C3PO : Une ontologie développée pour le pilotage de la production fromagère au Québec
Bibliographic record
Abstract
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
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".