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Enregistrement W6990129926

C3PO : Une ontologie développée pour le pilotage de la production fromagère au Québec

2020· other· fr· W6990129926 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2020
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPilotageProduction (economics)Context (archaeology)Relation (database)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il me paraît important de remercier un certain nombre de personnes qui ont joué un rôle clé durant cette maitrise.Évidemment, je souhaite remercier mon directeur de recherche, Robert Pellerin, pour m'avoir guidé durant ces deux années, et pour ses conseils précieux.Je tiens à remercier également mon codirecteur, Christophe Danjou, pour son aide plus que bienvenue, son expérience et son entrain.Avec leur encadrement, je ne pouvais qu'être dans un bon environnement pour réussir cette maitrise.J'aimerais également consacrer quelques mots à mes collègues de bureaux : Mathieu, Joffrey, et Marine.Le bureau n'est pas le même sans l'un d'entre eux, et je crois que nous avons réussi à y laisser notre marque pour un certain temps.Merci également à Jérémie et Quentin, à nos réunions tous les 6, et à l'entraide que nous nous sommes apportée.Bien que nos sujets soient différents, nous avons pratiquement tout partagé ces derniers mois : questionnements et réflexions, bonnes et mauvaises nouvelles, doutes, soutien, et j'en passe!Merci également au CEFQ, et tout particulièrement à Etienne Biotteau, pour tout ce qu'il m'a appris et fait découvrir à travers notre collaboration.Je sais que les projets de cette envergure sont souvent décourageants, mais je suis extrêmement fier d'y avoir pris part.Merci d'avoir mis tout en œuvre pour que ma maitrise se déroule dans les meilleures conditions possibles.Merci m'avoir apporté énormément d'informations et de m'avoir soutenu et aidé lorsque j'en avais besoin.Merci aussi à tous les artisans fromagers qui ont accepté de m'accueillir sur leur site et d'avoir pris le temps de répondre à toutes mes questions, ils ont montré beaucoup de bienveillance et de soutien dans ce projet.Enfin, j'aimerais remercier aussi tout mon entourage proche, ma famille, mes colocataires, mes amis, et Nolwenn, pour m'avoir soutenu et encouragé.Merci de m'avoir fait vivre une expérience incroyable à Montréal ces deux dernières années!v RÉSUMÉ À l'image de tous les autres secteurs, les PME manufacturières dans l'industrie fromagère sont soumises à une réalité économique difficile.La récente modification des accords de libre-échange nord-américain ainsi que l'introduction rapide des nouvelles technologiques numériques adaptées au secteur manufacturier ont imposé plus de pression sur les petits artisans fromagers.Ces derniers doivent à la fois améliorer leur productivité tout en assurant une qualité de produit répondant aux exigences à la fois de la clientèle, mais aussi respecter la régulation agroalimentaire, et cela en maintenant des coûts d'exploitation réduits.Ces nouvelles technologies, rassemblées sous le giron de l'industrie 4.0, permettent de regrouper l'ensemble des ressources des entreprises au sein de systèmes d'information tels que les systèmes de gestion intégrée (ERP) ou les systèmes d'exécution manufacturière (MES).Ils facilitent ainsi la prise de décision basée sur des données pertinentes en temps réel.Ces systèmes, auparavant utilisés par les grandes entreprises pour lesquelles ils ont été développés, doivent donc être adaptés pour le secteur fromager dans lequel ils sont pratiquement inexistants.Face à ce constat, le Centre d'Expertise Fromagère du Québec (CEFQ) a lancé un projet de grande envergure afin de doter les fromagers artisans du Québec d'outils modernes leur permettant de faire face à cette nouvelle réalité.L'ontologie est un outil très ancien utilisé dans de nombreux domaines, allant de la philosophie à l'anthropologie, de la médecine à l'informatique.L'ontologie désigne un modèle de données permettant de représenter un ensemble de concepts dans un domaine, ainsi que les relations liant ces concepts.Son emploi permet d'exploiter les objets du domaine concerné, avec raison.La variété et l'hétérogénéité des données et le vocabulaire inter-ou intradomaine représentent une difficulté que les ontologies peuvent permettre de surmonter en proposant un vocabulaire commun liant les différentes sources de données.Malgré l'intérêt croissant de la communauté scientifique pour les atouts représentés par l'industrie 4.0, il semble qu'aucun outil ou aucune ontologie ne permettent aujourd'hui de représenter de manière suffisamment globale les données spécifiques au pilotage d'une fromagerie au Québec.De nombreuses études et projets ont porté sur certains aspects de la transformation fromagère, mais nos recherches montrent qu'à ce stade, il n'existe pas d'outil proposant un modèle standard.De ce fait, nous avons donc proposé le développement d'une ontologie d'application permettant la représentation des concepts clés liés à la transformation vi fromagère, ainsi que leurs liens.Elle permet ainsi de saisir le fonctionnement d'une fromagerie, et constitue de ce fait un premier pas vers le développement futur d'outils modernes permettant de tirer parti des leviers de l'industrie 4.0.En effet, cette ontologie pourra être utilisée afin de mettre en œuvre diverses techniques de valorisation de données en fromageries au Québec, et permettra le développement d'un outil de pilotage de la transformation fromagère.La méthodologie DRM (Design Research Methodology) a été employée afin de diriger le développement de l'ontologie.Cette méthodologie allie à la fois des études empiriques et des études scientifiques.Une étape de validation de l'ontologie a été réalisée, mettant à profit un cas d'étude portant sur la production d'un fromage Cheddar.Cette évaluation a permis de vérifier la pertinence logique et sémantique de l'ontologie proposée.vii

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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