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Facteurs Organisationnels et Humains (FOH), Systémique et Maîtrise des Risques Actualités Création d’un modèle FIDES pour les composants de type « Potentiomètres » (potentiomètre de recopie)

Mise en oeuvre de technologies de traitement automatique du langage pour l’interprétation d’un retour d’expérience en langage naturel
 
Référence : P18-2

 

OBJET ET CONTEXTE
Plusieurs projets en relation avec le retour d’expérience (REX) et le traitement automatique du langage (TAL) ont été récemment réalisés dans le cadre IMdR. Ces projets ont montré que :

  • Que ce soit pour les REX orientés vers la technique et la sûreté de fonctionnement et pour ceux orientés vers les facteurs organisationnels et humains (FOH), il est nécessaire de travailler sur des données brutes du REX, de type texte, librement saisies par les opérateurs ou par les enregistrements automatiques de capteurs électroniques (ex. Health and Usage Monitoring System (HUMS)),
  • Les données sont alors nombreuses, voire « massives » ; le REX sera à mener de plus en plus dans le contexte « big data », notamment à cause des systèmes HUMS; nous entendons par big data l’ensemble des méthodes de gestion, de traitement et d’interprétation de données « massives » ou fortement hétérogènes ou issues de capteurs de systèmes HUMS ou les trois à la fois,
  • Ce trop-plein de données ne permet plus de traiter « manuellement » le retour d’expérience et nécessite l’utilisation de méthodes statistiques,
  • Des études récentes (notamment (Tissot, 2017)) ont montré que la mise en oeuvre de ces méthodes nécessite de bonnes connaissances informatiques/méthodologiques et du temps,
  • La mise à disposition de tels outils accentue le risque d’effet boîte noire s’il n’est pas accompagné par un guidage à l’interprétation et une montée en compétences.

 

Les principales préoccupations des retours d’expérience technique, humain et organisationnel concernent principalement:

  • Le traitement de données hétérogènes de retour d’expérience,
  • La classification,
  • La détection des signaux faibles,
  • La détection de tendance et d’inflexions,
  • La similarité,
  • Les corrélations,
  • La comparaison à des référentiels normatifs,
  • Les langages contrôlés (domaine air-espace).

 

L’objectif premier de cette proposition est de mieux connaître les méthodes statistiques de traitement et d’interprétation d’un retour d’expérience en langage naturel et leur potentiel.

 

RÉSULTATS ATTENDUS
- Exemples de cas réels traités et interprétés concernant les retours d’expérience technique, humain et organisationnel.
- Guide de recommandations concernant l’utilisation des méthodes statistiques de traitement du TAL.
- Rapport de synthèse, résumé de synthèse, jeux de diapositives.
 

Chef de projet : Philippe De LAHARPE, SNCF 

 

cahier des charges 

 

appel d’offres

 

charte des projets IMdR 

 

Pour toute information administrative ou technique relative à la souscription où à la conduite d'un projet, adressez-vous au secretariat@imdr.eu  - 01 78 12 30 19

 

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