Titre : Apport des connaissances du domaine à l’apprentissage automatique : intégration des connaissances formelles à l’apprentissage profond pour l’industrie 4.0.
Début de thèse : 2022
Fin de thèse : 2025
Résumé :
L’objectif de cette thèse est d’intégrer des connaissances formelles dans l’apprentissage automatique pour améliorer la performance et l’explicabilité des modèles, en particulier dans le contexte de l’Industrie 4.0. Les systèmes industriels modernes génèrent une grande quantité de données hétérogènes (numériques, topologiques, temporelles, structurées, etc.), rendant leur exploitation complexe par des modèles d’apprentissage classiques. L’intégration de connaissances formelles, sous forme d’ontologies et de graphes de connaissances, permet d’améliorer l’interprétabilité des modèles et de faciliter l’intégration des différentes sources de données. Ce travail explore les méthodes de représentation et d’apprentissage combinant graphes de connaissances et modèles neuronaux, avec une application sur des tâches telles que la maintenance prédictive et l’optimisation des processus industriels.
Mots clés : Apprentissage automatique, Industrie 4.0, Connaissances formelles, Graphes de connaissances, Ontologies, Intelligence artificielle, Explicabilité, Intégration des données
Date de soutenance prévue : 2025
Encadrement :
- Directeur de thèse : Antoine ZIMMERMANN, Maître assistant Mines Saint-Étienne, LIMOS
- Co-encadrant : Victor CHARPENAY, Maître de conférence Mines Saint-Étienne, LIMOS
Partenaires ou/et Financeurs : Thèse CIFRE avec UXP Corp (anciennement Courbon Software).
Objectifs de développement durable concernés :
Publications
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