Assistance au calage de modÃ¨les numÃ©riques en hydraulique ... - TEL

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5.4 DÉVELOPPEMENT D’OUTILS D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DÉDIÉS AU CALAGE DE MODÈLESNUMÉRIQUESLocal Operator {Name sélection_hydrogramme_amontInput Datahydrogramme_mesuré name hydCallRule {name présence_hydrogramme_amontIfhyd.section_de_mesure.position == mage_river_hydraulic_model.bief.position_amontThen hyd becomes input }... }FIG. 5.18 – Déclaration dans le langage OVAL d’un opérateur local de résolution d’unesous-tâche spécifique.L’utilisation du langage OVAL permet de réduire sensiblement la complexité de lastructure de la base de connaissances du prototype, présentée sur la figure 5.19. La figure5.20 présente quant à elle la structure actuelle de la base de faits de ce système. Lamaintenance de cette deuxième base de connaissances s’en trouve ainsi grandement facilitée,et il est beaucoup plus facile pour l’expert d’avoir une vision globale des connaissancesimplémentées.ConnaissancesCaRMA2:BaseDeConnaissances:ListeDesFichiers:FichierKb:ConceptsHydrauliques:FichierOval:ConnaissancesSurLeCodeMage:FichierOval:MéthodesHydrauliques:FichierC++:MéthodeAssociéesAMage:FichierC++FIG. 5.19 – Structure de la base de connaissances pour CARMA-2.FaitsCaRMA2:BaseDeFaits:FaitsSurLaLèze:FichierOval:FaitsSurLHogneau:FichierOvalFIG. 5.20 – Structure de la base de faits pour CARMA-2.Il est important de noter que les connaissances implémentées étant identiques dansles deux prototypes, la mise en œuvre de CARMA-2 par un utilisateur final sera équivalenteà celle du premier prototype, aussi bien en terme de fonctionnalités que de résultatsobtenus.146
CHAPITRE 5 IMPLÉMENTATION D’UN SYSTÈME OPÉRATIONNEL5.5 ConclusionsNous avons présenté dans ce chapitre l’implémentation informatique des connaissancesmodélisées dans le chapitre 4. Le résultat de cette – double – implémentationest un système opérationnel d’assistance au calage de modèles hydrauliques basés sur lecode MAGE. Le développement d’un premier prototype nommé CARMA-1 à l’aide detechniques de pilotage de programmes a permis de tester cette mise en œuvre opérationnellesur des cas concrets de calage. Nous avons détaillé la structure de ce prototypeainsi que l’ensemble du processus de calage mis en œuvre de manière opérationnelle.Les tests effectués sur ce premier prototype ont permis de déceler les faiblesses decette implémentation concernant la maintenance et la réutilisation des différents niveauxde la base de connaissances. Ces inconvénients provenant de l’utilisation de techniquesdéveloppées pour la tâche de pilotage de programmes, la mise au point d’outilsd’intelligence artificielle – moteur d’inférence et langage associé – dédiés spécifiquementà la tâche de calage de modèles numériques a été décidée. Le nouveau prototypedéveloppé à partir de ces outils – nommé CARMA-2 – permet à l’expert de s’affranchirde l’écriture dans la base de connaissances du niveau générique – représenté parl’ontologie ONTOHYD et par le paradigme de calage de modèles – et de représenter uniquementles connaissances du domaine et les connaissances spécifiques au code utilisé.Nous disposons donc à présent d’un outil opérationnel d’assistance au calage destinéà un utilisateur final. La réalisation du calage d’un modèle hydraulique à l’aide de cetoutil ne nécessite de la part de cet utilisateur ni connaissances sur le calage en tant queprocédure générique, ni connaissances poussées en hydraulique fluviale 1-D, ni surtoutde connaissances sur le code de calcul MAGE utilisé. Cette affirmation doit être tempéréesur deux points : d’une part, l’assistance fournie par le système n’est pas complète surl’ensemble des sous-tâches du calage, comme nous l’avons précisé dans la section 5.3.3.D’autre part, les connaissances implémentées sont loin d’être exhaustives et le systèmene peut bien entendu pas prétendre prendre en compte l’ensemble des situations decalage qui peuvent se présenter en hydraulique fluviale unidimensionnelle.Les limites d’utilisation de ce système peuvent fort heureusement être repousséesgrâce à la modularité fournie au prototype CARMA-2 : l’extension de la base de connaissancessur laquelle il est bâti peut ainsi permettre d’appréhender aisément de nouvellessituations de calage. Les fonctionnalités actuelles de ces prototypes permettent en outredéjà leur utilisation pour des cas de calage profondément différents, comme le montrel’application de CARMA-1 à deux cas d’étude dans les chapitres suivants.147
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3.4 CONCLUSIONS3.3.2 Dérivation au
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