Dans le secteur de la défense, la maintenance des équipements militaires est cruciale pour assurer la disponibilité opérationnelle et la sécurité des soldats.
Les innovations technologiques, notamment en intelligence artificielle et en automatisation, offrent des opportunités pour optimiser les activités de maintenance.
Cet article explore comment l’automatisation des ontologies peut améliorer la maintenance des matériels et examine les contributions spécifiques d’Armtek dans ce domaine.
Une ontologie est une représentation structurée des connaissances d’un domaine, facilitant l’organisation et l’accès à l’information.
Dans le contexte de la maintenance des équipements militaires, l’automatisation de la création d’ontologies présente plusieurs avantages :
• Centralisation des connaissances : intégration des données provenant des experts terrain, des bases techniques et des historiques de pannes.
• Facilitation du diagnostic : association automatique des symptômes aux causes probables et aux actions correctives.
• Amélioration de la maintenance prévisionnelle : anticipation des défaillances grâce à l’analyse des données terrain.
• Optimisation de l’interopérabilité : intégration de diverses sources de données pour une vision cohérente.
Cependant, la construction manuelle d’une ontologie est complexe et chronophage.
L’IA et le traitement du langage naturel permettent d’automatiser ce processus en extrayant et structurant les connaissances à partir de vastes ensembles de données (voir article précédent).
Les ontologies sont au cœur de l’organisation et de la structuration des connaissances dans de nombreux domaines : industrie, médecine, web sémantique, intelligence artificielle… Cependant, leur construction manuelle est un processus long et coûteux, nécessitant une expertise humaine approfondie.
Aujourd’hui, les avancées en intelligence artificielle, traitement du langage naturel et apprentissage automatique permettent d’automatiser en partie la création d’ontologies. Mais jusqu’où peut-on aller ? Quels sont les outils et les limites actuelles ?
a) Qu’est-ce qu’une ontologie et pourquoi l’automatiser ?
Une ontologie est une représentation structurée d’un domaine de connaissance, définissant ses concepts, relations et propriétés. Elle permet d’organiser l’information pour faciliter l’analyse, l’interopérabilité des systèmes et le raisonnement automatique.
Cependant, construire une ontologie “manuellement” pose plusieurs défis :
✔ Sollicite fortement les experts du domaine.
✔ Long et complexe à maintenir.
✔ Difficile à adapter aux évolutions rapides du domaine.
L’automatisation permet donc de réduire le temps et les coûts en extrayant automatiquement des connaissances à partir de textes, bases de données et modèles d’IA.
b)Techniques et outils pour générer des ontologies automatiquement
Il existe plusieurs approches pour automatiser la création d’une ontologie.
- Extraction automatique de concepts (Text Mining & NLP) : l’analyse de documents permet d’identifier les concepts clés et leurs relations dans un domaine donné.
1. Exploration d’un corpus (articles, rapports, bases de données).
2. Identification des termes récurrents et de leurs relations.
3. Regroupement des termes en classes et hiérarchies ontologiques.
Exemple issu de l’industrie : une entreprise de fabrication peut analyser des rapports de maintenance pour structurer une ontologie des pannes, causes et solutions.
- Apprentissage automatique et intelligence artificielle : l’IA permet d’analyser de grandes quantités de données pour identifier des modèles et générer des relations ontologiques.
- Alignement avec des ontologies existantes (Ontology Matching) : plutôt que de créer une ontologie de zéro, il est possible d’aligner et fusionner plusieurs sources.
Les méthodes employées reposent sur plusieurs approches complémentaires. L'une d'elles consiste à comparer les termes tant sur le plan lexical que sémantique, afin d'identifier les correspondances et les divergences entre différentes sources. Une autre approche repose sur la détection de structures similaires au sein de différentes ontologies, permettant ainsi d’établir des liens et de faciliter leur alignement.
Dans l’industrie, des entreprises comme Airbus ou Siemens alignent des ontologies de différents départements pour créer une base de connaissances unifiée.
- Conversion automatique de bases de données en ontologies : les bases de données relationnelles (SQL) contiennent des relations implicites entre entités.
Ces relations peuvent être transformées en ontologies. Une entreprise peut transformer dès lors transposer son ERP en ontologie pour améliorer l’interopérabilité entre ses systèmes.