux connaissances afférentes.

Chaque élément (ou « fiche ») de connaissance est généré

à partir d'un modèle, lui-même composé de rubriques qui sont renseignées afin de bien décrire tous les aspects constitutifs de la connaissance. Cet élément de connaissance a la capacité de porter des fichiers en pièces attachées pour détailler ou illustrer certains points. Par ailleurs tout élément de connaissance est potentiellement relié à tout autre selon une sémantique de lien à préciser dans l'élément lui-même. Le système assurant la création automatique des liens inverses, ceci constitue progressivement le tissage, d'une ontologie du domaine de connaissance. Grâce à ces fonctionnalités d'AKM, l'ingénieur de la connaissance, en « construction » [13] avec l'équipe métier, est capable de :

— Valoriser les plans de classement en une taxonomie intégrée dans l'outil (cf. figure 7).

— Structurer la base pour ajuster les modèles de contenus en fonction du besoin précis du métier.

— Positionner et intégrer la documentation fournie par le « métier » dans cet outil et cette taxonomie.

## 4.2 ÉPIONE : une modélisation multi référentiels

La première étape pour l'ingénieur de la connaissance consiste à analyser les documents existants fournis par l'équipe pour s'imprégner du domaine du déclassement et des informations à modéliser. Ces documents sont essentiellement des exemples de rapports rédigés dans le cadre de projets précédents (dont un DIRAS) ou des fichiers de chronologie de tâches par phase, remplis à la main. A l'issue de la prise en compte de ces éléments et de leur appropriation, vient ensuite le temps d'une proposition de structuration. La démarche d'ingénierie de la connaissance conduit à proposer une vision consolidée de la méthode de déclassement en rendant accessibles tous les documents méthodologiques (ils listent le comment faire l'activité) correspondants à chaque tâche ainsi que l'inventaire des tâches opérationnelles à faire, en cours ou achevées. L'ingénieur de

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>FIGURE 4 – La modélisation des référentiels constituant la base ÉPIONE</figcaption></figure>

la connaissance est ainsi amené à paramétrer dans le même dispositif divers référentiels qui se côtoient :

— Le référentiel de la démarche de déclassement administratif
— Utiliser la base de connaissance pour piloter (suivre et gérer) les projets opérationnels de déclassement de chaque installation qui constitue l'INB. La réalisation d'une tâche opérationnelle implique l'utilisation des connaissances liées à sa version générique et l'exploitation des informations relatives aux installations répertoriées dans la base.

— Faciliter la rédaction et l'actualisation des livrables associés aux tâches et en particulier le DIRAS, document de justification à soumettre à l'ASN pour valider les opérations d'assainissement démantelement.

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Le synoptique des enjeux d'ÉPIONE</figcaption></figure>

La figure 3 résume et explicite tout l'enjeu d'ÉPIONE depuis la règlementation à satisfaire, le processus métier (à formaliser) à suivre, la déclinaison pour le site source et la production du résultat ciblé par les ingénieurs en totale conformité avec la règlementation.

# 4 L'élaboration de la base de connaissance

## 4.1 AKM la plate-forme support d'ÉPIONE

Ardans Knowledge Maker® dont les principes fondamentaux sont rappelés en figure 2, a été retenu comme l'outil pour représenter et associer la connaissance car il intègre la méthode [15] et les fonctionnalités clés [3] pour concevoir puis implanter le modèle de connaissances d'ÉPIONE. Ces caractéristiques sont :

— Des **modèles de connaissances** qui reprennent les catégories d'informations (« éléments de connaissance ») à gérer.

— Plusieurs **référentiels** qui partitionnent la base selon différentes logiques orientées utilisateur.

— Un **plan d'indexation** : arborescence de descripteurs/items du domaine utilisés pour indexer/référencer les connaissances, aussi appelé items de vue.

— Des **contextes** pour modéliser des sujets et accéder directement aux connaissances afférentes.

Chaque élément (ou « fiche ») de connaissance est généré

à partir d'un modèle, lui-même composé de rubriques qui sont renseignées afin de bien décrire tous les aspects constitutifs de la connaissance. Cet élément de connaissance a la capacité de porter des fichiers en pièces attachées pour détailler ou illustrer certains points. Par ailleurs tout élément de connaissance est potentiellement relié à tout autre selon une sémantique de lien à préciser dans l'élément lui-même. Le système assurant la création automatique des liens inverses, ceci constitue progressivement le tissage, d'une ontologie du domaine de connaissance. Grâce à ces fonctionnalités d'AKM, l'ingénieur de la connaissance, en « construction » [13] avec l'équipe métier, est capable de :

— Valoriser les plans de classement en une taxonomie intégrée dans l'outil (cf. figure 7).

— Structurer la base pour ajuster les modèles de contenus en fonction du besoin précis du métier.

— Positionner et intégrer la documentation fournie par le « métier » dans cet outil et cette taxonomie.

## 4.2 ÉPIONE : une modélisation multi référentiels

La première étape pour l'ingénieur de la connaissance consiste à analyser les documents existants fournis par l'équipe pour s'imprégner du domaine du déclassement et des informations à modéliser. Ces documents sont essentiellement des exemples de rapports rédigés dans le cadre de projets précédents (dont un DIRAS) ou des fichiers de chronologie de tâches par phase, remplis à la main. A l'issue de la prise en compte de ces éléments et de leur appropriation, vient ensuite le temps d'une proposition de structuration. La démarche d'ingénierie de la connaissance conduit à proposer une vision consolidée de la méthode de déclassement en rendant accessibles tous les documents méthodologiques (ils listent le comment faire l'activité) correspondants à chaque tâche ainsi que l'inventaire des tâches opérationnelles à faire, en cours ou achevées. L'ingénieur de

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>FIGURE 4 – La modélisation des référentiels constituant la base ÉPIONE</figcaption></figure>

la connaissance est ainsi amené à paramétrer dans le même dispositif divers référentiels qui se côtoient :

— Le référentiel de la démarche de déclassement administratif
- Les référentiels de topologie et d'historique de vie de chaque installation

- Les référentiels des projets de déclassement opérationnels de chaque installation (l'application concrète de la démarche à une installation donnée)

La modélisation proposée par Ardans est représentée de façon simplifiée supra (voir figure 4), avec les référentiels évoqués respectivement en bleu, rouge, et vert.

Le référentiel de démarche de déclassement administratif est instancié dans l'outil pour avoir un accès permanent à l'ensemble des connaissances disponibles pour la préparation et l'exécution des tâches de déclassement.

Les deux autres ensembles de référentiels relatifs à la topologie / analyse historique et fonctionnelle d'une part, et la conduite des projets opérationnels d'autre part, sont paramétrés au fur et à mesure du lancement des opérations de déclassement. Ils visent à enregistrer tous les éléments produits par la démarche administrative appliquée à l'INB ciblée.

# 5 Les différentes modalités d'exploitation du contenu d'ÉPIONE

## 5.1 Le portail d'accueil et matrice de synthèse du contenu

Le portail d'accueil d'ÉPIONE illustré en figure 5 donne à l'utilisateur les moyens de rechercher, visualiser, naviguer de fiche en fiche à partir d'un sujet d'entrée choisi, comme par exemple la démarche de déclassement. L'utilisateur peut aussi choisir d'accéder aux informations d'un bâtiment d'une installation en particulier. Dès lors, il s'agit bien d'une représentation à des fins d'exploitation polyfonctionnelle de la connaissance.

Depuis ce portail il est par ailleurs possible pour l'ingénieur métier d'accéder à une vision consolidée du contenu de la base, phase par phase, au moyen d'une « Matrice de synthèse ». Cette Matrice présente d'une part les tâches à réaliser et d'autre part les « INB à traiter ». Elle compile de façon dynamique le contenu de la base de façon à fournir, pour chaque tâche :

- L'état des lieux des connaissances formalisées disponibles pour préparer et exécuter la tâche (processus administratif).

- L'état des lieux des documents produits à l'instant t, INB par INB, susceptibles d'illustrer le ou les livrables attendus pour la tâche. Cet état donne également une idée « macro » de l'avancement du projet de déclassement d'une INB considérée.

Cette Matrice affiche bien entendu les liens d'accès direct aux fiches tâches et livrables récapitulés. Cette approche se substitue avantageusement à la mise à jour manuelle d'un tableur, exercice toujours exposé au risque de ne pas tenir compte des dernières évolutions, et qui donne difficilement un accès direct aux éléments recensés.

## 5.2 Intégration de la connaissance relative aux tâches de déclassement administratif

Sur la base des documents métiers existants, le processus de déclassement administratif est implanté dans ÉPIONE sous la forme de phases, sous-phases et tâches à réaliser. Pour chaque tâche, une fiche est créée et répertorie :

- La description de la tâche à réaliser, établie à partir des documents existants (notamment des « Fiches Tâche »).

- Le document livrable-type attendu (rapport, dossier, etc.) : un sommaire-type et un contenu-type pour chaque chapitre, à adapter au cas particulier de chaque INB traitée.

- Les méthodes et les principes à prendre en compte dans la réalisation

- Les retours d'expérience d'exécution de la tâche.

Ces éléments prennent eux-mêmes la forme de fiches spécifiques qui sont toutes rattachées à la tâche et à la phase concernée.

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>FIGURE 5 – La page d'accueil propose une exploitation polyfonctionnelle d'ÉPIONE</figcaption></figure>

Une fonctionnalité spécifique d'AKM®, est exploitée pour faciliter la conception la mise à jour et la mise à disposition du document livrable-type. Ce document, est décrit de façon modulaire dans la base en passant par une fiche « Sommaire de Dossier » et des fiches « Section de dossier ». Les Sections de dossier comportent un texte générique et intègrent dynamiquement le contenu des fiches « Méthode ou Principe ». Ces dernières sont ainsi « factorisées » pour l'ensemble des dossiers. Pour faciliter l'exploitation de ce document livrable-type et procurer un gain de temps, un export bureautique (Word ou pdf) est généré, avec des en-tête et pied-de-pages prédéfinis. Cette base générique peut alors être ajustée par l'ingénieur métier selon les particularités de l'INB traitée.
- Les référentiels de topologie et d'historique de vie de chaque installation

- Les référentiels des projets de déclassement opérationnels de chaque installation (l'application concrète de la démarche à une installation donnée)

La modélisation proposée par Ardans est représentée de façon simplifiée supra (voir figure 4), avec les référentiels évoqués respectivement en bleu, rouge, et vert.

Le référentiel de démarche de déclassement administratif est instancié dans l'outil pour avoir un accès permanent à l'ensemble des connaissances disponibles pour la préparation et l'exécution des tâches de déclassement.

Les deux autres ensembles de référentiels relatifs à la topologie / analyse historique et fonctionnelle d'une part, et la conduite des projets opérationnels d'autre part, sont paramétrés au fur et à mesure du lancement des opérations de déclassement. Ils visent à enregistrer tous les éléments produits par la démarche administrative appliquée à l'INB ciblée.

# 5 Les différentes modalités d'exploitation du contenu d'ÉPIONE

## 5.1 Le portail d'accueil et matrice de synthèse du contenu

Le portail d'accueil d'ÉPIONE illustré en figure 5 donne à l'utilisateur les moyens de rechercher, visualiser, naviguer de fiche en fiche à partir d'un sujet d'entrée choisi, comme par exemple la démarche de déclassement. L'utilisateur peut aussi choisir d'accéder aux informations d'un bâtiment d'une installation en particulier. Dès lors, il s'agit bien d'une représentation à des fins d'exploitation polyfonctionnelle de la connaissance.

Depuis ce portail il est par ailleurs possible pour l'ingénieur métier d'accéder à une vision consolidée du contenu de la base, phase par phase, au moyen d'une « Matrice de synthèse ». Cette Matrice présente d'une part les tâches à réaliser et d'autre part les « INB à traiter ». Elle compile de façon dynamique le contenu de la base de façon à fournir, pour chaque tâche :

- L'état des lieux des connaissances formalisées disponibles pour préparer et exécuter la tâche (processus administratif).

- L'état des lieux des documents produits à l'instant t, INB par INB, susceptibles d'illustrer le ou les livrables attendus pour la tâche. Cet état donne également une idée « macro » de l'avancement du projet de déclassement d'une INB considérée.

Cette Matrice affiche bien entendu les liens d'accès direct aux fiches tâches et livrables récapitulés. Cette approche se substitue avantageusement à la mise à jour manuelle d'un tableur, exercice toujours exposé au risque de ne pas tenir compte des dernières évolutions, et qui donne difficilement un accès direct aux éléments recensés.

## 5.2 Intégration de la connaissance relative aux tâches de déclassement administratif

Sur la base des documents métiers existants, le processus de déclassement administratif est implanté dans ÉPIONE sous la forme de phases, sous-phases et tâches à réaliser. Pour chaque tâche, une fiche est créée et répertorie :

- La description de la tâche à réaliser, établie à partir des documents existants (notamment des « Fiches Tâche »).

- Le document livrable-type attendu (rapport, dossier, etc.) : un sommaire-type et un contenu-type pour chaque chapitre, à adapter au cas particulier de chaque INB traitée.

- Les méthodes et les principes à prendre en compte dans la réalisation

- Les retours d'expérience d'exécution de la tâche.

Ces éléments prennent eux-mêmes la forme de fiches spécifiques qui sont toutes rattachées à la tâche et à la phase concernée.

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>FIGURE 5 – La page d’accueil propose une exploitation polyfonctionnelle d’ÉPIONE</figcaption></figure>

Une fonctionnalité spécifique d'AKM®, est exploitée pour faciliter la conception la mise à jour et la mise à disposition du document livrable-type. Ce document, est décrit de façon modulaire dans la base en passant par une fiche « Sommaire de Dossier » et des fiches « Section de dossier ». Les Sections de dossier comportent un texte générique et intègrent dynamiquement le contenu des fiches « Méthode ou Principe ». Ces dernières sont ainsi « factorisées » pour l'ensemble des dossiers. Pour faciliter l'exploitation de ce document livrable-type et procurer un gain de temps, un export bureautique (Word ou pdf) est généré, avec des en-tête et pied-de-pages prédéfinis. Cette base générique peut alors être ajustée par l'ingénieur métier selon les particularités de l'INB traitée.
## 5.3 Description des installations et intégration des projets opérationnels

Le référencement des événements significatifs et des tâches de déclassement à réaliser nécessite de disposer d'une présentation fine de l'installation.

Dans ÉPIONE l'installation est modélisée sur la base des éléments fournis par les « Notes Descriptives » où sont re-pérés les éléments topologiques significatifs : bâtiments, salles, réseaux, éléments de génie civil susceptibles d'être concernés par la contamination radiologique.

Concrètement, la modélisation de ces informations se tra-duit par une fiche de connaissance par « élément topolo-gique ». Une telle fiche sert de « point de référencement » aux autres fiches pour accéder de façon précise et fiable :

- aux détails de l'historique de l'installation (évolu-tions intervenues, événements significatifs, état ra-diologique, etc.),

- aux travaux projetés ou en cours (fiches tâches opé-rationnelles).

Toutes les informations intégrées sont accessibles rapide-ment et référençables dans un unique référentiel partagé : ces informations sont réutilisables par les acteurs pour la réalisation de tâches opérationnelles du déclassement pour lesquelles elles s'avèrent nécessaires.

Pour une utilisation optimale, il convient que la base soit enrichie au fil de l'eau. Chaque utilisateur qui dispose des droits de contribution est susceptible d'ajouter un élément de connaissance en le rattachant à l'item de vue concerné et aux autres éléments déjà présents avec qui il est en lien [5]. La réalisation d'une tâche, par exemple les re-cherches réalisées dans le cadre de l'analyse historique et fonctionnelle, permet également d'apporter des éléments de connaissances relatifs aux installations concernées, élé-ments qui ipso facto sont à intégrer dans la base.

En effet, lors de la recherche d'historique, un certain nombre d'événements significatifs ressortent et il convient de profiter du contexte identifié pour les capitaliser opportunement. L'intérêt de compléter la base au fur et à mesure est évident : pour faciliter les recherches et la réalisation des tâches.

Les éléments de connaissance ainsi organisés dans ÉPIONE sont utiles dans le cadre du déclassement opéra-tionnel, et répondent plus facilement aux instructions des tâches qui sont documentées. L'agrégation des éléments est une source d'efficience opérationnelle car elle met fin à la dispersion des informations qui contraignait les ingénieurs à un long travail de recherche documentaire, qui au-delà de l'aspect fastidieux ne garantissait par une exhaustivité dans la recherche.

## 5.4 Capitalisation et intégration des retours d'expérience

Si la partie théorique est remplie avec les éléments fournis, elle devra être complétée par les équipes du CEA de ma-nière à enrichir la base et la rendre la plus exhaustive pos-sible. Mais un aspect important reste la capitalisation des retours d'expérience sur les précédentes opérations de dé-

classement. La nature des différents entretiens ciblés avec l'expert a été précieuse pour affiner la modélisation de la démarche et la terminologie implantée au niveau des items d'indexation. Ils ont été guidés par les questions sélection-nées au préalable par l'ingénieure de la connaissance et l'ingénieure sûreté à propos de tâches précises, comme en particulier la « 1.2.2 » relative à la « justification des profondeurs de traitement des surfaces ». Il n'était pas envisa-geable d'être exhaustif compte tenu de la disponibilité des acteurs et dans le temps imparti.

Le contenu des entretiens a été capitalisé et formalisé dans les fiches des modèles ÉPIONE puis relié aux éléments exis-tants selon un degré de pertinence défini par l'équipe métier. Ces retours d'expérience sont exploitables à l'infini par les équipes actuelles et futures, en charge de déclassement.

L'objectif est de continuer à formaliser les différents retours d'expérience au fur et à mesure de l'avancement des projets pour capitaliser les savoirs des équipes au cours des déclas-sements.

## 6 L'analyse cartographique des éléments contenus dans ÉPIONE

L'un des points forts de l'outil AKM est de supporter les relations entre informations; c'est-à-dire que l'on sait af-ficher le lien direct entre différents éléments de connais-sance. Ces liens sont alors visualisables et analysables via un graphe ainsi que le présente la figure 6) : des clusters sont mis en exergue et la qualité de la nature des liens entre les éléments est appréciée. Avec ce module la cohérence de la base est mieux assurée donc parfaitement qualifiée : un outil de « Qualité » au sens premier du terme comme nous allons le préciser.

<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>FIGURE 6 – Les clusters observés dans la base ÉPIONE</figcaption></figure>

Une fois la base constituée, l'ensemble des connaissances mis à disposition dans la base se visualise à travers un graphe d'élément de connaissance. Cette restitution est per-formante pour assurer la cohérence de la base constituée. Parmi les observations [18], si l'on repère certains éléments isolés, cela signifie qu'il n'a rien à y faire ou plus vraisem-bablement qu'il manque encore un/des éléments ou des in-formations dans la base afin que l'élément leur soit rattaché
## 5.3 Description des installations et intégration des projets opérationnels

Le référencement des événements significatifs et des tâches de déclassement à réaliser nécessite de disposer d'une présentation fine de l'installation.

Dans ÉPIONE l'installation est modélisée sur la base des éléments fournis par les « Notes Descriptives » où sont re-pérés les éléments topologiques significatifs : bâtiments, salles, réseaux, éléments de génie civil susceptibles d'être concernés par la contamination radiologique.

Concrètement, la modélisation de ces informations se tra-duit par une fiche de connaissance par « élément topolo-gique ». Une telle fiche sert de « point de référencement » aux autres fiches pour accéder de façon précise et fiable :

- aux détails de l'historique de l'installation (évolu-tions intervenues, événements significatifs, état ra-diologique, etc.),

- aux travaux projetés ou en cours (fiches tâches opé-rationnelles).

Toutes les informations intégrées sont accessibles rapide-ment et référençables dans un unique référentiel partagé : ces informations sont réutilisables par les acteurs pour la réalisation de tâches opérationnelles du déclassement pour lesquelles elles s'avèrent nécessaires.

Pour une utilisation optimale, il convient que la base soit enrichie au fil de l'eau. Chaque utilisateur qui dispose des droits de contribution est susceptible d'ajouter un élément de connaissance en le rattachant à l'item de vue concerné et aux autres éléments déjà présents avec qui il est en lien [5]. La réalisation d'une tâche, par exemple les re-cherches réalisées dans le cadre de l'analyse historique et fonctionnelle, permet également d'apporter des éléments de connaissances relatifs aux installations concernées, élé-ments qui ipso facto sont à intégrer dans la base.

En effet, lors de la recherche d'historique, un certain nombre d'événements significatifs ressortent et il convient de profiter du contexte identifié pour les capitaliser opportunement. L'intérêt de compléter la base au fur et à mesure est évident : pour faciliter les recherches et la réalisation des tâches.

Les éléments de connaissance ainsi organisés dans ÉPIONE sont utiles dans le cadre du déclassement opéra-tionnel, et répondent plus facilement aux instructions des tâches qui sont documentées. L'agrégation des éléments est une source d'efficience opérationnelle car elle met fin à la dispersion des informations qui contraignait les ingénieurs à un long travail de recherche documentaire, qui au-delà de l'aspect fastidieux ne garantissait par une exhaustivité dans la recherche.

## 5.4 Capitalisation et intégration des retours d'expérience

Si la partie théorique est remplie avec les éléments fournis, elle devra être complétée par les équipes du CEA de ma-nière à enrichir la base et la rendre la plus exhaustive pos-sible. Mais un aspect important reste la capitalisation des retours d'expérience sur les précédentes opérations de dé-

classement. La nature des différents entretiens ciblés avec l'expert a été précieuse pour affiner la modélisation de la démarche et la terminologie implantée au niveau des items d'indexation. Ils ont été guidés par les questions sélection-nées au préalable par l'ingénieure de la connaissance et l'ingénieure sûreté à propos de tâches précises, comme en particulier la « 1.2.2 » relative à la « justification des profondeurs de traitement des surfaces ». Il n'était pas envisa-geable d'être exhaustif compte tenu de la disponibilité des acteurs et dans le temps imparti.

Le contenu des entretiens a été capitalisé et formalisé dans les fiches des modèles ÉPIONE puis relié aux éléments exis-tants selon un degré de pertinence défini par l'équipe métier. Ces retours d'expérience sont exploitables à l'infini par les équipes actuelles et futures, en charge de déclassement.

L'objectif est de continuer à formaliser les différents retours d'expérience au fur et à mesure de l'avancement des projets pour capitaliser les savoirs des équipes au cours des déclas-sements.

# 6 L'analyse cartographique des éléments contenus dans ÉPIONE

L'un des points forts de l'outil AKM est de supporter les relations entre informations; c'est-à-dire que l'on sait af-ficher le lien direct entre différents éléments de connais-sance. Ces liens sont alors visualisables et analysables via un graphe ainsi que le présente la figure 6) : des clusters sont mis en exergue et la qualité de la nature des liens entre les éléments est appréciée. Avec ce module la cohérence de la base est mieux assurée donc parfaitement qualifiée : un outil de « Qualité » au sens premier du terme comme nous allons le préciser.

<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>FIGURE 6 – Les clusters observés dans la base ÉPIONE</figcaption></figure>

Une fois la base constituée, l'ensemble des connaissances mis à disposition dans la base se visualise à travers un graphe d'élément de connaissance. Cette restitution est per-formante pour assurer la cohérence de la base constituée. Parmi les observations [18], si l'on repère certains éléments isolés, cela signifie qu'il n'a rien à y faire ou plus vraisem-bablement qu'il manque encore un/des éléments ou des in-formations dans la base afin que l'élément leur soit rattaché
et ainsi soit correctement positionné dans le dispositif.

L'exemple du graphe en figure 6 représente les éléments de connaissance sélectionnés (présents pour un utilisateur) dans la base. Dans cette représentation, chaque élément est visualisé par un disque dont la couleur est liée à son modèle (ou type de connaissance) et sa taille est liée au nombre de connexions qu'il possède. Les deux grands concepts que sont les informations relatives aux INB et la démarche de déclassement apparaissent distinctement, reliés par ce qu'on a appelé les tâches opérationnelles, i.e. l'application des tâches administratives aux cas concrets d'une INB.

Chaque élément de connaissance est bien relié à un ou plusieurs autres éléments et montre bien la dépendance entre les éléments et la connectivité de la base. Ainsi il est possible de naviguer de proche en proche pour retrouver un élément de réponse.

La fiche sommaire qui est utilisée dans la rédaction du livrable est bien rattachée à une tâche opérationnelle, et le graphe aide à tracer les références utilisées. Ainsi les justifications nécessaires à la rédaction, par exemple, du DIRAS qui est un des rapports clés à remettre à l'ASN dans le cadre du déclassement d'une INB se retrouvent facilement.

# 7 Bilan et perspectives

## 7.1 Le premier effet de l'opération

La réalisation d'un projet d'ingénierie de la connaissance a comme premier résultat le **transfert de la connaissance** entre « l'expert » et le système certes, mais surtout entre « l'expert » et les ingénieurs destinataires : le bonus des questionnements produits par les ingénieurs de la connaissance se manifeste par l'importance de la **formalisation de cette connaissance** qui se doit d'être structurée pour disposer in fine d'efficience dans la représentation dans la plate-forme.

Si le projet ÉPIONE dans sa première étape probatoire a été réalisé durant un délai d'un semestre, les **charges** en terme de ressources d'ingénierie ont été particulièrement serrées ; cela constitue un autre point de performance. La conduite de l'opération a nécessité au-delà de l'architecture informatique adaptée au contexte, une sensibilisation et une formation des ingénieurs de la maîtrise d'ouvrage à l'ingénierie de la connaissance et la prise en main de l'environnement ÉPIONE qui s'en est découlé.

La valeur ajoutée d'ÉPIONE se trouve aussi sur ; la **qualité de la justification** des éléments évoqués et fournis à l'autorité de sûreté, le **pilotage de l'avancée du dossier**, la **traçabilité du processus d'instruction** des éléments et bien sûr l'**efficience en production** pour la mise en conformité qui est raccourcie grâce à la performance de la modélisation.

Après le succès de la réalisation de la première étape, où la modélisation du processus de déclassement a été réalisé dans un environnement enrichi par l'expertise existante et décliné pour une opération en cours avec l'appropriation de la démarche par l'équipe projet, la prochaine échéance impose une prise en compte plus large de l'organisation [4] et ce calendrier futur n'est pas arrêté à ce jour.

De manière quantitative, cette phase initiale de ÉPIONE a

produit une centaine de fiches « génériques » validées sur les quatre phases du processus administratif (et donc indépendantes d'une installation). Cette approche très pragmatique mérite des champs d'actions complémentaires pour enrichir les fonctionnalités et valider la « généricité effective » de l'approche.

## 7.2 Les autres retours de son exploitation

Dans les retours d'exploitation d'ÉPIONE, il y a des valorisations qualitatives extrêmement remarquables qui ont été relevées par le management de l'unité :

* « appropriation de la démarche » : l'action de déclassement est une action complexe par le respect du cadre multidimensionnel imposé par l'autorité de sûreté ; la mise à disposition d'ÉPIONE aux nouveaux ingénieurs de l'unité a catalysé leur apprentissage et leur maîtrise de ce cadre règlementaire.

* « appropriation de l'environnement concerné (INB) » : la modélisation des espaces et les différents points de vue mis à disposition de l'utilisateur (dont un référentiel topologique des INB) font que le site à déclasser est plus rapidement cerné par le nouvel ingénieur ;

* « appropriation de l'avancée du projet » : la formalisation précise du processus, le cadrage du phasage du déclassement, la nature de l'estimation de la durée des tâches à accomplir, la capacité à savoir anticiper ou pas un dossier ont été des justificatifs comme des clés de décision pour la validation d'un nouveau planning directeur pour le projet global.

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>FIGURE 7 – ÉPIONE et ses « filtres métier » majeurs</figcaption></figure>

L'apport de cette action d'ingénierie de la connaissance est intrinsèquement lié à l'aide à l'appropriation d'un domaine métier extrêmement vaste. Cette **modélisation**, ces **référentiels** et ce **langage** partagés forment un socle solide pour faciliter la qualité des échanges sans la moindre ambiguïté, pour améliorer une efficience opérationnelle pour les équipes d'ingénieurs impliqués sur l'opération de déclassement. L'outil Ardans Knowledge Maker® exploite toutes ces dimensions comme autant de « filtres métier » exploités
et ainsi soit correctement positionné dans le dispositif.

L'exemple du graphe en figure 6 représente les éléments de connaissance sélectionnés (présents pour un utilisateur) dans la base. Dans cette représentation, chaque élément est visualisé par un disque dont la couleur est liée à son modèle (ou type de connaissance) et sa taille est liée au nombre de connexions qu'il possède. Les deux grands concepts que sont les informations relatives aux INB et la démarche de déclassement apparaissent distinctement, reliés par ce qu'on a appelé les tâches opérationnelles, i.e. l'application des tâches administratives aux cas concrets d'une INB.

Chaque élément de connaissance est bien relié à un ou plusieurs autres éléments et montre bien la dépendance entre les éléments et la connectivité de la base. Ainsi il est possible de naviguer de proche en proche pour retrouver un élément de réponse.

La fiche sommaire qui est utilisée dans la rédaction du livrable est bien rattachée à une tâche opérationnelle, et le graphe aide à tracer les références utilisées. Ainsi les justifications nécessaires à la rédaction, par exemple, du DIRAS qui est un des rapports clés à remettre à l'ASN dans le cadre du déclassement d'une INB se retrouvent facilement.

# 7 Bilan et perspectives

## 7.1 Le premier effet de l'opération

La réalisation d'un projet d'ingénierie de la connaissance a comme premier résultat le **transfert de la connaissance** entre « l'expert » et le système certes, mais surtout entre « l'expert » et les ingénieurs destinataires : le bonus des questionnements produits par les ingénieurs de la connaissance se manifeste par l'importance de la **formalisation de cette connaissance** qui se doit d'être structurée pour disposer in fine d'efficience dans la représentation dans la plate-forme.

Si le projet ÉPIONE dans sa première étape probatoire a été réalisé durant un délai d'un semestre, les **charges** en terme de ressources d'ingénierie ont été particulièrement serrées ; cela constitue un autre point de performance. La conduite de l'opération a nécessité au-delà de l'architecture informatique adaptée au contexte, une sensibilisation et une formation des ingénieurs de la maîtrise d'ouvrage à l'ingénierie de la connaissance et la prise en main de l'environnement ÉPIONE qui s'en est découlé.

La valeur ajoutée d'ÉPIONE se trouve aussi sur ; la **qualité de la justification** des éléments évoqués et fournis à l'autorité de sûreté, le **pilotage de l'avancée du dossier**, la **traçabilité du processus d'instruction** des éléments et bien sûr l'**efficience en production** pour la mise en conformité qui est raccourcie grâce à la performance de la modélisation.

Après le succès de la réalisation de la première étape, où la modélisation du processus de déclassement a été réalisé dans un environnement enrichi par l'expertise existante et décliné pour une opération en cours avec l'appropriation de la démarche par l'équipe projet, la prochaine échéance impose une prise en compte plus large de l'organisation [4] et ce calendrier futur n'est pas arrêté à ce jour.

De manière quantitative, cette phase initiale de ÉPIONE a

produit une centaine de fiches « génériques » validées sur les quatre phases du processus administratif (et donc indépendantes d'une installation). Cette approche très pragmatique mérite des champs d'actions complémentaires pour enrichir les fonctionnalités et valider la « généricité effective » de l'approche.

## 7.2 Les autres retours de son exploitation

Dans les retours d'exploitation d'ÉPIONE, il y a des valorisations qualitatives extrêmement remarquables qui ont été relevées par le management de l'unité :

* « appropriation de la démarche » : l'action de déclassement est une action complexe par le respect du cadre multidimensionnel imposé par l'autorité de sûreté ; la mise à disposition d'ÉPIONE aux nouveaux ingénieurs de l'unité a catalysé leur apprentissage et leur maîtrise de ce cadre règlementaire.

* « appropriation de l'environnement concerné (INB) » : la modélisation des espaces et les différents points de vue mis à disposition de l'utilisateur (dont un référentiel topologique des INB) font que le site à déclasser est plus rapidement cerné par le nouvel ingénieur ;

* « appropriation de l'avancée du projet » : la formalisation précise du processus, le cadrage du phasage du déclassement, la nature de l'estimation de la durée des tâches à accomplir, la capacité à savoir anticiper ou pas un dossier ont été des justificatifs comme des clés de décision pour la validation d'un nouveau planning directeur pour le projet global.

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>FIGURE 7 – ÉPIONE et ses « filtres métier » majeurs</figcaption></figure>

L'apport de cette action d'ingénierie de la connaissance est intrinsèquement lié à l'aide à l'appropriation d'un domaine métier extrêmement vaste. Cette **modélisation**, ces **référentiels** et ce **langage** partagés forment un socle solide pour faciliter la qualité des échanges sans la moindre ambiguïté, pour améliorer une efficience opérationnelle pour les équipes d'ingénieurs impliqués sur l'opération de déclassement. L'outil Ardans Knowledge Maker® exploite toutes ces dimensions comme autant de « filtres métier » exploités
par les utilisateurs lors de la constitution de la base (mode *contribution*) ou lors de son exploitation (mode *consultation*) ainsi que l'illustre la figure 7 où sont présentés les trois catégories majeures de filtre métier.

L'effet de bord le plus révélateur de l'intérêt de cette approche outillée de l'ingénierie de la connaissance est la question connexe qui est en train d'être instruite : comment appréhender un gisement de 3000 documents techniques pour en éliciter les « clusters » sous-jacents de connaissance ré-utilisables dans un futur proche ? *In fine*, cet effet de bord ne révèle-t-il pas de la manière la plus explicite la satisfaction des ingénieurs de ce vaste métier à utiliser l'ingénierie de la connaissance pour gagner en efficience ?

## 8 Conclusion

Un projet de déclassement d'INB se déroule sur plusieurs années et fait appel à de nombreuses compétences, des recherches, de la documentation, mais soulève aussi un certain nombre de questions devant la complexité, la singularity, l'unicité, la spécificité de chaque chantier, sans oublier le besoin de traçabilité des informations pour un projet pluriannuel entre le montage des dossiers et l'instruction ASN. La masse d'information immense est répartie sur différents supports et gisements : retrouver efficacement ce qui est cherché n'est pas aisé.

Modéliser une vision consolidée de l'ensemble de la démarche en formalisant une partie de l'expérience d'un expert ayant travaillé sur le cycle complet d'un déclassement d'INB au profit d'une équipe motivée et désireuse de capitaliser a été une véritable action de transfert de connaissance pour ainsi constituer une mémoire métier tangible au-delà de la constitution du dossier administratif justifiant la bonne avancée du processus de déclassement à l'autorité de sûreté.

Cette contribution montre les performances d'une démarche d'ingénierie de la connaissance supportée par la plate-forme Ardans Knowledge Maker® afin de répondre efficacement à un process industriel tel que le déclassement. On précise qu'un tel processus intègre plusieurs niveaux de complexité tant les sujets sont imbriqués les uns aux autres. D'une certaine manière, l'ingénierie de la connaissance « absorbe » la complexité de la réglementation et des multiples dimensions physiques du site source.

L'activité de déclassement outillée rend les informations plus accessibles à tous les acteurs concernés et intègre une véritable exploitation polyfonctionnelle de la connaissance. Grâce au paramétrage réalisé par l'ingénieur de la connaissance, la démarche fournit une vision consolidée entre l'aspect théorique et la production des livrables à partir des informations référencées. L'équipe en charge du déclassement s'appuie alors sur toutes les données pour réaliser les tâches nécessaires jusqu'à la rédaction des dossiers de déclassement, fort de la consistance de toutes les justifications nécessaires. La technologie produit en parallèle une matrice pour disposer d'un état des lieux précis à chaque instant dans l'avancée des tâches.

Si le « coût » (temps à passer) pour initialiser un tel dispositif avec un si grand nombre d'informations existantes paraît *a priori* élevé, il prémunit l'équipe des oublis et pertes de savoir, et garde une trace de chaque décision prise pour répondre à toute demande de justification de l'ASN. La mise à jour au fil de l'eau des divers référentiels nécessaire se réalisera selon l'évolution des projets et des besoins des entités du CEA.

En tous les cas, ÉPIONE s'inscrit parfaitement dans la perspective de capitalisation exprimée en conclusion par Berton[6] et comme outil de qualité répondant à des facettes de la « *Loi* n° 2006-686 du 13 juin 2006 relative à la transparence et à la sécurité en matière nucléaire ».

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>FIGURE 8 – Le site CEA de Fontenay Extrait de [9]</figcaption></figure>

Une chose est certaine, la performance du projet ÉPIONE relève aussi de la qualité de la relation de confiance qui s'est instaurée tout au long de la mise en place du dispositif au sein du groupe de travail et qui se dissémine maintenant sur d'autres sujets d'ingénierie.

## 9 Remerciements

Nous remercions vivement l'Unité d'Assainissement et de Démantèlement de Fontenay-aux-Roses du CEA (8) pour avoir sollicité et confié la maîtrise d'œuvre de cette opération en co-construction à Ardans selon les préceptes « Construire en commun un objet inconnu » [13], puis autorisé à produire cet article qui démontre tout l'intérêt d'une approche outillée de l'ingénierie de la connaissance dans les métiers de l'ingénierie et de l'audit, en particulier ceux relatifs à la sûreté et la sécurité nucléaire.

## Références

[1] ASN. Assainissement des structures dans les Installations Nucléaires de Base. Guide de l'ASN n°14, Août 2016.

[2] Aline Belloni, Alain Berger, and Jean-Pierre Cotton. Cibler une action de gestion des connaissances appropriée dans un cadre industriel : retour d'expérience d'Ardans. In Sandra Bringay, editor,
par les utilisateurs lors de la constitution de la base (mode *contribution*) ou lors de son exploitation (mode *consultation*) ainsi que l'illustre la figure 7 où sont présentés les trois catégories majeures de filtre métier.

L'effet de bord le plus révélateur de l'intérêt de cette approche outillée de l'ingénierie de la connaissance est la question connexe qui est en train d'être instruite : comment appréhender un gisement de 3000 documents techniques pour en éliciter les « clusters » sous-jacents de connaissance ré-utilisables dans un futur proche ? *In fine*, cet effet de bord ne révèle-t-il pas de la manière la plus explicite la satisfaction des ingénieurs de ce vaste métier à utiliser l'ingénierie de la connaissance pour gagner en efficience ?

## 8 Conclusion

Un projet de déclassement d'INB se déroule sur plusieurs années et fait appel à de nombreuses compétences, des recherches, de la documentation, mais soulève aussi un certain nombre de questions devant la complexité, la singularity, l'unicité, la spécificité de chaque chantier, sans oublier le besoin de traçabilité des informations pour un projet pluriannuel entre le montage des dossiers et l'instruction ASN. La masse d'information immense est répartie sur différents supports et gisements : retrouver efficacement ce qui est cherché n'est pas aisé.

Modéliser une vision consolidée de l'ensemble de la démarche en formalisant une partie de l'expérience d'un expert ayant travaillé sur le cycle complet d'un déclassement d'INB au profit d'une équipe motivée et désireuse de capitaliser a été une véritable action de transfert de connaissance pour ainsi constituer une mémoire métier tangible au-delà de la constitution du dossier administratif justifiant la bonne avancée du processus de déclassement à l'autorité de sûreté.

Cette contribution montre les performances d'une démarche d'ingénierie de la connaissance supportée par la plate-forme Ardans Knowledge Maker® afin de répondre efficacement à un process industriel tel que le déclassement. On précise qu'un tel processus intègre plusieurs niveaux de complexité tant les sujets sont imbriqués les uns aux autres. D'une certaine manière, l'ingénierie de la connaissance « absorbe » la complexité de la réglementation et des multiples dimensions physiques du site source.

L'activité de déclassement outillée rend les informations plus accessibles à tous les acteurs concernés et intègre une véritable exploitation polyfonctionnelle de la connaissance. Grâce au paramétrage réalisé par l'ingénieur de la connaissance, la démarche fournit une vision consolidée entre l'aspect théorique et la production des livrables à partir des informations référencées. L'équipe en charge du déclassement s'appuie alors sur toutes les données pour réaliser les tâches nécessaires jusqu'à la rédaction des dossiers de déclassement, fort de la consistance de toutes les justifications nécessaires. La technologie produit en parallèle une matrice pour disposer d'un état des lieux précis à chaque instant dans l'avancée des tâches.

Si le « coût » (temps à passer) pour initialiser un tel dispositif avec un si grand nombre d'informations existantes paraît *a priori* élevé, il prémunit l'équipe des oublis et pertes de savoir, et garde une trace de chaque décision prise pour répondre à toute demande de justification de l'ASN. La mise à jour au fil de l'eau des divers référentiels nécessaire se réalisera selon l'évolution des projets et des besoins des entités du CEA.

En tous les cas, ÉPIONE s'inscrit parfaitement dans la perspective de capitalisation exprimée en conclusion par Berton[6] et comme outil de qualité répondant à des facettes de la « *Loi* n° 2006-686 du 13 juin 2006 relative à la transparence et à la sécurité en matière nucléaire ».

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>FIGURE 8 – Le site CEA de Fontenay Extrait de [9]</figcaption></figure>

Une chose est certaine, la performance du projet ÉPIONE relève aussi de la qualité de la relation de confiance qui s'est instaurée tout au long de la mise en place du dispositif au sein du groupe de travail et qui se dissémine maintenant sur d'autres sujets d'ingénierie.

## 9 Remerciements

Nous remercions vivement l'Unité d'Assainissement et de Démantèlement de Fontenay-aux-Roses du CEA (8) pour avoir sollicité et confié la maîtrise d'œuvre de cette opération en co-construction à Ardans selon les préceptes « Construire en commun un objet inconnu » [13], puis autorisé à produire cet article qui démontre tout l'intérêt d'une approche outillée de l'ingénierie de la connaissance dans les métiers de l'ingénierie et de l'audit, en particulier ceux relatifs à la sûreté et la sécurité nucléaire.

## Références

[1] ASN. Assainissement des structures dans les Installations Nucléaires de Base. Guide de l'ASN n°14, Août 2016.

[2] Aline Belloni, Alain Berger, and Jean-Pierre Cotton. Cibler une action de gestion des connaissances appropriée dans un cadre industriel : retour d'expérience d'Ardans. In Sandra Bringay, editor,
3ème Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle, APIA2017, Caen, France, https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01561512/document, pages 35-43, Jul 2017.

[3] Alain Berger. Évolution dans l'industrie du métier d'ingénieur cogniticiel ou d'ingénieur de la connaissance entre 1985 et 2015. In 1st Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle (APIA 2015) at the Plate-forme Intelligence Artificielle https://pfia2015.inria.fr/actes/download.php?conf=APIA&file=ActesAPIA.pdf, pages 23-33, Rennes, France, Juil 2015.

[4] Alain Berger and Jean-Pierre Cotton. Les outils et méthodes de KM exploités au profit d'applications informatiques : un pas vers la fertilisation croisée information & connaissance ? In https://aim.asso.fr/fr/publications/actes-conferences/id-1236-aim2016-paper-072, Lille, AIM2016.

[5] Alain Berger, François Vexler, Corentin Mary, and Jean-Pierre Cotton. Réflexion sur le choix d'un classifieur sémantique destiné à aider le cogniticiel dans l'élaboration d'une base de connaissance et la garantie de sa consistance dans le temps. In 6ème Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle, APIA 2020, Angers, France, volume http://pfia2020.fr/wp-content/uploads/2020/08/Actes_CHPFIA2020_V3.pdf, pages 66-73, 2-3 juillet 2020.

[6] Marie-Anne Berton and Benoît Marc. Déclassement d'installations nucléaires. In ATSR - 4ème Forum Européen de Radioprotectique - Radioprotection et Démantèlement, volume https://docplayer.fr/56568221-Declassement-d-installations-nucleaires.html, La Grande Motte, Sept 2010.

[7] Vincent Besson and Alain Berger. To initiate a corporate memory with a knowledge compendium : ten years of learning from experience with the Ar-dans method. In Benoît Otjacques, Jérôme Darmont, and Thomas Tamisier, editors, 15èmes Journées Francophones Extraction et Gestion des Connaissances, EGC2015, 27-30 Jan.2015, Luxembourg, https://editions-rieti.fr/?inprocid=1002103, volume E-28 of Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, pages 401-412. Hermann-Édit., 2015.

[8] CEA. La vie des installations nucléaires. In Centre CEA/Paris-Saclay : Site de Fontenay-aux-Roses, volume https://www.cea.fr/far/Documents/INFODEM/Panneaux_Infodem.pdf, 2019.

[9] CEA. Rapport TSN 2021 : Bilan 2021 Rapport Transparence et Sécurité Nucléaire. In Centre CEA/Paris-Saclay : Site de Fontenay-aux-Roses, volume https://www.cea.fr/multimedia/Documents/publications/rapports/transparence-securite-nucleaire/CEA-Rapport-TSN2021-FAR.pdf, Jun 2022.

[10] Patrick Devaux and Jean-Marc Dufaud. L'expérience du retour d'expérience des projets de démantèlement au cea. In CEA, 2005.

[11] Jean-Louis Ermine, Mathias Chaillot, Philippe Bi-geon, Boris Charreton, and Denis Malavielle. MKSM a method for knowledge management. In Schreimen-makers ed., editor, International Symposium on the Management of Industrial and Corporate Knowledge (ISMICK'96), pages 288-302, Rotterdam, NL, 1996.

[12] Céline Fournout, Patrick Prieur, Alain Berger, Jean-Pierre Cotton, Aline Belloni, and Daniel Marx. Epione : Retour d'expérience de formalisation de processus métier par l'ingénierie de la connaissance. In 23èmes Journées Francophones Extraction et Gestion des Connaissances, EGC 2023, 16-20 Janvier 2023, Lyon, volume RNTI-E-39, pages 647-648, 2023.

[13] Michel Grundstein. Développer un système à base de connaissance : un effort de coopération pour construire en commun un objet inconnu. In Acte de la journée Innovation pour le travail en groupe. CP2I, Novembre 1994.

[14] Pierre Malvache and Patrick Prieur. Mastering Corporate Experience with the REX Method, Management of Industrial and Corporate Memory. In International Symposium on the Management of Industrial and Corporate Knowledge (ISMICK'93), pages pp.33-41, Compiègne, France, June 1993.

[15] Pierre Mariot, Christine Golbreich, Jean-Pierre Cotton, François Vexler, and Alain Berger. Méthode, Modèle et Outil Ardans de capitalisation des connaissances. In 7èmes journées francophones Extraction et Gestion des Connaissances, EGC2007, Namur, Belgique, volume https://editions-rieti.fr/render pdf.php?p=1000709, pages 187-206, 2008.

[16] Jean-Michel Penalva. SAGACE : une représentation des connaissances pour la supervision de procédés, Systèmes Experts de deuxième génération. In EC2 (Ed.), page paper 8, Avignon, France, June 1990.

[17] Salman Faris Samah, Florence Rodhain, and Bernard Fallery. Gouvernance de données dans le Démantèlement Nucléaire : confidentialité, partage et valorisation des données et informations stratégiques entre acteurs. In Journées du Risque : "Nucléaire, Hommes et Sociétés", volume https://hal.science/hal-01970741, Ecoles des Mines, Nantes, Nov 2016.

[18] François Vexler, Alain Berger, Jean-Pierre Cotton, and Aline Belloni. Éléments d'appréciation et d'analyse d'une base de connaissance : l'expérience industrielle d'Ardans. In Actes Atelier AIDE EGC2013, 13ème Conférence Francophone sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances, volume https://eric.univ-lyon2.fr/aide/actesAIDE_EGC2013ENLIGNE.pdf, pages 59-72, 2013.
3ème Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle, APIA2017, Caen, France, https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01561512/document, pages 35-43, Jul 2017.

[3] Alain Berger. Évolution dans l'industrie du métier d'ingénieur cogniticiel ou d'ingénieur de la connaissance entre 1985 et 2015. In 1st Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle (APIA 2015) at the Plate-forme Intelligence Artificielle https://pfia2015.inria.fr/actes/download.php?conf=APIA&file=ActesAPIA.pdf, pages 23-33, Rennes, France, Juil 2015.

[4] Alain Berger and Jean-Pierre Cotton. Les outils et méthodes de KM exploités au profit d'applications informatiques : un pas vers la fertilisation croisée information & connaissance ? In https://aim.asso.fr/fr/publications/actes-conferences/id-1236-aim2016-paper-072, Lille, AIM2016.

[5] Alain Berger, François Vexler, Corentin Mary, and Jean-Pierre Cotton. Réflexion sur le choix d'un classifieur sémantique destiné à aider le cogniticiel dans l'élaboration d'une base de connaissance et la garantie de sa consistance dans le temps. In 6ème Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle, APIA 2020, Angers, France, volume http://pfia2020.fr/wp-content/uploads/2020/08/Actes_CHPFIA2020_V3.pdf, pages 66-73, 2-3 juillet 2020.

[6] Marie-Anne Berton and Benoît Marc. Déclassement d'installations nucléaires. In ATSR - 4ème Forum Européen de Radioprotectique - Radioprotection et Démantèlement, volume https://docplayer.fr/56568221-Declassement-d-installations-nucleaires.html, La Grande Motte, Sept 2010.

[7] Vincent Besson and Alain Berger. To initiate a corporate memory with a knowledge compendium : ten years of learning from experience with the Ar-dans method. In Benoît Otjacques, Jérôme Darmont, and Thomas Tamisier, editors, 15èmes Journées Francophones Extraction et Gestion des Connaissances, EGC2015, 27-30 Jan.2015, Luxembourg, https://editions-rieti.fr/?inprocid=1002103, volume E-28 of Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, pages 401-412. Hermann-Édit., 2015.

[8] CEA. La vie des installations nucléaires. In Centre CEA/Paris-Saclay : Site de Fontenay-aux-Roses, volume https://www.cea.fr/far/Documents/INFODEM/Panneaux_Infodem.pdf, 2019.

[9] CEA. Rapport TSN 2021 : Bilan 2021 Rapport Transparence et Sécurité Nucléaire. In Centre CEA/Paris-Saclay : Site de Fontenay-aux-Roses, volume https://www.cea.fr/multimedia/Documents/publications/rapports/transparence-securite-nucleaire/CEA-Rapport-TSN2021-FAR.pdf, Jun 2022.

[10] Patrick Devaux and Jean-Marc Dufaud. L'expérience du retour d'expérience des projets de démantèlement au cea. In CEA, 2005.

[11] Jean-Louis Ermine, Mathias Chaillot, Philippe Bi-geon, Boris Charreton, and Denis Malavielle. MKSM a method for knowledge management. In Schreimen-makers ed., editor, International Symposium on the Management of Industrial and Corporate Knowledge (ISMICK'96), pages 288-302, Rotterdam, NL, 1996.

[12] Céline Foutout, Patrick Prieur, Alain Berger, Jean-Pierre Cotton, Aline Belloni, and Daniel Marx. Epione : Retour d'expérience de formalisation de processus métier par l'ingénierie de la connaissance. In 23èmes Journées Francophones Extraction et Gestion des Connaissances, EGC 2023, 16-20 Janvier 2023, Lyon, volume RNTI-E-39, pages 647-648, 2023.

[13] Michel Grundstein. Développer un système à base de connaissance : un effort de coopération pour construire en commun un objet inconnu. In Acte de la journée Innovation pour le travail en groupe. CP2I, Novembre 1994.

[14] Pierre Malvache and Patrick Prieur. Mastering Corporate Experience with the REX Method, Management of Industrial and Corporate Memory. In International Symposium on the Management of Industrial and Corporate Knowledge (ISMICK'93), pages pp.33-41, Compiègne, France, June 1993.

[15] Pierre Mariot, Christine Golbreich, Jean-Pierre Cotton, François Vexler, and Alain Berger. Méthode, Modèle et Outil Ardans de capitalisation des connaissances. In 7èmes journées francophones Extraction et Gestion des Connaissances, EGC2007, Namur, Belgique, volume https://editions-rieti.fr/render pdf.php?p=1000709, pages 187-206, 2008.

[16] Jean-Michel Penalva. SAGACE : une représentation des connaissances pour la supervision de procédés, Systèmes Experts de deuxième génération. In EC2 (Ed.), page paper 8, Avignon, France, June 1990.

[17] Salman Faris Samah, Florence Rodhain, and Bernard Fallery. Gouvernance de données dans le Démantèlement Nucléaire : confidentialité, partage et valorisation des données et informations stratégiques entre acteurs. In Journées du Risque : "Nucléaire, Hommes et Sociétés", volume https://hal.science/hal-01970741, Ecoles des Mines, Nantes, Nov 2016.

[18] François Vexler, Alain Berger, Jean-Pierre Cotton, and Aline Belloni. Éléments d'appréciation et d'analyse d'une base de connaissance : l'expérience industrielle d'Ardans. In Actes Atelier AIDE EGC2013, 13ème Conférence Francophone sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances, volume https://eric.univ-lyon2.fr/aide/actesAIDE_EGC2013ENLIGNE.pdf, pages 59-72, 2013.
# Optimisation du pilotage industriel d'une piscine publique grâce à la modélisation dirigée par les données : proposition d'un jeu de données applicatif.

François Gauthier-Clerc<fnref n="1" />, <fnref n="2" />, <fnref n="3" />, Hoel Le Capitaine<fnref n="2" />, <fnref n="4" />, Fabien Claveau<fnref n="2" />, <fnref n="3" /> Philippe Chevrel<fnref n="2" />, <fnref n="3" />

## Résumé

Cet article met en évidence l'importance de modèles dirigés par les données pour la modélisation/pilotage de systèmes dynamiques. Il recommande l'utilisation de modèles précis et capable d'extrapolation pour un pilotage générique. L'étude se base sur l'exemple d'une piscine publique et montre les difficultés d'obtenir un bon modèle dans un contexte de données réelles. Un jeu de données issu d'un système réel et des critères de performance sont proposés pour aider à améliorer les techniques d'apprentissage et d'identification en vue d'une meilleure optimisation énergétique de nombreuses installations industrielles.

## Mots-clés

Modélisation de systèmes dynamiques, Optimisation énergétique, Apprentissage automatique

## Abstract

This article highlights the importance of data driven models for the modeling and control of dynamic systems. It recommends the use of accurate and consistent models for data-driven control. The study is based on the example of a public swimming pool and demonstrates the difficulties of optimizing a model in a real-world data context. A dataset from a real system and calibrated performance criteria are proposed to improve the techniques of learning and identifying systems for better energy optimization of numerous industrial installations.

## Keywords

Dynamic systems modeling, Energy optimization, Machine learning

# 1 Introduction

Les besoins en énergie et en matières premières sont en constante augmentation et doivent être gérés au mieux afin d'éviter les pénuries et l'augmentation des coûts de production. L'augmentation de la part des énergies renouvelables dans le mix énergétique rend le marché de l'énergie toujours plus volatile, ce qui impose aux installations énergicores une plus grande flexibilité.

L'amélioration continue des postes de consommation énergétique joue un rôle important dans la transition énergétique. L'adaptation de la consommation face à la production et à l'augmentation du rendement des installations sont les deux vecteurs à privilégier. Malgré des systèmes modernes de plus en plus efficaces, la mise aux normes par le remplacement n'est pas une solution viable dans tous les cas et d'autant plus dans un marché des matières premières en tension.

À partir de ces observations, la nécessité d'améliorer les installations existantes par une meilleure régulation est une option permettant de répondre au problème tout en ayant un coût de déploiement marginal.

Aujourd'hui, de nombreuses installations sont contrôlées par des régulateurs simples tels que des regulateurs PID (proportionnel, intégral, dérivé) qui ne répondent qu'à une consigne fixe. La mise en place d'une approche experte avec une notion d'optimalité est coûteuse et inaccessible pour beaucoup d'entreprises.

Les piscines publiques font partie de cette catégorie d'installations où les besoins en eau chaude ne sont pas constants (nuit vs jour). Les déperditions de chaleur ainsi que le coût monétaire moyen du chauffage peuvent être des vecteurs d'économies pour l'installation [13]. Malheureusement, les coûts de fonctionnement de ce type d'installations ne permettent pas le financement de solutions de régulation plus avancées.

On note dans la littérature des méthodes expertes permettant d'optimiser le coût de chauffage. Les méthodes les plus simples consistent à formuler une planification de consigne de température sur la semaine [16]. Dans le contexte de la piscine, cette réduction de température peut permettre une économie allant jusqu'à 7% [12]. On peut retrouver dans la littérature d'autres approches plus avancées d'ordonnancement [5]. Malheureusement, ce genre d'approche est très spécifique et donc peu généralisable et s'adapte difficilement à un changement de dynamique de système (température extérieure, par exemple).

On constate une popularité croissante des approches prédictives basées sur des modèles, qui permettent, à partir des

<footnote n="1">¹Purecontrol, 68 Av. Sergent Maginot, 35000 Rennes, FRANCE</footnote>

<footnote n="2">²LS2N - Laboratory of digital sciences of Nantes, UMR CNRS 6004, BP 92208, 44322 Nantes</footnote>

<footnote n="3">³IMT Atlantique, CS 20722, 44307 Nantes, FRANCE</footnote>

<footnote n="4">⁴Nantes Université, Polytech Nantes, 44306 Nantes</footnote>
# Optimisation du pilotage industriel d'une piscine publique grâce à la modélisation dirigée par les données : proposition d'un jeu de données applicatif.

François Gauthier-Clerc<fnref n="1" />, <fnref n="2" />, <fnref n="3" />, Hoel Le Capitaine<fnref n="2" />, <fnref n="4" />, Fabien Claveau<fnref n="2" />, <fnref n="3" /> Philippe Chevrel<fnref n="2" />, <fnref n="3" />

## Résumé

Cet article met en évidence l'importance de modèles dirigés par les données pour la modélisation/pilotage de systèmes dynamiques. Il recommande l'utilisation de modèles précis et capable d'extrapolation pour un pilotage générique. L'étude se base sur l'exemple d'une piscine publique et montre les difficultés d'obtenir un bon modèle dans un contexte de données réelles. Un jeu de données issu d'un système réel et des critères de performance sont proposés pour aider à améliorer les techniques d'apprentissage et d'identification en vue d'une meilleure optimisation énergétique de nombreuses installations industrielles.

## Mots-clés

Modélisation de systèmes dynamiques, Optimisation énergétique, Apprentissage automatique

## Abstract

This article highlights the importance of data driven models for the modeling and control of dynamic systems. It recommends the use of accurate and consistent models for data-driven control. The study is based on the example of a public swimming pool and demonstrates the difficulties of optimizing a model in a real-world data context. A dataset from a real system and calibrated performance criteria are proposed to improve the techniques of learning and identifying systems for better energy optimization of numerous industrial installations.

## Keywords

Dynamic systems modeling, Energy optimization, Machine learning

## 1 Introduction

Les besoins en énergie et en matières premières sont en constante augmentation et doivent être gérés au mieux afin d'éviter les pénuries et l'augmentation des coûts de production. L'augmentation de la part des énergies renouvelables dans le mix énergétique rend le marché de l'énergie toujours plus volatile, ce qui impose aux installations énergicores une plus grande flexibilité.

L'amélioration continue des postes de consommation énergétique joue un rôle important dans la transition énergétique. L'adaptation de la consommation face à la production et à l'augmentation du rendement des installations sont les deux vecteurs à privilégier. Malgré des systèmes modernes de plus en plus efficaces, la mise aux normes par le remplacement n'est pas une solution viable dans tous les cas et d'autant plus dans un marché des matières premières en tension.

À partir de ces observations, la nécessité d'améliorer les installations existantes par une meilleure régulation est une option permettant de répondre au problème tout en ayant un coût de déploiement marginal.

Aujourd'hui, de nombreuses installations sont contrôlées par des régulateurs simples tels que des regulateurs PID (proportionnel, intégral, dérivé) qui ne répondent qu'à une consigne fixe. La mise en place d'une approche experte avec une notion d'optimalité est coûteuse et inaccessible pour beaucoup d'entreprises.

Les piscines publiques font partie de cette catégorie d'installations où les besoins en eau chaude ne sont pas constants (nuit vs jour). Les déperditions de chaleur ainsi que le coût monétaire moyen du chauffage peuvent être des vecteurs d'économies pour l'installation [13]. Malheureusement, les coûts de fonctionnement de ce type d'installations ne permettent pas le financement de solutions de régulation plus avancées.

On note dans la littérature des méthodes expertes permettant d'optimiser le coût de chauffage. Les méthodes les plus simples consistent à formuler une planification de consigne de température sur la semaine [16]. Dans le contexte de la piscine, cette réduction de température peut permettre une économie allant jusqu'à 7% [12]. On peut retrouver dans la littérature d'autres approches plus avancées d'ordonnancement [5]. Malheureusement, ce genre d'approche est très spécifique et donc peu généralisable et s'adapte difficilement à un changement de dynamique de système (température extérieure, par exemple).

On constate une popularité croissante des approches prédictives basées sur des modèles, qui permettent, à partir des

<footnote n="1">¹Purecontrol, 68 Av. Sergent Maginot, 35000 Rennes, FRANCE</footnote>

<footnote n="2">²LS2N - Laboratory of digital sciences of Nantes, UMR CNRS 6004, BP 92208, 44322 Nantes</footnote>

<footnote n="3">³IMT Atlantique, CS 20722, 44307 Nantes, FRANCE</footnote>

<footnote n="4">⁴Nantes Université, Polytech Nantes, 44306 Nantes</footnote>
contraintes métier et d'une fonction de coût, de synthétiser
une loi de commande pour piloter efficacement les instal-
lations. Parmi ces approches, on peut citer les approches
par apprentissage par renforcement (ou RL Reinforcement
Learning) [1] ainsi que les méthodes EMPC (Economical
model predictive control) [13]. Ces méthodes se reposent
soit sur un simulateur [1, 10], soit sur des modèles phy-
siques [23] ou encore avec des modèles dirigés par les don-
nées [21].

Dans le contexte de réduction des coûts, les approches basées sur les données doivent être privilégiées, car elles nécessitent peu de développement et de calibration spécifique. Cela est d'autant plus vrai pour les modèles purement basés sur les données, où presque aucune connaissance n'est donnée [19]. Dans ce contexte, l'utilisation d'approches telles que EMPC ou RL est limitée par la validité partielle du modèle [15]. En effet, le travail sur les données réelles implique de faibles marges de manœuvre sur la génération du jeu de données d'entraînement. Par conséquent, une application naïve de méthode de contrôle avec un modèle appris n'est pas envisageable. Nous tacherons dans cet article d'en faire l'illustration.

Les approches de *transfer learning* [4] offrent également
une alternative pour les méthodes basées sur les données.
Ces dernières utilisent des outils de simulation afin de pré-
entraîner le modèle avant de le spécialiser sur les données
réelles. Ces méthodes ont malheureusement le défaut de
nécessiter un simulateur, ce qui donne le même désavan-
tage que les pilotages dédiés nécessitant des experts, ren-
dant l'approche onéreuse.

Pour aider au développement de nouvelles méthodes répon-
dant à cette problématique dans un contexte de jeu de don-
nées collecté sur un système industriel réel, cette contribu-
tion met à disposition les données d'une piscine publique
avec des critères de performance associés dans l'optique
d'une utilisation en contrôle.

Ce document présentera le système de la piscine ainsi que
les besoins de prédiction pour la régulation. Puis, un ra-
pide état de l'art des méthodes d'identification basées sur
les données sera fait avant d'en montrer les limites pour le
contrôle. Pour terminer, le jeu de données proposé à la com-
munauté sera détaillé ainsi que les premiers résultats avec
deux modèles sélectionnés.

Nous utiliserons de manière équivalente les termes d'identification de systèmes (terme d'automatisme) et de prédiction de séries temporelles ou *time series forecasting* (terme d'apprentissage automatique).

2 Piscine publique et son contrôle

## 2.1 La régulation des bassins

Les piscines publiques sont des systèmes où la tempéra-
ture et la qualité de l'eau des bassins sont deux grandeurs
à réguler. Pour la partie chauffage, on trouve généralement
un système de chauffage central et une distribution de cha-
leur par la recirculation d'une boucle d'eau chaude. L'éner-
gie est ensuite transférée à l'aide d'un échangeur thermique
eau-eau et régulée à l'aide d'une vanne 3 voies (V3V) per-

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Schéma entrée sortie du bassin</figcaption></figure>

mettant de faire varier la quantité d'eau passant dans la par-
tie chaude de l'échangeur.

Chaque bassin dispose de sa boucle de recirculation de l'eau permettant le chauffage et le nettoyage de l'eau. Un bassin tampon est également présent pour adapter la quantité d'eau nécessaire suivant le volume occupé par les utilisateurs. En parallèle de ce mécanisme de recirculation, une vanne de remplissage et d'évacuation est utilisée pour le renouvellement de l'eau.

La régulation de la température de l'eau s'effectue donc
par la variation du pourcentage d'ouverture de la V3V avec
l'échangeur thermique. Les capacités de chauffe à l'aide de
cette vanne vont, en plus de son ouverture, dépendre de la
puissance fournie par la chaudière et la consommation de
chaleur en parallèle du bassin visé.

En parallèle de cette dynamique de chauffe, on observe de
multiples déperditions de chaleur de l'eau du bassin. Ces
pertes dépendent de l'environnement du bassin ainsi que
d'actions internes telles que le renouvellement de l'eau.
On parle ainsi des pertes de convection, radiation, évapora-
tion et conduction, représentées par Qconv, Qrad, Qevap
et Qcond, respectivement (plus de détails ici [3]). L'ajout
d'eau froide ainsi que l'ajout de chaleur par l'échangeur
sont représentés par Qrefill et QHE, respectivement. La
figure 1 schématise le fonctionnement et les dynamiques,
ainsi que toutes les variables d'entrée, de ce système.

## 2.2 Cas d'étude et besoin de prédiction

Le cas d'étude visé ici est une piscine publique située en
Bretagne. Cette piscine est composée de deux bassins (spor-
tif et récréatif) ainsi que d'un spa et d'une pataugeoire. Le
bassin de loisir a un volume de 212 m³ et le bassin de na-
tation a un volume de 672 m³. La piscine est alimentée en
chaleur par deux chaudières, l'une au bois et l'autre au gaz.
La première est la principale et celle privilégiée, tandis que
la chaudière gaz est en secours.

La piscine est ouverte de 8h à 17h30 tous les jours avec une
fréquentation entre 250 et 600 personnes par jour. La pis-
cine est équipée de capteurs de retour de température pour
l'air et l'eau des bassins avec une précision au centième de
degré. La température cible pour les bassins de natation et
de loisir est respectivement de 27 et 30 degrés. On observe
également la présence de séances de bébés nageurs nécessi-
tant une température de 32 degrés pour le bassin de loisirs.
contraintes métier et d'une fonction de coût, de synthétiser
une loi de commande pour piloter efficacement les instal-
lations. Parmi ces approches, on peut citer les approches
par apprentissage par renforcement (ou RL Reinforcement
Learning) [1] ainsi que les méthodes EMPC (Economical
model predictive control) [13]. Ces méthodes se reposent
soit sur un simulateur [1, 10], soit sur des modèles phy-
siques [23] ou encore avec des modèles dirigés par les don-
nées [21].

Dans le contexte de réduction des coûts, les approches basées sur les données doivent être privilégiées, car elles nécessitent peu de développement et de calibration spécifique. Cela est d'autant plus vrai pour les modèles purement basés sur les données, où presque aucune connaissance n'est donnée [19]. Dans ce contexte, l'utilisation d'approches telles que EMPC ou RL est limitée par la validité partielle du modèle [15]. En effet, le travail sur les données réelles implique de faibles marges de manœuvre sur la génération du jeu de données d'entraînement. Par conséquent, une application naïve de méthode de contrôle avec un modèle appris n'est pas envisageable. Nous tacherons dans cet article d'en faire l'illustration.

Les approches de *transfer learning* [4] offrent également une alternative pour les méthodes basées sur les données. Ces dernières utilisent des outils de simulation afin de pré-entraîner le modèle avant de le spécialiser sur les données réelles. Ces méthodes ont malheureusement le défaut de nécessiter un simulateur, ce qui donne le même désavantage que les pilotages dédiés nécessitant des experts, rendant l'approche onéreuse.

Pour aider au développement de nouvelles méthodes répon-
dant à cette problématique dans un contexte de jeu de don-
nées collecté sur un système industriel réel, cette contribu-
tion met à disposition les données d'une piscine publique
avec des critères de performance associés dans l'optique
d'une utilisation en contrôle.

Ce document présentera le système de la piscine ainsi que les besoins de prédiction pour la régulation. Puis, un râpide état de l'art des méthodes d'identification basées sur les données sera fait avant d'en montrer les limites pour le contrôle. Pour terminer, le jeu de données proposé à la communauté sera détaillé ainsi que les premiers résultats avec deux modèles sélectionnés.

Nous utiliserons de manière équivalente les termes d'identification de systèmes (terme d'automatisme) et de prédiction de séries temporelles ou *time series forecasting* (terme d'apprentissage automatique).

2 Piscine publique et son contrôle

2.1 La régulation des bassins

Les piscines publiques sont des systèmes où la tempéra-
ture et la qualité de l'eau des bassins sont deux grandeurs
à réguler. Pour la partie chauffage, on trouve généralement
un système de chauffage central et une distribution de cha-
leur par la recirculation d'une boucle d'eau chaude. L'éner-
gie est ensuite transférée à l'aide d'un échangeur thermique
eau-eau et régulée à l'aide d'une vanne 3 voies (V3V) per-

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Schéma entrée sortie du bassin</figcaption></figure>

mettant de faire varier la quantité d'eau passant dans la par-
tie chaude de l'échangeur.

Chaque bassin dispose de sa boucle de recirculation de l'eau permettant le chauffage et le nettoyage de l'eau. Un bassin tampon est également présent pour adapter la quantité d'eau nécessaire suivant le volume occupé par les utilisateurs. En parallèle de ce mécanisme de recirculation, une vanne de remplissage et d'évacuation est utilisée pour le renouvellement de l'eau.

La régulation de la température de l'eau s'effectue donc
par la variation du pourcentage d'ouverture de la V3V avec
l'échangeur thermique. Les capacités de chauffe à l'aide de
cette vanne vont, en plus de son ouverture, dépendre de la
puissance fournie par la chaudière et la consommation de
chaleur en parallèle du bassin visé.

En parallèle de cette dynamique de chauffe, on observe de
multiples déperditions de chaleur de l'eau du bassin. Ces
pertes dépendent de l'environnement du bassin ainsi que
d'actions internes telles que le renouvellement de l'eau.
On parle ainsi des pertes de convection, radiation, évapora-
tion et conduction, représentées par Qconv, Qrad, Qevap
et Qcond, respectivement (plus de détails ici [3]). L'ajout
d'eau froide ainsi que l'ajout de chaleur par l'échangeur
sont représentés par Qrefill et QHE, respectivement. La
figure 1 schématise le fonctionnement et les dynamiques,
ainsi que toutes les variables d'entrée, de ce système.

2.2 Cas d'étude et besoin de prédiction

Le cas d'étude visé ici est une piscine publique située en
Bretagne. Cette piscine est composée de deux bassins (spor-
tif et récréatif) ainsi que d'un spa et d'une pataugeoire. Le
bassin de loisir a un volume de 212 m³ et le bassin de na-
tation a un volume de 672 m³. La piscine est alimentée en
chaleur par deux chaudières, l'une au bois et l'autre au gaz.
La première est la principale et celle privilégiée, tandis que
la chaudière gaz est en secours.

La piscine est ouverte de 8h à 17h30 tous les jours avec une
fréquentation entre 250 et 600 personnes par jour. La pis-
cine est équipée de capteurs de retour de température pour
l'air et l'eau des bassins avec une précision au centième de
degré. La température cible pour les bassins de natation et
de loisir est respectivement de 27 et 30 degrés. On observe
également la présence de séances de bébés nageurs nécessi-
tant une température de 32 degrés pour le bassin de loisirs.
<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Exemple de températures des deux bassins.</figcaption></figure>

Afin de proposer une méthode efficace pour optimiser la consommation énergétique, nous proposons de se focaliser uniquement sur la régulation de la V3V des plus grands bassins (ces derniers étant les plus grands postes de consommation de l'installation). Pour le pilotage de ce sous-système, il est important de modéliser les températures des bassins qui sont les grandeurs contraintes par les besoins des utilisateurs.

Dans le cas des températures des bassins, nous avons un système relativement lent demandant des périodes de chauffe importantes suivant les demandes des utilisateurs. Cela nous impose donc un modèle précis à moyen terme (de l'ordre de 8 heures). Ce critère est imposé pour la suite du document. Le contrôle et le modèle seront formulés sur une discrétisation à 10 min en accord avec des a priori experts.

# 3 Modélisation dirigée par les données : utilisation et limitations

La modélisation dirigée par les données consiste à n'utiliser que les données comme vecteur pour la formulation d'un modèle. À l'inverse des approches basées sur la physique, ici les modèles ne se contraignent pas à la manipulation de grandeurs physiques, mais formalisent directement, ou indirectement, par des variables latentes, le système. On retrouve dans l'état de l'art une grande diversité de formulations de modèle, du modèle linéaire très simple [10] aux modèles non linéaires à approximateur universel [19]. Bien que ces méthodes semblent séduisantes, elles admettent des limites qui, dans notre contexte, sont préjudiciables à leur emploi.

## 3.1 État de l'art

L'identification de système est une discipline très étudiée par la communauté d'automatique [9, 19] qui a formulé l'approche sous la forme de modèles linéaires et non linéaires. On peut rapprocher cette discipline aux *time series forcasting* avec un accent sur des signaux exogènes d'entrées. Parmi les méthodes paramétriques, les modèles d'entrée sortie linéaires (ARX, ARMAX) ainsi que les modèles d'espace d'état sont les plus populaires [9]. Des extensions à ces modèles linéaires telles que les approches multi-modèles permettent d'étendre leur expressivité dans un contexte de système non linéaire.

Ces modèles ont été utilisés avec succès dans des contextes énergétiques tels que les HVAC (*heating, ventilation and air-conditioning*), que ce soit pour de la prédiction pure ou

pour du contrôle [11].

Avec l'avènement des algorithmes d'apprentissage profond, les modèles non linéaires approximateurs universels tels que les réseaux de neurones ont reçu beaucoup d'attention. On retrouve différentes formulations pour la prédiction de données temporelles, comme les modèles NLARX (Non Linear AutoRegressive with Extra data) [14], les réseaux récurrents [20], etc.

Ces méthodes, dans le cadre de la piscine, ont été appliquées comme méta-modèles pour la prédiction de la consommation [8]. On les retrouve également pour la modélisation de systèmes HVAC pour la prédiction de la température [20].

Ces modèles ont également été utilisés dans un contexte de pilotage basé sur les données, utilisant de l'apprentissage par renforcement [24]. Cependant, ces travaux se sont limités à l'utilisation de simulateurs permettant une bonne distribution des données d'apprentissage.

Une des formulations d'apprentissage les plus populaires, le PEM (*Prediction error minimization* [9]), consiste à minimiser le signal d'erreur entre le modèle et les données du système. Elle est très utilisée en non linéaire, car sa résolution peut être faite par descente de gradient, comme une tâche de régression classique.

Pour la suite de notre document, nous utiliserons deux modèles d'illustration, le premier linéaire utilisant la forme d'espace d'état (LSS) et la méthode des sous espaces [9].

$$ 
\begin{aligned}
x[t] &= Ax[t-1] + Bu[t-1] \\
y[t] &= Cx[t]
\end{aligned} 
\qquad (1) 
$$

Avec $x[t]$ représentant l'espace latent et $y[t]$ le signal à modéliser. La variable $u[t]$ représente tous les signaux exogènes sélectionnés pour la modélisation. Le second modèle choisi sera un réseau de neurones perceptron multicouche utilisant la formulation NLARX [17].

$$ 
\begin{aligned}
y[t+1] &= f_{\theta}(y[t], y[t-1], \dots, y[t-n_a], \\
&u[t], u[t-1], \dots, u[t-n_b])
\end{aligned} 
\qquad (2) 
$$

Avec $n_a$ et $n_b$, le nombre de délais en entrée de modèle respectivement pour $y$ et $u$.

Dans notre contexte où la prédiction sur un horizon est importante, l'utilisation d'autres critères d'apprentissage que le PEM à un pas, tels que des critères de prédiction à $k$ pas, est plus appropriée. De récentes approches de minimisation de l'erreur sur un horizon ont été proposées [7, 18] s'adaptant mieux au pilotage préditif. Cet apprentissage peut être rattaché aux méthodes d'apprentissage des réseaux récurrents avec la méthodologie *Back Propagation Through Time* pour estimer le gradient d'une prédiction récursive [20]. On représente le critère d'optimisation de la façon suivante :

$$ 
\begin{aligned}
V(\theta) &= \mathbb{E}_{y,u \sim \mathcal{D}} \left[ \sum_{k=1}^{H} e[t|t-k]^2 \right] \\
&\text{avec } e[t|t-k] = \hat{y}[t|t-k] - y[t]
\end{aligned} 
\qquad (3) 
$$

$\hat{y}[t|t-k]$ la prédiction récursive du modèle sachant $y[t-k]$
<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Exemple de températures des deux bassins.</figcaption></figure>

Afin de proposer une méthode efficace pour optimiser la consommation énergétique, nous proposons de se focaliser uniquement sur la régulation de la V3V des plus grands bassins (ces derniers étant les plus grands postes de consommation de l'installation). Pour le pilotage de ce sous-système, il est important de modéliser les températures des bassins qui sont les grandeurs contraintes par les besoins des utilisateurs.

Dans le cas des températures des bassins, nous avons un système relativement lent demandant des périodes de chauffe importantes suivant les demandes des utilisateurs. Cela nous impose donc un modèle précis à moyen terme (de l'ordre de 8 heures). Ce critère est imposé pour la suite du document. Le contrôle et le modèle seront formulés sur une discrétisation à 10 min en accord avec des a priori experts.

# 3 Modélisation dirigée par les données : utilisation et limitations

La modélisation dirigée par les données consiste à n'utiliser que les données comme vecteur pour la formulation d'un modèle. À l'inverse des approches basées sur la physique, ici les modèles ne se contraignent pas à la manipulation de grandeurs physiques, mais formalisent directement, ou indirectement, par des variables latentes, le système. On retrouve dans l'état de l'art une grande diversité de formulations de modèle, du modèle linéaire très simple [10] aux modèles non linéaires à approximateur universel [19]. Bien que ces méthodes semblent séduisantes, elles admettent des limites qui, dans notre contexte, sont préjudiciables à leur emploi.

## 3.1 État de l'art

L'identification de système est une discipline très étudiée par la communauté d'automatique [9, 19] qui a formulé l'approche sous la forme de modèles linéaires et non linéaires. On peut rapprocher cette discipline aux *time series forcasting* avec un accent sur des signaux exogènes d'entrées. Parmi les méthodes paramétriques, les modèles d'entrée sortie linéaires (ARX, ARMAX) ainsi que les modèles d'espace d'état sont les plus populaires [9]. Des extensions à ces modèles linéaires telles que les approches multi-modèles permettent d'étendre leur expressivité dans un contexte de système non linéaire.

Ces modèles ont été utilisés avec succès dans des contextes énergétiques tels que les HVAC (*heating, ventilation and air-conditioning*), que ce soit pour de la prédiction pure ou

pour du contrôle [11].

Avec l'avènement des algorithmes d'apprentissage profond, les modèles non linéaires approximateurs universels tels que les réseaux de neurones ont reçu beaucoup d'attention. On retrouve différentes formulations pour la prédiction de données temporelles, comme les modèles NLARX (Non Linear AutoRegressive with Extra data) [14], les réseaux récurrents [20], etc.

Ces méthodes, dans le cadre de la piscine, ont été appliquées comme méta-modèles pour la prédiction de la consommation [8]. On les retrouve également pour la modélisation de systèmes HVAC pour la prédiction de la température [20].

Ces modèles ont également été utilisés dans un contexte de pilotage basé sur les données, utilisant de l'apprentissage par renforcement [24]. Cependant, ces travaux se sont limités à l'utilisation de simulateurs permettant une bonne distribution des données d'apprentissage.

Une des formulations d'apprentissage les plus populaires, le PEM (*Prediction error minimization* [9]), consiste à minimiser le signal d'erreur entre le modèle et les données du système. Elle est très utilisée en non linéaire, car sa résolution peut être faite par descente de gradient, comme une tâche de régression classique.

Pour la suite de notre document, nous utiliserons deux modèles d'illustration, le premier linéaire utilisant la forme d'espace d'état (LSS) et la méthode des sous espaces [9].

$$ 
\begin{aligned}
x[t] &= Ax[t-1] + Bu[t-1] \\
y[t] &= Cx[t]
\end{aligned} 
\quad (1) 
$$

Avec $x[t]$ représentant l'espace latent et $y[t]$ le signal à modéliser. La variable $u[t]$ représente tous les signaux exogènes sélectionnés pour la modélisation. Le second modèle choisi sera un réseau de neurones perceptron multicouche utilisant la formulation NLARX [17].

$$ 
\begin{aligned}
y[t+1] &= f_{\theta}(y[t], y[t-1], \dots, y[t-n_a], \\
&\qquad u[t], u[t-1], \dots, u[t-n_b])
\end{aligned} 
\quad (2) 
$$

Avec $n_a$ et $n_b$, le nombre de délais en entrée de modèle respectivement pour $y$ et $u$.

Dans notre contexte où la prédiction sur un horizon est importante, l'utilisation d'autres critères d'apprentissage que le PEM à un pas, tels que des critères de prédiction à $k$ pas, est plus appropriée. De récentes approches de minimisation de l'erreur sur un horizon ont été proposées [7, 18] s'adaptant mieux au pilotage préditif. Cet apprentissage peut être rattaché aux méthodes d'apprentissage des réseaux récurrents avec la méthodologie *Back Propagation Through Time* pour estimer le gradient d'une prédiction récursive [20]. On représente le critère d'optimisation de la façon suivante :

$$ 
\begin{aligned}
V(\theta) &= \mathbb{E}_{y,u \sim \mathcal{D}} \left[ \sum_{k=1}^{H} e[t|t-k]^2 \right] \\
\text{avec } e[t|t-k] &= \hat{y}[t|t-k] - y[t]
\end{aligned} 
\quad (3) 
$$

$\hat{y}[t|t-k]$ la prédiction récursive du modèle sachant $y[t-k]$
et $u$ de l'intervalle $t - k$ à $t$, $H$ la profondeur de la prédiction et $D$ le jeu de données d'entraînement. Nous utiliserons ce critère d'apprentissage pour le modèle non linéaire des sections suivantes.

## 3.2 Les limites de l'approche dirigée par les données

Après avoir motivé le besoin d'une approche dirigée par les données pour la modélisation, il est nécessaire d'illustrer ses limites dans un contexte de déploiement de pilotage. Pour être réaliste, l'apprentissage doit être réalisé en ligne avec un jeu de données relativement restreint et avec la potentielle impossibilité de réaliser des expériences pour l'identification (car l'installation est en exploitation).

Afin d'illustrer les limites, nous proposons de réaliser une tâche de planification de chauffage. Cette planification consiste à trouver la meilleure stratégie de pilotage en utilisant un modèle boîte noire basé sur les données. Elle doit respecter des températures minimales tout en réduisant au maximum l'ouverture moyenne de la V3V. Cette planification a pour but d'illustrer la pertinence de ce genre de modèle pour le pilotage. Le processus consiste donc à sélectionner des données d'apprentissage pour obtenir un modèle qui sera utilisé ensuite comme support pour la planification sur une autre période. Cette deuxième période est sélectionnée afin de la comparer les données réels avec la planification obtenue. En procédant ainsi, nous pouvons comparer les températures entre les données réelles et la planification afin d'évaluer la pertinence de l'approche (et plus particulièrement des modèles).

Nous pouvons décrire le problème de planification de la manière suivante :

$$ 
\begin{gathered}
\mathbf{u}_1^* = \underset{\mathbf{u} \in [0,1]^H}{\operatorname{argmin}} \sum_{k=0}^{H-1} \frac{u_1[k]}{H} \quad (4) \\
\text{avec } \begin{cases} y[k+1] = f_\theta(y[k], u_1[k], u_2[k]) \\ y[0] = T_{deb}, y[H-1] \le T_{fin} \end{cases}
\end{gathered}
$$

Cette planification se base donc sur une modélisation à un pas défini par la fonction $f_\theta(\cdot)$ avec la température du bassin représentée par $y[k]$, la variable de contrôle (vanne 3 voies) $u_1[k]$ et les variables exogènes $u_2[k]$. Cette planification est contrainte par une température de départ extraite du jeu de données $T_{deb}$ et la température finale $T_{fin}$ représentant la température nécessaire à l'ouverture de la piscine. Notre analyse sera restreinte à un seul bassin en utilisant les deux modèles sélectionnés précédemment (LSS et NLARX).

À partir des méthodes présentées précédemment, nous pouvons évaluer les deux modèles (avant de réaliser la planification) sur les données de test sélectionnées en tronçon de données (environ 5 jours d'apprentissage et 1 jour de test). Les résultats de prédiction sont visibles sur la figure 3. Ces prédictions récursives sont recalibrées toutes les 8 heures (trait rouge). On peut y voir une bien meilleure précision du modèle non linéaire avec une erreur moyenne sur un horizon de prédiction de 8 heures de 0,04 contre 0,08 pour le modèle linéaire (valeur normalisée).

À partir de ces résultats, il semble intéressant d'utiliser le modèle non linéaire qui offre des performances supérieures. L'étape suivante consiste à utiliser ces deux modèles pour faire la planification. Cette planification va être réalisée sur des données proches de celles du jeu d'entraînement, mais ayant été piloté différent. Ce pilotage a permis, dans cette période, de faire descendre la température la nuit pour économiser de l'énergie. Ces données vont être utilisées comme référence pour comparer les planifications basées sur les modèles à la réalité. Le processus d'optimisation de cette planification décrit par l'équation 4 est optimisé à l'aide du solveur IPOPT.

La figure 4 représente les deux planifications obtenues avec les modèles linéaires et non linéaires, comparées aux vraies données. Pour la planification linéaire, on peut voir une planification proche des données réelles avec une descente de température et une remontée qui correspondent aux données réelles, avec des estimations de chauffage légèrement biaisées par la non-linéarité de la V3V et du circuit de chauffe. Le modèle non linéaire, quant à lui, produit une planification totalement incohérente avec une température qui ne semble pas chuter en dessous de 30 degrés. L'impact de l'ajout d'eau froide est toujours modélisé, mais les déperditions de chaleur sont omises par le modèle. Utiliser cette planification peut être dangereux, car le modèle ne juge pas nécessaire d'ouvrir la V3V pour maintenir la température.

Ce comportement avec le modèle non linéaire peut être expliqué par des données d'entraînement ne contenant pas de basses températures. Le réseau de neurones a tendance à procéder à un raccourci d'apprentissage (shortcut learning) [6] qui implique une dynamique stable de la température autour de son point de fonctionnement.

Cet exemple cherche à montrer la pertinence d'un modèle précis mais également cohérent, avec une bonne compréhension des liens de cause à effet. Le modèle linéaire est donc ici supérieur, mais souffre de biais qui ne peuvent être corrigés à cause de sa faible expressivité. Ces biais vont ainsi impacter les performances du pilotage. À l'état actuel, un modèle dirigé par les données ne semble pas suffisant pour répondre à notre problématique.

## 4 Jeu de données étalon

Nous venons de montrer l'importance d'avoir des modèles cohérents et pouvant obtenir de bonnes interpolations malgré des distributions de données faibles. Afin d'aider la communauté à travailler sur ce problème, nous proposons un jeu de données de la piscine présentée précédemment. Ce jeu de données est introduit avec des critères permettant l'évaluation de la précision de l'horizon de prédiction, ainsi que les capacités de prédiction. Les données sont accessible avec le lien suivant: https://benchmark-datadriven-sysid.purecontrol.com/.

### 4.1 La sélection des données et son contexte

Nous proposons une période de collecte allant de septembre 2019 à l'été 2020. Cette période de données comprend une
et $u$ de l'intervalle $t - k$ à $t$, $H$ la profondeur de la prédiction et $D$ le jeu de données d'entraînement. Nous utiliserons ce critère d'apprentissage pour le modèle non linéaire des sections suivantes.

## 3.2 Les limites de l'approche dirigée par les données

Après avoir motivé le besoin d'une approche dirigée par les données pour la modélisation, il est nécessaire d'illustrer ses limites dans un contexte de déploiement de pilotage. Pour être réaliste, l'apprentissage doit être réalisé en ligne avec un jeu de données relativement restreint et avec la potentielle impossibilité de réaliser des expériences pour l'identification (car l'installation est en exploitation).

Afin d'illustrer les limites, nous proposons de réaliser une tâche de planification de chauffage. Cette planification consiste à trouver la meilleure stratégie de pilotage en utilisant un modèle boîte noire basé sur les données. Elle doit respecter des températures minimales tout en réduisant au maximum l'ouverture moyenne de la V3V. Cette planification a pour but d'illustrer la pertinence de ce genre de modèle pour le pilotage. Le processus consiste donc à sélectionner des données d'apprentissage pour obtenir un modèle qui sera utilisé ensuite comme support pour la planification sur une autre période. Cette deuxième période est sélectionnée afin de la comparer les données réels avec la planification obtenue. En procédant ainsi, nous pouvons comparer les températures entre les données réelles et la planification afin d'évaluer la pertinence de l'approche (et plus particulièrement des modèles).

Nous pouvons décrire le problème de planification de la manière suivante :

$$ 
\begin{gathered}
\mathbf{u}_1^* = \underset{\mathbf{u} \in [0,1]^H}{\operatorname{argmin}} \sum_{k=0}^{H-1} \frac{u_1[k]}{H} \quad (4) \\
\text{avec } \begin{cases} y[k+1] = f_\theta(y[k], u_1[k], u_2[k]) \\ y[0] = T_{deb}, y[H-1] \le T_{fin} \end{cases}
\end{gathered}
$$

Cette planification se base donc sur une modélisation à un pas défini par la fonction $f_\theta(\cdot)$ avec la température du bassin représentée par $y[k]$, la variable de contrôle (vanne 3 voies) $u_1[k]$ et les variables exogènes $u_2[k]$. Cette planification est contrainte par une température de départ extraite du jeu de données $T_{deb}$ et la température finale $T_{fin}$ représentant la température nécessaire à l'ouverture de la piscine. Notre analyse sera restreinte à un seul bassin en utilisant les deux modèles sélectionnés précédemment (LSS et NLARX).

À partir des méthodes présentées précédemment, nous pouvons évaluer les deux modèles (avant de réaliser la planification) sur les données de test sélectionnées en tronçon de données (environ 5 jours d'apprentissage et 1 jour de test). Les résultats de prédiction sont visibles sur la figure 3. Ces prédictions récursives sont recalibrées toutes les 8 heures (trait rouge). On peut y voir une bien meilleure précision du modèle non linéaire avec une erreur moyenne sur un horizon de prédiction de 8 heures de 0,04 contre 0,08 pour le modèle linéaire (valeur normalisée).

À partir de ces résultats, il semble intéressant d'utiliser le modèle non linéaire qui offre des performances supérieures. L'étape suivante consiste à utiliser ces deux modèles pour faire la planification. Cette planification va être réalisée sur des données proches de celles du jeu d'entraînement, mais ayant été piloté différent. Ce pilotage a permis, dans cette période, de faire descendre la température la nuit pour économiser de l'énergie. Ces données vont être utilisées comme référence pour comparer les planifications basées sur les modèles à la réalité. Le processus d'optimisation de cette planification décrit par l'équation 4 est optimisé à l'aide du solveur IPOPT.

La figure 4 représente les deux planifications obtenues avec les modèles linéaires et non linéaires, comparées aux vraies données. Pour la planification linéaire, on peut voir une planification proche des données réelles avec une descente de température et une remontée qui correspondent aux données réelles, avec des estimations de chauffage légèrement biaisées par la non-linéarité de la V3V et du circuit de chauffe. Le modèle non linéaire, quant à lui, produit une planification totalement incohérente avec une température qui ne semble pas chuter en dessous de 30 degrés. L'impact de l'ajout d'eau froide est toujours modélisé, mais les déperditions de chaleur sont omises par le modèle. Utiliser cette planification peut être dangereux, car le modèle ne juge pas nécessaire d'ouvrir la V3V pour maintenir la température.

Ce comportement avec le modèle non linéaire peut être expliqué par des données d'entraînement ne contenant pas de basses températures. Le réseau de neurones a tendance à procéder à un raccourci d'apprentissage (shortcut learning) [6] qui implique une dynamique stable de la température autour de son point de fonctionnement.

Cet exemple cherche à montrer la pertinence d'un modèle précis mais également cohérent, avec une bonne compréhension des liens de cause à effet. Le modèle linéaire est donc ici supérieur, mais souffre de biais qui ne peuvent être corrigés à cause de sa faible expressivité. Ces biais vont ainsi impacter les performances du pilotage. À l'état actuel, un modèle dirigé par les données ne semble pas suffisant pour répondre à notre problématique.

## 4 Jeu de données étalon

Nous venons de montrer l'importance d'avoir des modèles cohérents et pouvant obtenir de bonnes interpolations malgré des distributions de données faibles. Afin d'aider la communauté à travailler sur ce problème, nous proposons un jeu de données de la piscine présentée précédemment. Ce jeu de données est introduit avec des critères permettant l'évaluation de la précision de l'horizon de prédiction, ainsi que les capacités de prédiction. Les données sont accessible avec le lien suivant: https://benchmark-datadriven-sysid.purecontrol.com/.

### 4.1 La sélection des données et son contexte

Nous proposons une période de collecte allant de septembre 2019 à l'été 2020. Cette période de données comprend une
<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Prédiction sur un horizon de 8h avec données de test (bassin loisir).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Résultat de planification de la température à partir de modèles dirigés par les données.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>FIGURE 5 – Données d’extrapolation.</figcaption></figure>

période de fermeture de la piscine dans le cadre des measures anti-COVID ainsi que deux stratégies de pilotage différentes pour les deux bassins, ce qui offre plus d'hétérogénéité pour les algorithmes d'apprentissage.

Dans le cadre de notre proposition, nous avons pré-découpé les zones d'intérêt en filtrant les périodes avec des anomalies de fonctionnement ou des données manquantes. La période du COVID avec une mise en veille du système est retirée du jeu d'entraînement et gardée pour les scénarios d'extrapolation.

Nous introduisons les scénarios d'extrapolation comme des périodes dans les données où le système est manipulé de manière différente du jeu d'entraînement. Cette différence se traduit principalement par des distributions de température des bassins loin des distributions observées. Les scénarios sont des périodes de 1 à plusieurs jours consécutifs. Quatre scénarios sont proposés pour l'évaluation en extrapolation. Une comparaison entre un extrait de données d'apprentissage et deux scénario pour le premier bassin est visible figure 5. On peut décrire tous ces scénarios de la manière suivante :

- Vanne 3 voies natation bloquée à 50%.

- Bassin loisir refroidi pour le confinement de mars 2020.

- Bassin natation refroidi pendant le confinement.

- Montée en température pour la réouverture post-confinement.

Concernant le jeu de données en lui même, il est discrétisé à un pas de 10 minutes avec une filtration des erreurs de mesure. Les données sont déjà séparées entre test et entraînement avec une cohérence temporelle pour éviter les fuites de données.

## 4.2 Les critères d'évaluation

Afin d'évaluer les modèles, nous proposons plusieurs critères d'évaluation ayant pour objectif de caractériser la pré-

cision et les capacités de prédiction, en accord avec les observations précédentes et nos besoins pour le contrôle.

Notre critère de prédiction repose sur la précision d'un horizon de prédiction de 8 heures. Ces prédictions sont réalisées en connaissant les variables exogènes dans le futur et l'état courant du système. On peut regrouper les différents critères de précision par la formule suivante :

$$ \mathcal{L}(I, J) = \frac{1}{J + I - 1} \sum_{i=I}^{J} \sqrt{\sum_{k=0}^{K} \frac{\|\hat{y}[i + k|k] - y[i + k]\|_{2}^{2}}{K}} \quad (5) $$

Avec $\hat{y}[i + k|k]$, la prédiction sachant l'observation à l'instant $k$ de l'état du système et des variables exogènes de l'instant $k$ à $k + i$. $y[i + k]$ représente le vecteur de température à l'instant $i + k$. La formule 5 représente la précision moyenne de notre modèle du pas $I$ à $J$ de l'horizon de précision. Cette fonction permet d'obtenir la précision de notre modèle suivant différentes sections de l'horizon. On peut ainsi proposer les trois critères d'évaluation suivants, $\mathcal{L}(1, H/4)$, $\mathcal{L}(1, H)$ et $\mathcal{L}(3H/4, H)$ représentant respectivement la précision moyenne sur l'horizon visé, la précision à court terme et à long terme. En plus de ces critères, nous pouvons pour chaque scénario d'extrapolation ajouter le critère $\mathcal{L}(1, H)$ pour chacun d'entre eux afin d'obtenir sept critères.

Afin d'aider la communauté à manipuler les données, en plus d'être mis à disposition, deux interfaces Python et Matlab sont disponibles afin de disposer de ces critères d'évaluations.

## 4.3 Résultats

À partir des critères que nous avons présenté précédemment ainsi que des modèles de l'état de l'art que nous avons sélectionné, nous pouvons introduire leur résultat sur notre tache de modélisation. Ces résultats sont obtenus avec les modèles introduits dans la section état de l'art.

Le premier graphique présenté figure 6 représente l'erreur des deux modèles sur l'horizon de prédiction choisi. Cette figure met en évidence une nette supériorité du modèle non linéaire pour la prédiction du bassin 2. L'intérêt du modèle non linéaire est d'autant plus forte sur les prédicitions long terme par rapport au modèle linéaire.

Viennent ensuite les critères d'évaluation pour ces deux
<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Prédiction sur un horizon de 8h avec données de test (bassin loisir).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>FIGURE 4 – Résultat de planification de la température à partir de modèles dirigés par les données.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>FIGURE 5 – Données d'extrapolation.</figcaption></figure>

période de fermeture de la piscine dans le cadre des measures anti-COVID ainsi que deux stratégies de pilotage différentes pour les deux bassins, ce qui offre plus d'hétérogénéité pour les algorithmes d'apprentissage.

Dans le cadre de notre proposition, nous avons pré-découpé les zones d'intérêt en filtrant les périodes avec des anomalies de fonctionnement ou des données manquantes. La période du COVID avec une mise en veille du système est retirée du jeu d'entraînement et gardée pour les scénarios d'extrapolation.

Nous introduisons les scénarios d'extrapolation comme des périodes dans les données où le système est manipulé de manière différente du jeu d'entraînement. Cette différence se traduit principalement par des distributions de température des bassins loin des distributions observées. Les scénarios sont des périodes de 1 à plusieurs jours consécutifs. Quatre scénarios sont proposés pour l'évaluation en extrapolation. Une comparaison entre un extrait de données d'apprentissage et deux scénario pour le premier bassin est visible figure 5. On peut décrire tous ces scénarios de la manière suivante :

- Vanne 3 voies natation bloquée à 50%.

- Bassin loisir refroidi pour le confinement de mars 2020.

- Bassin natation refroidi pendant le confinement.

- Montée en température pour la réouverture post-confinement.

Concernant le jeu de données en lui même, il est discrétisé à un pas de 10 minutes avec une filtration des erreurs de mesure. Les données sont déjà séparées entre test et entraînement avec une cohérence temporelle pour éviter les fuites de données.

## 4.2 Les critères d'évaluation

Afin d'évaluer les modèles, nous proposons plusieurs critères d'évaluation ayant pour objectif de caractériser la pré-

cision et les capacités de prédiction, en accord avec les observations précédentes et nos besoins pour le contrôle.

Notre critère de prédiction repose sur la précision d'un horizon de prédiction de 8 heures. Ces prédictions sont réalisées en connaissant les variables exogènes dans le futur et l'état courant du système. On peut regrouper les différents critères de précision par la formule suivante :

$$ \mathcal{L}(I, J) = \frac{1}{J + I - 1} \sum_{i=I}^{J} \sqrt{\sum_{k=0}^{K} \frac{\|\hat{y}[i + k|k] - y[i + k]\|_{2}^{2}}{K}} \quad (5) $$

Avec $\hat{y}[i + k|k]$, la prédiction sachant l'observation à l'instant $k$ de l'état du système et des variables exogènes de l'instant $k$ à $k + i$. $y[i + k]$ représente le vecteur de température à l'instant $i + k$. La formule 5 représente la précision moyenne de notre modèle du pas $I$ à $J$ de l'horizon de précision. Cette fonction permet d'obtenir la précision de notre modèle suivant différentes sections de l'horizon. On peut ainsi proposer les trois critères d'évaluation suivants, $\mathcal{L}(1, H/4)$, $\mathcal{L}(1, H)$ et $\mathcal{L}(3H/4, H)$ représentant respectivement la précision moyenne sur l'horizon visé, la précision à court terme et à long terme. En plus de ces critères, nous pouvons pour chaque scénario d'extrapolation ajouter le critère $\mathcal{L}(1, H)$ pour chacun d'entre eux afin d'obtenir sept critères.

Afin d'aider la communauté à manipuler les données, en plus d'être mis à disposition, deux interfaces Python et Matlab sont disponibles afin de disposer de ces critères d'évaluations.

## 4.3 Résultats

À partir des critères que nous avons présenté précédemment ainsi que des modèles de l'état de l'art que nous avons sélectionné, nous pouvons introduire leur résultat sur notre tache de modélisation. Ces résultats sont obtenus avec les modèles introduits dans la section état de l'art.

Le premier graphique présenté figure 6 représente l'erreur des deux modèles sur l'horizon de prédiction choisi. Cette figure met en évidence une nette supériorité du modèle non linéaire pour la prédiction du bassin 2. L'intérêt du modèle non linéaire est d'autant plus forte sur les prédicitions long terme par rapport au modèle linéaire.

Viennent ensuite les critères d'évaluation pour ces deux
Optimisation du pilotage industriel d'une piscine publique grâce à la modélisation dirigée par les données : proposition d'un jeu de données applicatif

<table><caption>TABLE 1 – Erreur de prédiction suivant les critères proposés (Si = Scénario i).</caption><thead><tr><th></th><th>L(1, H)</th><th>L(1, H/4)</th><th>L(3H/4, H)</th><th>S1 L(1, H)</th><th>S2 L(1, H)</th><th>S3 L(1, H)</th><th>S4 L(1, H)</th></tr></thead><tbody><tr><th>LSS</th><td>0.32</td><td>0.11</td><td>0.52</td><td>0.29</td><td><strong>0.49</strong></td><td><strong>0.88</strong></td><td><strong>0.36</strong></td></tr><tr><th>NLARX</th><td><strong>0.23</strong></td><td><strong>0.10</strong></td><td><strong>0.31</strong></td><td><strong>0.22</strong></td><td>0.60</td><td>1.24</td><td>1.45</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>FIGURE 6 – Précision moyenne suivant l'horizon de pré-diction (par bassin).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>FIGURE 7 – Prédiction de 48 pas sur les données de test.</figcaption></figure>

approches suivant les sept critères développés plus tôt. La table 1 regroupe les résultats pour les deux modèles. Comme attendu, la précision du modèle non linéaire sur les données de tests est meilleure que celle du modèle linéaire sur les 3 critères. Le modèle linéaire reprend son avantage dans l'extrapolation avec des résultats bien meilleurs sur la majorité des scénarios d'extrapolation.

La figure 7 présente un extrait des prédictions des deux modèles sur un ensemble de données test. Les lignes verticales rouges symbolisent la recalibration des modèles en fonction des observations. On observe une meilleure précision du modèle non linéaire, en particulier durant les périodes de baisse de température pour le premier bassin.

La figure 8 met en évidence les résultats de prédiction correspondant au scénario d'extrapolation numéro 4. Dans ce cas, les modèles sont évalués durant une période de hausse de température des bassins. Le modèle linéaire affiche un comportement adéquat, tandis que le modèle non linéaire génère une prédiction contre-intuitive, indiquant un refroidissement en plein épisode de réchauffement. Ce comportement remet en question la capacité de généralisation du réseau de neurones pour des distributions d'entrée éloignées de celles utilisées lors de l'apprentissage. Bien que l'ensemble de données soit nettement plus grand (plusieurs mois) que dans la section 3, il demeure trop restreint en termes de distribution pour proposer un modèle capable de généraliser de manière satisfaisante.

Ces résultats illustrent les limites des approches classiques à proposer une modélisation capable d'extrapoler convenablement tout en proposant une expressivité pouvant délivrer

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>FIGURE 8 – Prédiction de 48 pas sur le scénario 4.</figcaption></figure>

sur les données d'interpolation une précision la plus fine possible.

## 5 Conclusion et perspective

Dans un contexte où la gestion de l'énergie devient critique, l'optimisation des systèmes par une approche de modélisation dirigée par les données a été faite. Cette idée est illustrée ici dans le contexte de pilotage de la température des bassins d'une piscine publique.

Un jeu de données de la piscine est mis à disposition de la communauté comme cas concret de modélisation dirigée par les données dans un contexte de pilotage. Les difficultés de la modélisation de ce système à des fins de contrôle ont été présentées afin de rendre compte des spécificités de ce problème. Afin de pouvoir comparer les méthodes dans ce contexte, des critères de performance ont été formulés.

Des approches non spécifiques ont été utilisées afin de rendre compte de performances de référence dans ce contexte. Le modèle linéaire choisi offre de bonne performance d'extrapolation, mais a une précision sur les données de test perfectible. À l'inverse, le modèle non linéaire obtient de bonnes performances sur les données de tests, mais n'est pas capable de produire de bons résultats d'extrapolation.

Des approches plus spécifiques sont donc nécessaires pour améliorer les résultats obtenus et proposer ainsi une méthode basée sur les données plus performante. Une extension naturelle consiste à utiliser des connaissances a priori simples et peu coûteuses (car ne nécessitant pas d'expertise spécifique). On peut notamment envisager des approches dites "physics-informed" [22]. Une autre idée, orthogonale à la première, serait d'exploiter l'état de l'art sur l'estimation de l'incertitude épistémique [2] afin de détecter ces fonctionnements d'extrapolation pour proposer des contre-mesures. Toutes ces pistes peuvent être explorées en utilisant le benchmark proposé.

Une extension prévue de ces travaux consiste à utiliser les algorithmes prédictifs de contrôle avec ces modèles basés sur les données. Cela permettrait non seulement de mettre
Optimisation du pilotage industriel d'une piscine publique grâce à la modélisation dirigée par les données : proposition d'un jeu de données applicatif

<table><caption>TABLE 1 – Erreur de prédiction suivant les critères proposés (Si = Scénario i).</caption><thead><tr><th></th><th>L(1, H)</th><th>L(1, H/4)</th><th>L(3H/4, H)</th><th>S1 L(1, H)</th><th>S2 L(1, H)</th><th>S3 L(1, H)</th><th>S4 L(1, H)</th></tr></thead><tbody><tr><th>LSS</th><td>0.32</td><td>0.11</td><td>0.52</td><td>0.29</td><td><strong>0.49</strong></td><td><strong>0.88</strong></td><td><strong>0.36</strong></td></tr><tr><th>NLARX</th><td><strong>0.23</strong></td><td><strong>0.10</strong></td><td><strong>0.31</strong></td><td><strong>0.22</strong></td><td>0.60</td><td>1.24</td><td>1.45</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>FIGURE 6 – Précision moyenne suivant l'horizon de pré-diction (par bassin).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>FIGURE 7 – Prédiction de 48 pas sur les données de test.</figcaption></figure>

approches suivant les sept critères développés plus tôt. La table 1 regroupe les résultats pour les deux modèles. Comme attendu, la précision du modèle non linéaire sur les données de tests est meilleure que celle du modèle linéaire sur les 3 critères. Le modèle linéaire reprend son avantage dans l'extrapolation avec des résultats bien meilleurs sur la majorité des scénarios d'extrapolation.

La figure 7 présente un extrait des prédictions des deux modèles sur un ensemble de données test. Les lignes verticales rouges symbolisent la recalibration des modèles en fonction des observations. On observe une meilleure précision du modèle non linéaire, en particulier durant les périodes de baisse de température pour le premier bassin.

La figure 8 met en évidence les résultats de prédiction correspondant au scénario d'extrapolation numéro 4. Dans ce cas, les modèles sont évalués durant une période de hausse de température des bassins. Le modèle linéaire affiche un comportement adéquat, tandis que le modèle non linéaire génère une prédiction contre-intuitive, indiquant un refroidissement en plein épisode de réchauffement. Ce comportement remet en question la capacité de généralisation du réseau de neurones pour des distributions d'entrée éloignées de celles utilisées lors de l'apprentissage. Bien que l'ensemble de données soit nettement plus grand (plusieurs mois) que dans la section 3, il demeure trop restreint en termes de distribution pour proposer un modèle capable de généraliser de manière satisfaisante.

Ces résultats illustrent les limites des approches classiques à proposer une modélisation capable d'extrapoler convenablement tout en proposant une expressivité pouvant délivrer

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>FIGURE 8 – Prédiction de 48 pas sur le scénario 4.</figcaption></figure>

sur les données d'interpolation une précision la plus fine possible.

## 5 Conclusion et perspective

Dans un contexte où la gestion de l'énergie devient critique, l'optimisation des systèmes par une approche de modélisation dirigée par les données a été faite. Cette idée est illustrée ici dans le contexte de pilotage de la température des bassins d'une piscine publique.

Un jeu de données de la piscine est mis à disposition de la communauté comme cas concret de modélisation dirigée par les données dans un contexte de pilotage. Les difficultés de la modélisation de ce système à des fins de contrôle ont été présentées afin de rendre compte des spécificités de ce problème. Afin de pouvoir comparer les méthodes dans ce contexte, des critères de performance ont été formulés.

Des approches non spécifiques ont été utilisées afin de rendre compte de performances de référence dans ce contexte. Le modèle linéaire choisi offre de bonne performance d'extrapolation, mais a une précision sur les données de test perfectible. À l'inverse, le modèle non linéaire obtient de bonnes performances sur les données de tests, mais n'est pas capable de produire de bons résultats d'extrapolation.

Des approches plus spécifiques sont donc nécessaires pour améliorer les résultats obtenus et proposer ainsi une méthode basée sur les données plus performante. Une extension naturelle consiste à utiliser des connaissances a priori simples et peu coûteuses (car ne nécessitant pas d'expertise spécifique). On peut notamment envisager des approches dites "physics-informed" [22]. Une autre idée, orthogonale à la première, serait d'exploiter l'état de l'art sur l'estimation de l'incertitude épistémique [2] afin de détecter ces fonctionnements d'extrapolation pour proposer des contre-mesures. Toutes ces pistes peuvent être explorées en utilisant le benchmark proposé.

Une extension prévue de ces travaux consiste à utiliser les algorithmes prédictifs de contrôle avec ces modèles basés sur les données. Cela permettrait non seulement de mettre
davantage en évidence la problématique d'extrapolation de
modèle, mais également de rendre l'évaluation des mé-
thodes d'apprentissage plus directe.

Références

[1] Deep Reinforcement Learning for Building HVAC Control. *Proceedings - Design Automation Conference*, Part 12828, 2017.

[2] Moloud Abdar, Farhad Pourpanah, Sadiq Hussain, Dana Rezazadegan, Li Liu, Mohammad Ghavamzadeh, Paul Fieguth, Xiaochun Cao, Abbas Khosravi, U. Rajendra Acharya, Vladimir Makarenkov, and Saeid Nahavandi. A review of uncertainty quantification in deep learning : Techniques, applications and challenges. *Information Fusion*, 76:243–297, 2021.

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[6] Robert Geirhos, Jörn Henrik Jacobsen, Claudio Michaelis, Richard Zemel, Wieland Brendel, Matthias Bethge, and Felix A. Wichmann. Shortcut learning in deep neural networks. *Nature Machine Intelligence*, 2(11):665–673, 2020.

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[12] José Pablo Delgado Marín and José R. García-Cascales. Dynamic simulation model and empirical validation for estimating thermal energy demand in indoor swimming pools. *Energy Efficiency*, 13:955–970, 2020.

[13] J. P. Delgado Marín, F. Vera García, and J. R. García Cascales. Use of a predictive control to improve the energy efficiency in indoor swimming pools using solar thermal energy. *Solar Energy*, 179:380–390, 2019.

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[19] Johan Schoukens and Lennart Ljung. Nonlinear system identification : A user-oriented road map. *IEEE Control Systems Magazine*, 39(6):28–99, 2019.

[20] R. Sendra-Arranz and A. Gutiérrez. A long short-term memory artificial neural network to predict daily hvac consumption in buildings. *Energy and Buildings*, 216:109952, 2020.

[21] Matt Wallace, Ryan McBride, Siam Aumi, Prashant Mhaskar, John House, and Tim Salsbury. Energy efficient model predictive building temperature control. *Chemical Engineering Science*, 69(1):45–58, 2012.

[22] Jared Willard, Xiaowei Jia, Shaoming Xu, Michael Steinbach, and Vipin Kumar. Integrating scientific knowledge with machine learning for engineering and environmental systems. *ACM Comput. Surv.*, 55(4), nov 2022.

[23] Nikita Zemtsov, Jaroslav Hlava, Galina Frantsuzova, Henrik Madsen, Rune Gronborg Junker, and John Bagterp Jorgensen. Economic MPC based on LPV model for thermostatically controlled loads. In *2017 International Siberian Conference on Control and Communications, SIBCON 2017 - Proceedings*. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., jul 2017.

[24] Zhengbo Zou, Xinran Yu, and Semiha Ergan. Towards optimal control of air handling units using deep reinforcement learning and recurrent neural network. *Building and Environment*, 168:106535, 2020.
davantage en évidence la problématique d'extrapolation de
modèle, mais également de rendre l'évaluation des mé-
thodes d'apprentissage plus directe.

Références

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[2] Moloud Abdar, Farhad Pourpanah, Sadiq Hussain, Dana Rezazadegan, Li Liu, Mohammad Ghavamzadeh, Paul Fieguth, Xiaochun Cao, Abbas Khosravi, U. Rajendra Acharya, Vladimir Makarenkov, and Saeid Nahavandi. A review of uncertainty quantification in deep learning : Techniques, applications and challenges. *Information Fusion*, 76:243–297, 2021.

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[12] José Pablo Delgado Marín and José R. García-Cascales. Dynamic simulation model and empirical validation for estimating thermal energy demand in indoor swimming pools. *Energy Efficiency*, 13:955–970, 2020.

[13] J. P. Delgado Marín, F. Vera García, and J. R. García Cascales. Use of a predictive control to improve the energy efficiency in indoor swimming pools using solar thermal energy. *Solar Energy*, 179:380–390, 2019.

[14] A. Mechaqrane and M. Zouak. A comparison of linear and neural network arx models applied to a prediction of the indoor temperature of a building. *Neural Computing & Applications*, 13(1):32–37, Apr 2004.

[15] David I. Mendoza-Serrano and Donald J. Chmielewski. Smart grid coordination in building hvac systems : Empc and the impact of forecasting. *Journal of Process Control*, 24(8):1301–1310, 2014. Economic nonlinear model predictive control.

[16] John Murphy and Neil Maldeis. Using time-of-day scheduling to save energy. *ASHRAE Journal*, 51:42+, May 2009.

[17] Vesna M Ranković and Ilija Ž Nikolić. Identification of nonlinear models with feed forward neural network and digital recurrent network. *FME Transactions*, 36(2):87–92, 2008.

[18] Antônio H. Ribeiro and Luis A. Aguirre. Shooting Methods for Parameter Estimation of Output Error Models. volume 50, pages 13998-14003. Elsevier B.V., jul 2017.

[19] Johan Schoukens and Lennart Ljung. Nonlinear system identification : A user-oriented road map. *IEEE Control Systems Magazine*, 39(6):28–99, 2019.

[20] R. Sendra-Arranz and A. Gutiérrez. A long short-term memory artificial neural network to predict daily hvac consumption in buildings. *Energy and Buildings*, 216:109952, 2020.

[21] Matt Wallace, Ryan McBride, Siam Aumi, Prashant Mhaskar, John House, and Tim Salsbury. Energy efficient model predictive building temperature control. *Chemical Engineering Science*, 69(1):45–58, 2012.

[22] Jared Willard, Xiaowei Jia, Shaoming Xu, Michael Steinbach, and Vipin Kumar. Integrating scientific knowledge with machine learning for engineering and environmental systems. *ACM Comput. Surv.*, 55(4), nov 2022.

[23] Nikita Zemtsov, Jaroslav Hlava, Galina Frantsuzova, Henrik Madsen, Rune Gronborg Junker, and John Bagterp Jorgensen. Economic MPC based on LPV model for thermostatically controlled loads. In *2017 International Siberian Conference on Control and Communications, SIBCON 2017 - Proceedings*. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., jul 2017.

[24] Zhengbo Zou, Xinran Yu, and Semiha Ergan. Towards optimal control of air handling units using deep reinforcement learning and recurrent neural network. *Building and Environment*, 168:106535, 2020.
Session 5 : Traitement de la langue
Session 5 : Traitement de la langue
# RECTO : REcommandation diminuant la Congestion par Transport Optimal

G. Bied¹,², E. Perennes¹, S. Nathan², V. Naya², P. Caillou², B. Crepon¹, C. Gaillac³, M. Sebag²

¹ CREST, ENSAE

² LISN, Université Paris-Saclay

³ Oxford University

bied@lri.fr

## Résumé

La recommandation de biens rivaux (sur le marché du travail ou des rencontres) fait face au danger majeur de la congestion. Pour concevoir un système de recommandation évitant la congestion, une approche possible repose sur le transport optimal, cherchant un appariement global entre l'ensemble des utilisateurs et l'ensemble des items selon un coût de transport à définir. L'originalité de l'approche RECTO (REcommandation diminuant la Congestion par Transport Optimal) est de construire le coût de transport en fonction du score de recommandation, et de définir la politique de recommandation en fonction du plan de transport entre utilisateurs et items. Une validation expérimentale comparative, menée sur une base de données publique relative au marché matrimonial et une base de données privétaire relative au marché du travail, illustre le compromis entre précision et congestion. La discussion porte sur l'intégration de critères individuels et collectifs.

## Mots-clés

Systèmes de recommandation, congestion, transport optimal, appariement.

## Abstract

The matching setting, a particular case of recommendation problem, focuses on applications where a so-called item can be attributed to at most one user, with the job market and the matrimonial market as chief examples. In such cases, recommending the items preferred by each user might contribute to a congestion issue as users aiming at the same item cannot be all satisfied. While some state of art approaches proceed by repairing the recommendation policy to account for the congestion issue, other approaches take inspiration from the optimal transport (OT) framework, and aim to map the user population onto the item population in order to minimize some global transportation cost. In OT-based recommendation state-of-art approaches, the collaborative matrix (reporting the user-item matches) is interpreted as if it were the result of an OT plan; the underlying transport cost is inferred and used e.g. to propose new congestion-avoiding recommendation policies. In this paper, another OT-based recommendation strategy is

defined, noting that the collaborative matrix reflecting the individual decisions can hardly be considered as the result of a (centralized) OT plan. Accordingly, the proposed algorithm first learns a recommendation score from the data and then defines a cost matrix, with the transportation cost decreasing depending on the matching relevance. The optimal transport plan is thereafter used for the recommendation. The experimental validation of the approach presents comparative results on benchmark data on the matrimonial market, and proprietary real-world data on the job market, illustrating the trade-off between the recall and the congestion indicators. The discussion focuses on the integration of individual and collective criteria.

## Keywords

Recommender systems, Congestion, Optimal Transport, Matching.

## 1 Introduction

La motivation principale de cet article consiste à s'appuyer sur l'état de l'art des systèmes de recommandation [24] pour assister les services publiques de l'emploi. Si les systèmes de recommandation usuels visent à recommander à chaque utilisateur l'offre d'emploi qui leur est la plus désirable, il peut sembler peu approprié de recommander la même offre à de nombreux demandeurs d'emploi : cela induirait un phénomène de congestion au niveau de la population et une satisfaction individuelle finale médiocre. Plus généralement, dans des domaines tels que les marchés du travail ou matrimoniaux, correspondant à une configuration de recommandation réciproque [18], une politique de recommandation adéquate devrait prendre en compte les populations de demandeurs d'emploi et d'offres d'emploi dans leur globalité, et connecter les deux populations de manière à éviter la congestion.

S'inspirant de travaux connexes sur les systèmes de recommandation [16, 17, 5] et en économétrie [7, 10], cet article étudie le couplage du transport optimal [9, 21] avec les systèmes de recommandation. L'approche proposée, appelée REcommandation diminuant la Congestion par Transport Optimal (RECTO), apprend des correspondances entre les populations d'utilisateurs (demandeurs d'emploi) et
# RECTO : REcommandation diminuant la Congestion par Transport Optimal

G. Bied¹,², E. Perennes¹, S. Nathan², V. Naya², P. Caillou², B. Crepon¹, C. Gaillac³, M. Sebag²

¹ CREST, ENSAE

² LISN, Université Paris-Saclay

³ Oxford University

bied@lri.fr

## Résumé

La recommandation de biens rivaux (sur le marché du travail ou des rencontres) fait face au danger majeur de la congestion. Pour concevoir un système de recommandation évitant la congestion, une approche possible repose sur le transport optimal, cherchant un appariement global entre l'ensemble des utilisateurs et l'ensemble des items selon un coût de transport à définir. L'originalité de l'approche RECTO (REcommandation diminuant la Congestion par Transport Optimal) est de construire le coût de transport en fonction du score de recommandation, et de définir la politique de recommandation en fonction du plan de transport entre utilisateurs et items. Une validation expérimentale comparative, menée sur une base de données publique relative au marché matrimonial et une base de données privétaire relative au marché du travail, illustre le compromis entre précision et congestion. La discussion porte sur l'intégration de critères individuels et collectifs.

## Mots-clés

Systèmes de recommandation, congestion, transport optimal, appariement.

## Abstract

The matching setting, a particular case of recommendation problem, focuses on applications where a so-called item can be attributed to at most one user, with the job market and the matrimonial market as chief examples. In such cases, recommending the items preferred by each user might contribute to a congestion issue as users aiming at the same item cannot be all satisfied. While some state of art approaches proceed by repairing the recommendation policy to account for the congestion issue, other approaches take inspiration from the optimal transport (OT) framework, and aim to map the user population onto the item population in order to minimize some global transportation cost. In OT-based recommendation state-of-art approaches, the collaborative matrix (reporting the user-item matches) is interpreted as if it were the result of an OT plan; the underlying transport cost is inferred and used e.g. to propose new congestion-avoiding recommendation policies. In this paper, another OT-based recommendation strategy is

defined, noting that the collaborative matrix reflecting the individual decisions can hardly be considered as the result of a (centralized) OT plan. Accordingly, the proposed algorithm first learns a recommendation score from the data and then defines a cost matrix, with the transportation cost decreasing depending on the matching relevance. The optimal transport plan is thereafter used for the recommendation. The experimental validation of the approach presents comparative results on benchmark data on the matrimonial market, and proprietary real-world data on the job market, illustrating the trade-off between the recall and the congestion indicators. The discussion focuses on the integration of individual and collective criteria.

## Keywords

Recommender systems, Congestion, Optimal Transport, Matching.

## 1 Introduction

La motivation principale de cet article consiste à s'appuyer sur l'état de l'art des systèmes de recommandation [24] pour assister les services publiques de l'emploi. Si les systèmes de recommandation usuels visent à recommander à chaque utilisateur l'offre d'emploi qui leur est la plus désirable, il peut sembler peu approprié de recommander la même offre à de nombreux demandeurs d'emploi : cela induirait un phénomène de congestion au niveau de la population et une satisfaction individuelle finale médiocre. Plus généralement, dans des domaines tels que les marchés du travail ou matrimoniaux, correspondant à une configuration de recommandation réciproque [18], une politique de recommandation adéquate devrait prendre en compte les populations de demandeurs d'emploi et d'offres d'emploi dans leur globalité, et connecter les deux populations de manière à éviter la congestion.

S'inspirant de travaux connexes sur les systèmes de recommandation [16, 17, 5] et en économétrie [7, 10], cet article étudie le couplage du transport optimal [9, 21] avec les systèmes de recommandation. L'approche proposée, appelée REcommandation diminuant la Congestion par Transport Optimal (RECTO), apprend des correspondances entre les populations d'utilisateurs (demandeurs d'emploi) et
d'items (offres d'emploi), visant à trouver un compromis entre l'intérêt des articles recommandés et une diversité suffisante des recommandations au niveau de la population (par opposition à la sérendipité en recommandation [15], qui vise la diversité des items recommandés au niveau individuel). Les questions scientifiques abordées dans l'article concernent donc : i) la définition d'un indicateur mesurant la qualité de recommandations en termes de congestion; ii) la mise au point d'un algorithme visant à limiter cette congestion; iii) l'évaluation du compromis entre l'indicateur de performance de recommandation usuel qu'est le recall et la congestion.

La contribution de l'article est triple. Tout d'abord, l'évitement de la congestion est formalisé dans le cadre du transport optimal (section 3). Deuxièmement, l'algorithme RECTO proposé pour résoudre ce problème est agnosique quant à la distribution des données (par opposition aux conditions requises dans [16, 17, 10, 7]) et moins exigeant computationnellement que les approches d'optimisation combinatoire, par exemple [26]. Troisièmement, les mérites de RECTO sont démontrés expérimentalement sur i) un benchmark public dans le domaine du marché matrimonial, utilisé pour l'évaluation comparative avec [16]; ii) un vaste jeu de données propriétaire relatif au marché du travail<fnref n="1" />, et fournissent des leçons inattendues sur les interactions des indicateurs de recall et de congestion.

## 2 Notations et État de l'art

Cette section présente le problème de recommandation réciproque, renvoyant le lecteur à [18] pour un état de l'art plus complet, et discute quelques travaux connexes. Le cadre du transport optimal [9, 21] est ensuite brièvement introduit.

**Notations.** Soit $n$ (respectivement $m$) le nombre d'utilisateurs (resp. d'items), avec $x_i$ (resp. $y_j$) la description du $i$-ème utilisateur (resp. du $j$-ème item). La matrice collaborative booléenne $M_{i,j}$ est telle que $M_{i,j} = 1$ si et seulement si l'utilisateur $i$ a sélectionné l'item $j$.

**Position du problème.** Un système de recommandation prend généralement une fonction de score $\phi$ telle que la matrice définie à partir de $\phi_{i,j} = \phi(x_i, y_j)$ soit proche de la matrice collaborative $M$ (en termes d'erreur quadratique moyenne ou de divergence de Kullback-Leibler), éventuellement pénalisée par un terme de régularisation [1]. Sans perte de généralité, on suppose par la suite que les items recommandés au $i$-ème utilisateur sont ordonnés par ordre croissant de $\phi_{i,j}$.

Dans les problèmes de recommandation réciproque [18], l'item $j$ est soumis à une contrainte de capacité $n_j$ : seuls les $n_j$ meilleurs utilisateurs sélectionnant cet item peuvent être servis. De nouveaux objectifs d'optimisation et des algorithmes spécifiques doivent être définis pour tenir compte de ces contraintes.

**Travaux connexes.** Une première approche de recommandation réciproque, [12], apprend une fonction de score $\phi$ comme solution d'un problème d'optimisation contraint.

[26] considère la recommandation réciproque comme un problème d'optimisation multi-objectif (NP-difficile), introduisant la satisfaction des contraintes de capacité comme un objectif supplémentaire ; l'optimisation est réalisée en utilisant une approche gloutonne. Dans [2], un modèle auxiliaire prédit la popularité attendue d'un item ; la recommandation est réparée au niveau individuel, en décalant vers le haut ou vers le bas les items recommandés à un utilisateur donné en fonction de leur popularité globale prévue. Dans le contexte de sites de rencontre, [6], s'inspirant de modèles économiques décentralisés, construisent une fonction d'utilité reflétant l'intérêt de $x_i$ pour $y_j$ et réciproquement; ils utilisent une approche de transport optimal (voir ci-dessous) pour calculer les recommandations finale à partir du score d'utilité.

**Transport optimal computationnel.** Le transport optimal (OT) vise à faire correspondre une certaine distribution (continue ou discrète) $\mu$ à une autre distribution $\nu$. Dans la suite de l'article, $\mu$ (respectivement $\nu$) désigne la distribution discrète uniforme sur l'ensemble des $n$ utilisateurs (resp. sur l'ensemble des $m$ items). En notant $\Gamma(\mu, \nu)$ l'ensemble des mesures telles que leurs marginales par rapport au premier et deuxième argument sont respectivement $\mu$ et $\nu$, et en définissant $C_{i,j}$ comme le coût de la correspondance de $i$ à $j$, le problème du transport optimal est de trouver une distribution jointe $\gamma^* \in \Gamma(\mu, \nu)$ telle que :

$$ \gamma^*(C) \in \arg \min_{\gamma \in \Gamma(\mu, \nu)} \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{m} \gamma_{i,j} C_{i,j} \quad (1) $$

Une relaxation de ce problème d'optimisation, proposée par [9], y ajoute un terme entropique :

$$ \gamma^*(C, \varepsilon) \in \arg \min_{\gamma \in \Gamma(\mu, \nu)} \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{m} \gamma_{i,j} (C_{i,j} + \varepsilon \log(\gamma_{i,j})) \quad (2) $$

avec $\varepsilon$ le poids donné à la régularisation. La solution optimale de l'équation (2) prend la forme $\gamma_{i,j} = \alpha_i \exp(-C_{i,j}/\varepsilon) \beta_j$, où $\alpha$ et $\beta$ reflètent les contraintes sur les marginales de $\gamma$.

**Discussion** Les principales approches de recommandation basées sur l'OT supposent que la matrice collaborative observée $M$ est générée comme optimum d'un plan d'OT basé sur un coût d'appariement $C$ à estimer [7, 11, 16, 17] : elles apprennent $C$ à partir des données d'entraînement et utilisent le modèle de coût estimé pour construire des appariements sur de nouvelles données.

Dans le contexte du marché du travail, il est cependant discutable de considérer que les appariements réels (i.e. la matrice collaborative observée $M$) doivent être vus comme la solution d'un plan de transport optimal : par construction, $M$ est le résultat d'un processus décentralisé tandis que la solution d'OT résulte d'un processus centralisé (les deux ne coincident que sous de fortes hypothèses). En conséquence, l'approche proposée est structurée en deux phases : l'apprentissage de la fonction de coût d'appariement $C$ à partir de $M$ (sans supposer que $M$ soit une solution d'un problème d'OT), et l'utilisation de $C$ dans un problème d'OT.

<footnote n="1">1. Fourni par Pôle emploi.</footnote>