Intégration Données-connaissances pour la fiabilité des études AcV dans l’Entreprise du futur – i-DAVE

Il est attendu une réponse aux challenges précédents à travers trois solutions complémentaires : 1) Une base de connaissances définie sous forme d’une ontologie du domaine ACV/ECP et couplée à un moteur d’inférences, implémentant des règles métiers pour répondre à des besoins d’assistance spécifiques comme le choix du scope et centres des coûts environnementaux, etc. Il s’agit aussi de supporter la traçabilité processus et la caractérisation des systèmes en termes de facteurs ACV/ECP. 2) Des connecteurs intelligents pour assurer l’interopérabilité des outils ACV/ECP avec les différents modules de la chaine numérique de l’entreprise pour l’extraction des données à partir de sources hétérogènes. L’approche gestion de cycle de vie du produit (Product Lifecycle Management – PLM) sera utilisée pour assurer l’intégration transversale de tous les types de systèmes d’information et bases de données utiles pour les études ACV/ECP. 3) Un outil de pilotage des stratégies bas carbone en entreprise couplé avec des tableaux de bord innovants. Cet outil contient en particulier des algorithmes de prédiction des trajectoires futures sur la base de l’historique, et des algorithmes de classification en vue d’aide au choix des meilleures alternatives opérationnelles générant le minimum d’impact d’émission carbone. Ce module est basé sur un modèle de comportement contenant des indicateurs de performance utiles et des relations cause-effet entre paramètres processus et impacts environnementaux.

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Malgré l’intérêt grandissant aux problématiques d’analyse du cycle de vie (ACV) et d’empreinte carbone produit (ECP), l’application de ces méthodes et outils fait souvent face à trois challenges qui risquent de perturber leurs résultats: La collecte des données ; Le choix des centres de « coûts énergétiques » ; et la définition des bases de données de référence. Ces challenges sont très difficiles car les experts maitrisant le procédé industriel n’ont pas forcément la culture nécessaire ACV/ECP. De plus, la validation et l’agrégation de tous les facteurs est une activité très complexe car les données sont collectées à partir de sources très hétérogènes, dans des contextes métiers et phases de vie très variés. Ces problématiques sont d’autant plus critiques dans le cas où le système cible à une longue durée de vie (SLDV) (i.e. trains, navires, grands systèmes de production, centrales énergétiques, etc.).
L’objectif du projet i-DAVE est de proposer un Framework interopérable à base de connaissances et IA, connectant les approches PLM et ACV pour la fiabilisation des études dédiés aux SLDV. L’idée est de s’appuyer sur :
• Les méthodes de gestion et d’ingénierie des connaissances pour construire un modèle générique ACV/ECP. Il s’agit aussi de supporter la traçabilité processus et la formalisation de règles expertes afin de supporter l’aide à la décision tout au long du déroulement des études ACV/ECP.
• L’approche gestion de cycle de vie du produit (Product Lifecycle Management – PLM) pour l’extraction des données à partir de sources hétérogènes, incluant les systèmes d’information, capteurs ou autres objets connectés. Des connecteurs intelligents seront développés pour assurer l’interopérabilité des outils ACV/ECP avec les différents modules de la chaine numérique de l’entreprise.
• Les techniques d’apprentissage à partir de grande masse de données pour l’l’agrégation des historiques en KPI pertinents et la prédiction des comportements de durabilité environnementale.