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PROCOGEC : PROgiciel COllaboratif de GEstion des Connaissances

PROCOGEC : PROgiciel COllaboratif de GEstion des Connaissances. Projet ANR : mai 2007- avril 2010 Knowings , Gaz de France, Antecim Syscom , ESC Chambéry, G-Scop , Liris. Plan de l’exposé. Le métier de la société Knowings Le projet Procogec

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PROCOGEC : PROgiciel COllaboratif de GEstion des Connaissances

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Presentation Transcript

  1. PROCOGEC : PROgicielCOllaboratif de GEstion des Connaissances Projet ANR : mai 2007-avril 2010 Knowings, Gaz de France, Antecim Syscom, ESC Chambéry, G-Scop, Liris

  2. Plan de l’exposé • Le métier de la société Knowings • Le projet Procogec • Les traces d’interaction comme conteneurs de connaissances • Traces ? • Traces modélisées (modèles, langage de requête, langage de transformation) • Travaux en relation • Architecture assistance à base de traces / notion de « réseau social » (Dessin animé et illustration) • Usages et « darkside » • Bonus : formalisation Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  3. Notion de trace • Définition du dictionnaire : « une suite d'empreintes ou de marques que laisse le passage d'un être ou d'un objet ; marque laissée par une action quelconque ; ce à quoi on reconnaît que quelque chose a existé; » • Trace informatique est la trace de l’activité d’un utilisateur d’un environnement informatique pour mener à bien son activité, s’inscrivant sur un support numérique. • Deux points de vue • Histoire interactionnelle (Action-Based ) • Les productions comme trace de l’activité. (Content-Based)‏ • Le concept de « Trace Informatique » d’interactions / utilisation : Séquence (temporelle) d’observés lors de l’exécution d’un processus informatique : événements et entités associées Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  4. Notion de trace modélisée • Trace modélisée (M-trace) • Objet informatique, représentant une séquence d’observés issus d’interactions sur des entités de l’environnement informatique. • Modèle de trace  observés (événements, entités) et relations entre observés • Domaine temporel  mode de prise en compte de la temporalité de l’observation • Opérations de transformations de traces : langage de requête, langage de transformation. • Système à Base de Traces Modélisées Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  5. Notion de modèle de Trace • Modèle de trace • Ensemble de concepts et de relations types qui s’instancient dans la trace • Pourquoi un modèle • Implicite vs Explicite • Décrire, Spécifier et conceptualiser les traces qu’on veut avoir et obtenir • M-trace = Trace + Modèle Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  6. Notion de Système à Base de Traces Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  7. Collecte de traces • Ensemble structuré de processus permettant de convertir une ou plusieurs sources de données en entrée en une trace « première » • Collecte / Sources de traçage (inputs) • Agent informatique de capture associé au SBT + • Observateur humain • Capteur autonome  flux de traçage (vidéo, audio, logs…) Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  8. Transformations de Traces • Transformations de Traces Modélisées • Bibliothèque de modèles • Reformulation d’une trace en une autre  Enrichissement du modèle, calculs sur la trace, etc. • Bibliothèque de transformations Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  9. RelatedWork • Beaucoup de domaines se sont intéressés à la formalisation de « séquences d’événements » • Stream Database, Stream Mining (les travaux les + proches) • Un Ordre total sur les évènements // pas de notion de « transformations // • Web Data Mining • Recherche des séquences fréquentes, les prochains événement possibles • Pas de notion de transformation explicite • SemanticLogging • Intégration de plusieurs fichiers logs // pas de notion de « modèle », temporalité non formalisée • Sequential Data Analysis • Pas de modèle formel • Plusieurs outils d’analyse existent • Logfileanalysis • Vérification de l’exécution de programmes • Trouver l’automate qui génère la trace d’exécution (inclusion,etc.) • Blocage et parallélisme de processus (Algèbre de processus) • Pas de meta-modèle, pas de notion de requêtes, ni de transformations • Traces d’interaction • Exploitées intensivement dans beaucoup de domaines (en particulier dans les EIAH ou pour la personnalisation d’environnements). • Pas de formalisation. Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  10. Illustration Assistant Alter-Ego (avatar ?) Requêtes Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  11. Illustration Assistant Alter-Ego (avatar ?) Requêtes Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  12. Illustration Assistant Alter-Ego (avatar ?) Requêtes Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  13. Illustration Assistant Alter-Ego (avatar ?) Requêtes Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  14. Alter-ego assistant Services SGBT Alter-ego assistant (avatar ?) -> support de l’individuation (réflexivité, appropriation,…) Couplage 14 Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  15. Alter-ego assistants (avatars ?) … en réseau -> dans l’environnement… Couplage 15 Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  16. Exemple d’usage : plateforme éducative • Implémente le concept de ”classe virtuelle”  • Chat écrit/audio • Activités collaboratives synchrones (tableau blanc, push tuteur, …. • Interactions tracées et affichées • Activité à dimension réflexive Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique 16

  17. Scénario d’utilisation (2/2) Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique 17

  18. USAGES : Individuation et trans-individuation • Apprentissage humain • Appropriation (auto-apprentissage) • Co-construction de communautés • Assistances • à la réalisation d’activités évolutives (en cours de construction) • à la gestion des connaissances (partage, réutilisation, découverte) • à l’intégration, à l’inclusion par « négociation » de sens d’utilisateurs (très) différents (situations de handicap par exemple) -> et probablement bien d’autres usages (WEB X.0 !) Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique 18

  19. Dark side ? • Profiter des facilités offertes par les traces modélisées pour : • Les considérer comme des sources « d’information » sur l’activité des utilisateurs • Les utiliser pour « conditionner » des « bonnes » pratiques • Les utiliser pour découvrir des comportements « intéressants » … • Les détourner pour donner une image réflexive « déformée »… (jugement / suggestion…) • Individuation contrôlée ! Proposition : visibilité de la collecte / traces locales cryptées par défaut / négociation pair à pair pour partage et échange (modèle distribué) Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique 19

  20. BONUS • Formalisation • Langage de requête • Langage de transformation • Discussion sur les transformations « interactives » Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  21. Formaliser et modéliserl’objet Trace • Un ensemble d’éléments temporellement situés par rapport un repère de temps • Relatif (unité et origine) • Absolu (unité) • séquentiel ordonnée (les uns par rapport aux autres)‏ Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique • Séquence temporelle d’observés • un ensemble d’éléments temporellement situés • Une séquence temporelle (par rapport un repère de temps)‏ • Une séquence ordonnée (les uns par rapport aux autres)‏

  22. Le temps, formellement Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  23. Trace Modélisée, formellement Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  24. Modèle de trace Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  25. Requêter les M-traces • Un langage pour : • Sélectionner les observés de la trace qui répondent à certains critères • Éliminer les observés « bruit » dans la trace • Extraire des épisodes de la trace • Pattern Matching • Exemple  trouver tous les observés « Action » ayant l’attribut « Type = Copier » • Besoind’une notation pour décrire ces patterns ayant une sémantique précise par rapport aux M-traces. Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  26. Un langages de requête pour les traces Basic Pattern General Pattern Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  27. Un Langage de requête et de pattern • Exemple d’un pattern basique P1: ((X : Action) , (Y : Objet) , (X concerne Y) (X.type=“Modifier”) , (X.begin < Y.end)) Modèle O1 O3 O10 O11 O6 Objet Id2 Page Web id3 Message Id4 Page Web id1 Document id1 Page Web • id • Nom O2 O4 O18 O20 O33 concerne Ouvrir Modifier Copier Envoyer Modifier Action • Type Temps Journée scientifique Cluster ISLE : Web émantique

  28. Un Langage de requête et de pattern • Exemple d’un pattern basique P1: ((X : Action) , (Y : Objet) , (X concerne Y) (X.type=“Modifier”) , (X.begin < Y.end), (DocumentWeb(Y)) DocumentWeb(X) : ((X : Objet), (X.nom=“Page Web”)) Modèle O1 O3 O10 O11 O6 Objet Id2 Page Web id3 Message Id4 Page Web id1 Document id1 Page Web • id • Nom O2 O4 O18 O20 O33 concerne Ouvrir Modifier Copier Envoyer Modifier Action • Type Temps Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  29. Un Langage de requête et de pattern • Exemple d’un pattern général P1: ((X : Action) , (Y : Objet),(Z: User), (X concerne Y), (X.type=“Modifier”)) (OPT (Y fait_par Z)) O17 O31 O29 O22 O8 User user1 user2 User7 User3 user1 • id • login Fait_par O1 O3 O10 O11 O6 Objet Id2 Page Web id3 Message Id4 Page Web id1 Document id1 Page Web • id • Nom O2 O4 O18 O20 O33 concerne Ouvrir Modifier Copier Envoyer Modifier Action • Type Modèle Temps Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  30. Un Langage de requête et de pattern • Exemple d’un pattern général P1: ((X : Action) , (Y : Objet),(Z: User), (X concerne Y), (X.type=“Modifier”)) (Without (Y fait_par Z)) O17 O31 O29 O22 O8 User user1 user2 User7 User3 user1 • id • login Fait_par O1 O3 O10 O11 O6 Objet Id2 Page Web id3 Message Id4 Page Web id1 Document id1 Page Web • id • Nom O2 O4 O18 O20 O33 concerne Ouvrir Modifier Copier Envoyer Modifier Action • Type Modèle Temps Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  31. Sémantique des Patterns Basiques Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  32. Sémantique des Patterns Généraux Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  33. Complexité de l’évaluation des Patterns • P est un pattern Basique • P est un pattern général (utilisant en plus OR) • P est un pattern général (utilisant en plus OPT) • P est un pattern général (utilisant en plus Without) (Negation as Failure) • pas encore étudiée (Indécidable?) Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  34. Langage de transformation • Comment créer une trace à partir d’une autre • Comment créer des observés à partir d’autres observés • Une transformation utilise les requêtes sur la trace • Les substitutions décrivent l’ensemble des données qui vont être transformées • La notion de Template permettra de produire les observés de la trace transformée • Une Template est une sorte de pattern (d’un point de vue théorique) Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  35. Langage de transformation • La règle de calcul de l’extension temporelle peut être vide Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  36. Langage de transformation Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  37. Un Langage de transformation • Exemple d’une règle de transformation P1: ((X : Action) , (Y : Objet),(X concerne Y), (X.type=“Modifier”), (Y.nom=“Document”)) T1 : ((Z : Document_édité), (Z.begin = Y.begin) , (Z.end = X.end) (Z.nom = Y.nom) (X ModificationSur Z)) O99 document DocumentEdité • Nom O1 O3 O10 O11 O6 ModifcatinSur Id2 Page Web id3 Message Id4 Document id1 Document id1 Page Web Objet • id • Nom O2 O4 O18 O20 O33 concerne Ouvrir Modifier Copier Envoyer Modifier Action • Type Modèle Temps Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

  38. Complexité et difficulté • Au-delà de la complexité de l’évaluation des patterns. • Ordonnancement des règles ne compte pas • Transformations non obligatoirement monotones en temps réel (si utilisation de OPT ou WITHOUT) • Exemple • Certaines transformations, impliquant les opérateurs OPT et Without, ne peuvent pas être évaluées • dans le cas du temps réel • Définir les conditions nécessaires et suffisantes pour garantir la « monotonie » des transformations dans le cas du temps réel (il faut considérer explicitement qu’il s’agit de nouvelles interprétations) (X: Action Y: Objet) OPT X concerne Y) (X: Action Y: Objet) OPT X concerne Y) O1 Id2 Page Web Objet Objet • id • Nom • id • Nom O2 O2 concerne concerne Ouvrir Ouvrir Action Action • Type • Type Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique Modèle t1 t2 Modèle Temps Temps

  39. Complexité et difficulté • Au-delà de la complexité de l’évaluation des patterns. • Ordonnancement des règles ne compte pas • Transformations non obligatoirement monotones en temps réel (si utilisation de OPT ou WITHOUT) • Exemple • Certaines transformations, impliquant les opérateurs OPT et Without, ne peuvent pas être évaluées • dans le cas du temps réel • Définir les conditions nécessaires et suffisantes pour garantir la « monotonie » des transformations dans le cas du temps réel (il faut considérer explicitement qu’il s’agit de nouvelles interprétations) (X: Action Y: Objet) Without X concerne Y) (X: Action Y: Objet) Without X concerne Y) O1 Id2 Page Web Objet Objet (X: Action) without {y: Objet, y.begin < X.begin} • id • Nom • id • Nom O2 O2 concerne concerne Ouvrir Ouvrir Action Action • Type • Type Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique Modèle t1 t2 Modèle Temps Temps

  40. Travail théorique • Définition d’un cadre formel permettant de • Penser les systèmes • Analyser des outils utilisant des traces en explicitant • les traces et leur modèles, les transformations, les calculs, les modes d’utilisation • Construire des systèmes • Formaliser la notion de trace et de modèle de trace • Formaliser un langage pour requêter et transformer des traces moyennant des modèles de transformations (ensemble de règles)  Construire un Framework informatique supportant la notion de SBT Journée scientifique Cluster ISLE : Web Sémantique

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