Sujet de Thèse
Titre :
Formalisation semi-automatique d'un référentiel de connaissances support de jumeau numérique pour la rénovation de bâtiments : application au projet ANR IsoBIM
Dates :
2022/02/02 - 2024/10/25
Description :
Contexte : le projet ANR ISOBIM vise à proposer un processus collaboratif pour la rénovation par
ISOlation extérieure basé sur les paradigmes Lean et BIM. Dans ce cadre, un des objectifs est de
pouvoir assurer la gestion des données du projet dans un référentiel formel capable de couvrir les
phases de conception, calepinage, planification et suivi de réalisation. En outre, ce référentiel devra
supporter le jumeau numérique de bâtiment permettant, en particulier, la simulation 4D dans la phase
d'exécution d'un chantier.
La modélisation des informations du bâtiment (ou BIM pour Building Information Modelling) peut être
définie comme « a modeling technology and associated set of processes to produce, communicate and
analyse building models » (Sacks, Eastman, Lee, & Teicholz, 2018). Par sa nature pluridisciplinaire, le
domaine de la construction regroupe des métiers différents et donc des données de nature différentes
qu'il est nécessaire de regrouper au sein d'une même modélisation (modèles de données classiques,
modèles de connaissance formels, comme les ontologies, les taxonomies, les hiérarchies de concepts).
Objectifs et problématique :
La modélisation des informations de conception est largement traitée dans le BIM. En effet, au-delà
des standards couramment utilisés dans la conception mécanique (STEP(Pratt, 2005), IGES (Association
& others, 1996), DXF (Autodesk, 2010), ...), des standards ont été définis pour la modélisation des
données de construction tels que IFC (ISO, 2013) ou CIS/2 (Reed, 2003). Dans le cadre du projet ISOBIM,
il est envisagé d'intégrer 3 points de vue métiers (conception, planification et suivi de la réalisation)
et leurs contraintes associées pour supporter le processus de rénovation. L'ensemble des activités
d'ISOBIM requiert en effet un système d'information adéquat implémentant différentes
fonctionnalités, parmi lesquelles des algorithmes de clusterisations efficaces, un modèle de données
capable de stocker des données multimodales : géométriques (panneaux issus des possibilités de
calepinage), de planning (ressources, stocks, gammes, ...) et de suivi de chantier (statut d'une tâche,
délai estimé, personne en charge de la tâche ...). Ce système d'information pourra être support au
jumeau numérique travaillant sur le processus de rénovation. Nous nous intéresserons donc aux questions de
recherche suivantes :
1) Quelle structure de données serait la plus adaptée pour notre un jumeau numérique ?
2) Comment obtenir cette structure en réduisant le temps/la difficulté de modélisation
nécessaire pour son obtention ?
Pour répondre à ces deux questions, ces travaux chercheront à explorer l'usage des outils de fouille de
données afin de proposer les apports suivants :
1) La proposition d'une formalisation de la connaissance sous forme ontologique pour
structurer les concepts du jumeau numérique du processus de rénovation ;
2) La proposition d'une méthodologie semi-automatique permettant d'obtenir cette
formalisation, basée sur des algorithmes de clustering. Cette méthodologie reposera sur de
la fouille de données, avec deux méthodes déjà envisagées. Dans un premier temps, la
méthode Formal Concept Analysis (FCA) (Ganter, Stumme, & Wille, 2004) serait utilisée pour
la modélisation de la connaissance à partir d'un ensemble d'exemples ou de données
structurées. Dans un second temps, son extension Relational Concept Analysis (RCA) (Rouane-Hacene,
Huchard, Napoli, & Valtchev, 2013), (Wajnberg, Valtchev, Lezoche, Panetto, Blondin Massé, 2019) serait
employée pour l'extraction des relations entre chaque domaine de connaissances.

Bibliographie :
Association, U. S. P. D., & others. (1996). Initial Graphics Exchange Specification IGES 5.3. ANSI. Retrieved July,
12, 2008.
Autodesk. (2010). DXF Reference. Consulté à l'adresse
https://www.autodesk.com/techpubs/autocad/acadr14/dxf/
Ganter, B., Stumme, G., & Wille, R. (2004). Formal Concept Analysis: Theory and applications-J. UCS Special
Issue. Journal of Universal Computer Science, 10(8), 926.
ISO. (2013). Industry Foundation Classes (IFC) for data sharing in the construction and facility management
industries. Consulté à l'adresse https://www.iso.org/standard/51622.html
Pratt, M. J. (2005). ISO 10303, the STEP standard for product data exchange, and its PLM capabilities.
International Journal of Product Lifecycle Management, 1(1), 86. https://doi.org/10.1504/IJPLM.2005.007347
Reed, K. (2003). The role of the CIMSteel integration standards in automating the erection and surveying of
structural steelwork. NIST SPECIAL PUBLICATION SP, 15‑20.
Rouane-Hacene, M., Huchard, M., Napoli, A., & Valtchev, P. (2013). Relational concept analysis: Mining concept
lattices from multi-relational data. Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, 67(1), 81‑108.
https://doi.org/10.1007/s10472-012-9329-3
Sacks, R., Eastman, C., Lee, G., & Teicholz, P. (2018). BIM handbook: a guide to building information modeling
for owners, designers, engineers, contractors, and facility managers. John Wiley & Sons.
Wajnberg, M., Valtchev, P., Lezoche, M., Panetto, H., Blondin Masse, A. (2019). Mining process factor causality
links with multi-relational associations. 10th International Conference on Knowledge Capture, K-CAP'19, Nov
2019, Marina Del Rey, CA, United States. pp.263-266, ⟨10.1145/3360901.3364446⟩. ⟨hal-02377662v2⟩
Mots clés :
Fouille de données, formalisation de la connaissance, ontologie, BIM, DIGITAL TWIN
Département(s) : 
Modélisation Pilotage des Systèmes Industriels
Publications :