Utilisation de SysML pour la simulation d environnement virtuel

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1 Utilisation de SysML pour la simulation d environnement virtuel Étude Bibliographique Réalisé par : Paola VALLEJO Encadré par : Ronan QUERREC Master informatique spécialité Recherche en informatique 26 janvier 2012

2 Table des matières 1 Introduction 2 2 Lien entre réalité virtuelle, agents et ingénierie des systèmes Introduction Ingénierie des systèmes (IS) Agents / Ingénierie des Systèmes Réalité Virtuelle (RV) pour la formation Définitions GVT VirTeaSy Conclusions 11 1

3 1 Introduction Pendant que la technologie se développe, la complexité, le nombre de systèmes et donnés à gérer augment. Il devient nécessaire d avoir un niveau de formation technique qualifié en fonction des nouveautés, pour améliorer la productivité et les processus de maintenance et réduire les coûts dans l entreprise. L usage des nouvelles technologies telles que les mondes virtuels, est de plus en plus commune dans la formation. En particulier, la réalité virtuelle est très utilisée à ces fins, car elle peut fournir une application avec laquelle les utilisateurs peuvent interagir sans avoir besoin de connaître un niveau de détail très bas. Le système de réalité virtuelle est alimenté par les connaissances sur le système principal. Ces connaissances se trouvent dans PLM et SLI, ils sont des systèmes capables de gérer tout ce qui est jointe au système principal pour garantir son correcte fonctionnement durant tout son cycle de vie (dès la conception jusqu à la fin de sa vie). Étant donné que chacune des entreprises précise ses propres paramètres à surveiller, les données sont hétérogènes et donc l intégration et la comparaison des données est une tâche complexe. La principale contrainte à niveau de conception et opérationnel est de fournir aux utilisateurs un environnement transparent sans tenir en compte l architecture et complexité du système, la bonne gestion de l hétérogénéité de données doit éviter les différences et incompatibilités générales. Pour éviter de refaire les systèmes de réalité virtuelle, la représentation des connaissances se fait à travers un niveau d abstraction supplémentaire plus proche du métier du modélisateur. Nous proposons d utiliser le principe de méta-modélisation, il aide à construire une représentation d un point de vue particulière sur des modèles du système d étude, à les analyser et définir certaines théories et documentation utiles pour la modélisation d autres systèmes, à réduire les ambiguïtés et à intégrer de données hétérogènes. Ce niveau de modélisation est assez haut pour permettre d aborder différents domaines métier en les considérant comme les données d entrée pour des simulateurs. Dans le cas de ce projet, il s agit, de représenter des systèmes composés d objets en interaction possédant des propriétés géométriques et sémantiques telles que systèmes : mécaniques, physiques, électriques, entre autres et leur fournir une implémentation précise et une sémantique opérationnelle dans le cadre des environnements virtuels pour le projet SIFORAS. Ce projet s inscrit dans le projet MASCARET (MultiAgent System for Collaborative, Adaptive & Realistic Environments for Training) [4], lequel représente les connaissances du système via le langage de modélisation UML(Unified Modeling Language). Dans le contexte de ce stage, MASCARET doit s appliquer à des systèmes plus mécaniques et physiques que ceux déjà abordés et permettre de renforcer la généricité de ce méta-modèle d environnements virtuels. Dans ce stage, nous utiliserons le langage SysML comme langage de modélisation des systèmes complexes. L objectif du stage est de permettre aux méta-modèles développés d accéder aux informations décrivant le système directement à partir des outils de modélisation et de conception de PLM et SLI et de faire une correspondance entre PLM et SysML. Les enjeux sont : d identifier les données issues des industriels et nécessaires à la pédagogie, décrire les phénomènes auxquels le système est régit et de leur donner un sens dans le scénario pédagogique afin d être manipulées en ligne. 2

4 On étudie ici les travaux pour la formation en réalité virtuelle, la simulation et l ingénierie des systèmes. Dans ce projet, le principe de simulation est représentée fondée sur les SMA (Systèmes Multi-Agent) dans les environnements virtuels. On se propose de définir les concepts réalité virtuelle, systèmes multi-agents et ingénierie des systèmes, mais surtout d étudier les travaux existants sur leur synergies. Dans premier temps, nous définissons l ingénierie des systèmes. Après nos exposons le lien entre l ingénierie des systèmes et les agents. Puis, nous décrivons le lien entre la réalité virtuelle, les agents et la formation. Finalement, l analyse des travaux précédents permet d énoncer quelques conclusions et les premières idées de méthodologie pour résoudre la problématique proposée. 2 Lien entre réalité virtuelle, agents et ingénierie des systèmes 2.1 Introduction La réalité virtuelle, les agents et l ingénierie des systèmes sont des disciplines indépendantes et complexes par elles mêmes, mais les synergies issues des interactions entre elles améliorent notablement les résultats. La somme des efforts individuels se multiplie de façon progressive et se reflètent dans le groupe entier [11]. Selon Ören [11], l amélioration des facultés pour traiter les connaissances qui surgissent des synergies basiques (Ingénierie des systèmes - Agents, Agents - Simulation, Simulation - Ingénierie des systèmes, FIGURE 1) et le progrès de la vitesse du matériel ouvrent des nouvelles perspectives pour répondre aux problèmes plus complexes. La résolution de problèmes de différents natures comme les entités physiques en temps réel et la gestion du commerce électronique devient possible. Figure 1 Synergies entre simulation, réalité virtuelle et ingénierie des systèmes. D après Ören, [11] 3

5 L ingénierie des systèmes en coopération avec d autres méthodologiques est capable de maintenir le processus de modélisation pour construire environnements virtuels. La simulation s utilise comme un appui pour la modélisation, parce qu elle oriente et permet de valider les prototypes du modèle qui se construisent progressivement. Nous nous intéresserons à utiliser l ingénierie des systèmes et les avantages de la méta-modélisation pour créer des environnements virtuels pour la formation. Dans la suite, nous définirons le concept d ingénierie des systèmes. Ensuite, nous présenterons le concept d agent et son lien avec l ingénierie des systèmes. Enfin, nous exposerons le concept de réalité virtuelle et sa relation avec les agents, la méta-modélisation et sont utilisation en formation. 2.2 Ingénierie des systèmes (IS) L IS est définie pour l INCOSE (The International Council on Systems Engineering) [16] comme une approche interdisciplinaire et les moyens pour permettre la réalisation de systèmes avec succès. L IS se concentre sur : la définition des besoins des clients, les fonctionnalités requises, la documentation des exigences, la conception et la validation du système. Tout en considérant : les opérations, les performances, le test, la fabrication, les coûts et le calendrier, la formation, le soutien et le recyclage. L IS prend en compte les besoins commerciaux et techniques des clients avec le but de fournir un produit de qualité que satisfasse les aspects dont l utilisateur a besoin. L intégration systématique des produits et des processus permet de diminuer le temps de développement, améliore la flexibilité et la qualité des produits, augmente la productivité, améliore l utilisation des ressources et réduit les coûts de développement. Tout est pris en compte, les réseaux des organisations et les chaînes d approvisionnement impliqués dans le produit et le processus de développement, ainsi que l information et les connaissances crées, stockées et utilisées au cours de la conception, la production, la maintenance et la destruction ou récupération du produit. L information produite ou utilisée pendant la durée de vie du produit ou du système peut être gérée avec des outils de PLM [12] et SLI. [9]. La FIGURE 2 illustre les composants d un système de PLM. Le PLM (Product Lifecycle Management) fixe son attention sur la création, le stockage et la récupération de données et des connaissances pendant toute la durée du cycle de vie du produit. Les outils de CAO(Conception Assisté par Ordinateur) s ont étendus avec les fonctions de PLM pour gérer les documents de conception. Plusieurs autres outils comme ENOVIA aident à soutenir aussi la modélisation des produits. Le SLI(Soutien Logistique Intégrée) est un ensemble de techniques qui permettent la définition du système de soutien, au cours de la conception du système principal, à partir de l identification des besoins de l utilisateur. Le but principal est d atteindre un équilibre entre le coût global, la performance et la disponibilité opérationnelle. Les phases du SLI sont : 4

6 Figure 2 PLM. D après Sääksvuori, [17] phase du cycle de vie, phase de pré-faisabilité, phase de faisabilité, phase de définition du projet, phase de conception et développement et phase de production et phase de mise en service. Dans l ingénierie des systèmes, est très important d avoir de langages pour modéliser les connaissances. SysML est un langage de modélisation commun pour les ingénieurs de systèmes. Il est conçu pour modéliser les systèmes complexes, il se base sur UML2, mais offre en plus la possibilité d exprimer autres aspects du système via la modélisation des exigences, la modélisation structurelle, la modélisation dynamique (diagramme d états pour représenter le cycle de vie des éléments) et la modélisation des équations. SysML permet de répondre à certaines faiblesses d UML en SI, ces faiblesses sont : la nécessité de décrire les exigences directement dans le modèle, et d en assurer la traçabilité vers l architecture, le besoin de représenter des flux continus (matière, énergie, etc.), le besoin de représenter des éléments non-logiciels et d en spécifier le type (mécanique, circuit, hydraulique, câblage, capteur, etc.), le besoin de représenter des équations physiques, et des contraintes, le besoin de représenter des allocations logique/physique, structure/dynamique (incluant l alloca- 5

7 tion de fonctions à des composants, de composants logiques à composants physiques, ainsi que du software au hardware) [13]. 2.3 Agents / Ingénierie des Systèmes Les agents sont des modules logiciels ou physiques autonomes dotés de perception et capacité d interagir pour exécuter des actions qui les mènent vers un but de traitement des connaissances au fil du temps, pour le compte des humains ou d autres agents dans des environnements logiciels et physiques. Ils sont principalement : autonomes, dotés de capacité sociale, réactivité, pro activité et capacité d apprentissage. Entre ses capacités, peuvent être mentionnés : le traitement de l objectif, le traitement des connaissances orientées vers un but, le raisonnement, la motivation, la planification et la prise de décisions. Carrascosa [1] présente un système qui démontre que l intégration flexible et efficace entre modèles de haut et bas niveau et des comportements en temps réel est possible, le système permet la gestion et guidage de robots en temps réel via les agents, chaque robot est gouverné par un agent ARTIS (Real- Time Artificial Intelligence Systems) qui gère ses comportements et décide quelle est la tâche suivante à exécuter en fonction de la bonne gestion des ressources, tandis que les agents délibératifs BDI réagissent en fonction de ses croyances, désirs et intentions pour générer les plans pour collecter et rendre le courrier et faire face aux problèmes imprévisibles ; ce système se base sur SIMBA (Multi-Agent System Based on ARTIS) et fournit comportements adaptatifs, flexibles et intelligents. L architecture d agents ARTIS s utilise pour les environnements difficiles, elle garantie l exécution des spécifications et assure l ordonnancement des tâches en temps réel, grâce à une analyse des spécifications fait hors ligne. La communication entre agents est fait grâce à un langage commun défini. Chaque agent a une tâche particulière à développer, mais la contribution de chacun permettre la résolution d un problème plus grand. Le système est présenté avec l aide de AUML [10] et Gaia [15] (FIGURE 3) pour faciliter sa compréhension et les relations entre les agents qui le composent. Dans le cas de ce système, Gaia fournit une représentation organisationnelle du monde : en définissant le système à haut niveau selon les rôles en créant un modèle de rôles, ici se fait la description des rôle, des protocoles, des activités, des permissions et des relations pour pouvoir exécuter les comportements conformes aux modèles et diagrammes en faisant une analyse complète pour construire un modèle de plus haut niveau, celui contient les agents, les services et les modèles connus et en faisant un design de plus bas niveau en AUML. Gaia est une représentation organisationnel du monde, définit le système a haut niveau, prenant en compte les rôles du système ; après un modèle de rôles est créé, celui-ci montre comme est donnée la description d un rôle, comment sont décrits les protocole, les activités, les permissions et les relations (les interactions sont prises des modèles définies pour pouvoir exécuter les comportements en temps réel conformes aux modèles et diagrammes) entre les rôles. Après avoir une analyse complète, un modèle de plus haut niveau est créé, celui contient les agents, les services et les modèles connus ; après avoir réalisé la conception de plus haut niveau, un design de niveau plus bas est réalisé en AUML. Chen [3] expose le problème de comment connaître et transformer les besoins du client au virtuel pour permettre à plusieurs acheteurs de coopérer entre eux et avoir la meilleure offre d un produit ou un service spécifique un peu plus abstrait. Cette architecture prendre également en compte plusieurs 6

8 Figure 3 Gaia et UML por l analyse des processus. D après Carrascosa, [1] agents et le concept de rôle est fondamental, l objectif du système est de satisfaire les besoins de la majorité des clients avec la meilleure offre pour tout le groupe. Gaia [15] est une solution proposée pour faire face à la nécessité de capturer correctement la flexibilité des agents, l autonomie des comportements, la richesse des interactions des agents et la complexité des structures organisationnelles des systèmes d agents. Gaia permet d aller progressivement d un ensemble de besoins à un schéma qui soit assez détaillé pour être implémenté directement. Il se base sur la définition des rôles du système et les interactions entre eux, représente le cycle de vie d un rôle. Gaia s utilise spécialement pour les systèmes qui possèdent les caractéristiques suivantes : les agents sont des systèmes computationels granulaires, qui utilisent de manière intensive les ressources computationels, le but est d obtenir un système qui maximise les mesures de qualité globales, par contre Gaia n est pas destiné pour les systèmes qui admettent la possibilité d un conflit réel, les agents sont hétérogènes, la structure organisationnel du système est statique, cela veut dire que les relations entre les agents ne changent pas au cours de l exécution, les services fournies par les agents sont statiques, c est-à-dire qu ils ne changent pas au cours de l exécution, le système a maximum 100 types d agents différents. AUML est une extension d UML. En effet, UML n est pas capable de modéliser les comportements des agents, car ils sont actifs et réagissent de manière autonome aux changements de l environnement, les agents sont guidés par la réalisation d objectifs et contraints par des tâches définies ; les agents prennent la responsabilité de satisfaire leurs besoins. AUML (Agent based Unified Modeling Language) est fondé sur la réutilisation des outils de développement déjà existantes en les orientant vers les agents. Aujourd hui il présente un ensemble d extension de UML pour la spécification de protocoles d interaction entre agents, comme la représentation des structures sociales et organisationnelles entre agents. Les caractéristiques d un agent en AUML sont : s identifier dans un système multi-agents ; définir ses rôles dans la société ; définir les relations entre les rôles ; définir les activités qu il peut développer et 7

9 qui sont fournis aux autres agents ; spécifier ce qu il est capable de faire et dans quelles conditions. 2.4 Réalité Virtuelle (RV) pour la formation Les contributions de l ingénierie système à la réalité virtuelle peuvent être observés dans le domaine du développement et simulation des systèmes complexes. L utilisation de la simulation par agents est épandue et utilisé dans plusieurs domaines, entre ces domaines se trouve l enseignement. Les agents ont contribué à la simulation comme un mécanisme de soutien pour spécifier, modéliser et résoudre des problèmes et améliorer les capacités cognitives des systèmes de simulation. Dans premier temps, nous définirons les concepts réalité virtuelle, environnements pour l apprentissage humain et méta-modélisation. Puis, GVT et VirTeaSy comme exemples d applications de réalité virtuelle. Ces applications se basent sur l analyse de l activité Définitions La nécessite de vivre et interagir avec notre monde réel, nous impose de faire une modélisation de la réalité. Un outil qui nous permet de représenter la réalité décrite et de simuler certains comportements, est la réalité virtuelle. La réalité virtuelle [6] est la technologie qui fournit des expériences presque réels et/ou crédibles de façon virtuelle ou synthétique. La RV utilise le spectre entier des technologies multimédia actuelles, telles que l image, la vidéo, le son et le texte, ainsi que des nouvelles tendances telles que les stimulus tactiles, visuels et auditifs. Les caractéristiques principales de la RV sont : l immersion pour isoler les sens suffisamment et amener une personne à se sentir transportée dans un autre lieu, l interactivité liée à la capacité d éclairage de l ordinateur pour changer le point de vue de la scène aussi vite que l organisme humain peut modifier sa position physique et sa perspective et l intensité de l information pour offrir des qualités spéciales telles que la télé présence et les comportements des entités avec un certain dégré d intelligence. L acquisition d expérience à travers la réalité virtuelle, se fait pour deux types d activités : la formation et le divertissement. Nous nous intéressons aux activités de formation. Les compétences améliorées à niveau de l apprentissage avec la réalité virtuelle sont : habilités motrices, habilités pour la prise de décisions, la communication et les aptitudes opérationnelles. Comme exemples d applications qui utilisent la réalité virtuelle pour la formation nous citons les simulateur de conduite et la formation des pompiers. Un EVAH(Environnement Virtuel pour l Apprentissage Humain) [2], est un espace virtuel dans lequel un ou plusieurs apprenants sont immergés dans le but d acquérir du savoir ou du savoir faire. Contrairement à la méthode d apprentissage traditionnelle (immersion dans un environnement réel), cette méthode offre plusieurs avantages pour atteindre les objectives pédagogiques. Les avantages de la formation, via la réalité virtuelle sont : élimine le danger, en rendant possible l exécution de tâches dangereuses sans prendre de risque physique, même si certaines erreurs sont commises, offre plus de probabilités d apprentissage, car la réalité virtuelle rend possible la modélisation des environnements inaccessibles ou inexistants, comme la simulation des conditions difficiles ou de 8

10 stress, est économique et flexible, puisque l espace occupé est minimum et la reconfiguration du système autorise son utilisation pour d autres thèmes d apprentissage, est adaptatif, parce que l enseignant a la facilité de suivre plusieurs apprenants en simultanée dans plusieurs entraînements en sauvegardant les données que représentent le comportement des élèves, l enseignant peut faire évoluer l environnement selon les capacités de l apprenant et limiter à des fins pédagogiques les actions de l apprenant, est augmenté, car la simulation peut être mise en veille et le point de vue de la situation peut être change à n importe quel moment de la simulation, est pédagogique parce que l enseignant peut manipuler l environnent, percevoir le niveau de connaissance des élèves, changer les situations, insister sur des situations qui ont posée de problèmes et interagir avec l élève pour améliorer la qualité des résultats. Le rôle de la modélisation [8] est d offrir une représentation du problème et des solutions possibles à différents niveaux d abstraction. Ces solutions doivent servir comme soutien pour appréhender, conceptualiser, concevoir, estimer, simuler, valider, justifier des choix et communiquer. Les tâches principales de la méta-modélisation sont la conception de nouveaux modèles, l adaptation de modèles existants et l intégration d éléments hétérogènes. Les langages de modélisation comme SysML nous orientent à comprendre et décrire les besoins, à spécifier et documenter des systèmes, à schématiser des architectures logicielles, à concevoir des solutions et à communiquer des points de vue. La correcte modélisation d un système nous offre la possibilité de faire des modifications et de corrections à partir du haut niveau. De cette façon, les résultats seront adéquates, particulièrement dans les systèmes complexes dans lesquels les changements de comportement sont inhérents GVT GVT (Generic Virtual Training) [7] est une plateforme logicielle qui permet de développer des modules d enseignement assisté par ordinateur utilisant les technologies de la réalité virtuelle. C est une approche fondée sur la réutilisation de composants pour permettre aux apprenants d intérioriser les routines de manière efficiente. Dans cette plateforme, la création des nouvelles sessions et la surveillance des performances des apprenants sont faciles en intégrant des fonctionnalités évolutives de modélisation, de simulation et de guidage pédagogique. Cette approche se base sur la définition des comportements des objets, l interaction entre les objets de l environnement, la description des procédures à atteindre et les outils pour surveiller les apprenants. Actuellement GVT constitue l une des solutions pédagogiques et de formation technique en réalité virtuelle les plus puissantes. GVT permet une représentation pédagogique des contextes et des phénomènes en 3D, par des objets 3D comportementaux, GVT permet à l apprenant d être acteur de sa session de formation, comme dans la réalité il interagit avec son environnement de travail, l apprenant bénéficie en plus d un guidage et d un suivi pédagogique par le système et par le formateur. Le développement de ce type d applications se fait normalement sans la réutilisation des composants déjà existantes. Cet aspect dépense une grande quantité de temps et il est nécessaire d avoir un niveau d abstraction plus élevé accessible et compréhensible pour les personnes qui ne sont pas experts dans le domaine pour définir les interactions complexes entre objets. 9

11 Pour éviter de refaire les systèmes de réalité virtuelle, la représentation des connaissances se fait à travers un niveau d abstraction supplémentaire plus proche du métier du modélisateur. Dans ce cas STORM et LORA sont utilisés. Une vision globale de la plateforme se montre dans la FIGURE 4. STORM (Simulating and Training Object-Relation Model) est un modèle pour décrire comportements réutilisables pour objets en 3D et les interactions entre ces objets. Un objet contient toute l information requise pour définir une interaction. Les propriétés les plus remarquables de ce modèle sont : il est possible d intégrer des objets non définis avec STORM, le traitement des interactions est stable et dynamique, ceci les rend faciles à modifier et maintenir, les objets peuvent être réutilisés, le processus d interaction est générique à chaque niveau. LORA (Language for Object Relation Application) est un langage qui permet aux scientifiques noninformaticiens de créer des séquences diverses et complexes de tâches qui peuvent se modifier en temps réel dans une scène virtuelle. Les pré-conditions des objectives à atteindre doivent être bien définies pour améliorer la flexibilité de l environnement quand soit requise. Les propriétés de ce langage sont : son approche graphique accepte que les non-expertes l utilisent, la description de ce qui peut être fait par un apprenant est flexible, le moteur assure que les actions peuvent être réalisées, la création, la modification et l adaptation des procédures sont possibles au cours de l exécution. Figure 4 Composants de GVT. D après Gerbaud, [7] VirTeaSy VirTeaSy [5] (FIGURE 5) est une outil de formation à l implantologie chez les chirurgien dentistes. VirTeaSy propose une analyse des activités et montre la contribution de cette analyse pour la construction d un simulateur de formation utilisant la réalité virtuelle. La nature de ce système est différent des systèmes de simulation dirigés par des agents qui se basent sur l analyse des comportements. VirTeaSy est un simulateur virtuel qui inclue les avantages d un simulateur anatomique (immersion et interaction avec l environnement réel) et les bénéfices des technologies d information (transduction de la position et la pression). 10

12 Figure 5 Simulateur VirTeaSy. D après Cormier, [5] Le processus d analyse consiste en faire une analyse de la tâche, qui permet d identifier les outils nécessaires pour la chirurgie, la séquence d actions et la distribution des éléments dans la salle. Une une analyse de l activité pour un implant (caractérisation d un expert dans ce domaine), permet d identifier la signification des actions et de la position des outils, l analyse des gestes, des mouvements, des points d appuie de la main et toutes les informations nécessaires pour la conception du simulateur. Malgré la grande variabilité entre les formations en termes des contenus théoriques, de temps de formation et de la pédagogie mise en œuvre, la méthode pratique pour l enseignement est le même. l entrainement ne peut se faire qu à travers la pratique. En pratique les personnes ne font pas le processus exactement de la même manière, mais il est possible d arriver à un modèle plus au moins général. Les problèmes et difficultés principales de la chirurgie sont recrées dans l environnement virtuel pour permettre aux apprenants de développer les compétences nécessaires pour l exécution du même processus mais dans le monde réel. 3 Conclusions Dans cette étude bibliographique, nous avons présenté les concepts de réalité virtuelle, simulation et ingénierie des systèmes pour comprendre mieux le contexte dans lequel s encadre la problématique. Après, nous avons étudié leurs synergies à travers des travaux prétendants. Ensuite, nous avons défini le concept d ingénierie des systèmes pour passer à exposer le lien existant entre l ingénierie des systèmes et les agents. Puis nous avons spécifié le lien entre la réalité virtuelle, les agents et la formation. L analyse des synergies était indispensable pour comprendre le besoin d utiliser ces trois concepts clés pour arriver à une solution qui satisfasse les besoins des utilisateurs. Nous avons regardé l importance d avoir des niveaux d abstraction élevés pour représenter un système. Les langages de modélisation deviennent utiles pour matérialiser et faire plus compréhensible la définition du système. Les agents son exploités pour tout les types de systèmes, l étude de deux systèmes (robots et commerce électronique) nous a permis de comprendre Gaia et AUML comme des techniques de modélisation. 11

13 Nous avons regardé la puissance de GVT et VirTeasy pour créer et manipuler les environnements pour la formation. La gestion des informations et des connaissances qui se créent pendant la durée de vie du système, sont très importants et pour cette raison elles doivent être bien gérées. Cette gestion est possible grâce aux systèmes auxiliaires comme le PLM et le SLI. L intérêt dans ce stage est de prendre et exploiter les données des processus industriels comme PLM et SLI. Avec ces données, nous cherchons d améliorer la productivité en développant des contenues pédagogiques dans des scénario virtuels. Pour pouvoir surveiller la qualité de la formation et changer les environnements virtuels. Notre idée c est d utiliser SysML comme langage pour modéliser les besoins du client et les comportements des entités du système. Comme outil pour créer les environnements virtuels, nous envisageons d utiliser MASCARET. MASCARET permet de créer des environnements virtuels riches à niveau de son contenu sémantique. MASCARET prendre en compte la structure de l environnement, le comportement des agents et l interaction entre eux et les humains. À la fin du stage, l idéal serait de rendre une application capable d intégrer les donnes hétérogènes qui provient des outils de PLM et SLI. Modéliser ces données et fournir un environnent virtuel pour offrir formation technique au personnel des entreprises. 12

14 Références [1] Carrascosa, C., Bajo, J., Julian, V., Corchado, J.M., & Botti, V. «Hybrid multi-agent architecture as a real-time problem solving model». Expert Systems with Applications (2008), 34(1), [2] CERVAL.(«Environnement virtuel de formation») : [3] Chen, D.-N., Jeng, B., Lee, W.-P., & Chuang, C.-H. «An agent-based model for consumerto-business electronic commerce». Expert Systems with Applications (2008). 34(1), [4] Chevaillier, P., Trinh, T., Barange, M., De Loor, P., Devillers, F., Soler, J., & Querrec, R. «Semantic Modelling of Virtual Environments using MASCARET». Proceedings of the Fourth Workshop on Software Engineering and Architectures for Realtime Interactive Systems SEARIS, IEEE VR 2011 (2011). [5] Cormier, J., Pasco, D., Syllebranque, C., De Keukelaere, C., & Chevaillier, P. «VirTeaSy a haptic simulator for implantology surgical training designed by an activity analysis». Virtual Reality International Conference, 7-9 avril, Laval (France). [6] Furht, Borko. Encyclopedia of Multimedia, 2nd Edition. Springer, (2008). [7] Gerbaud, S., Mollet, N., Ganier, F., Arnaldi, B., & Tisseau, J. «GVT : a platform to create virtual environment for procedural training.». IEE VR 2008 (2008). [8] Karagiannis,D., & Höfferer, B.. «Metamodeling as an integration concept». Software and Data Technologies : First International Conference, ICSOFT CCIS 10, p Springer- Verlag Berling Heidelberg. [9] Kumar, D. Chapter 9, Integrated Logistic Support. Reliability maintenance and logistic support : a life cycle approach. Springer. (2000). [10] Odell, J., Parunak, H., Bauer, B. Extending UML for Agents. Proc. of the Agent-Oriented Information Systems Workshop at the 17th National conference on Artificial Intelligence, Gerd Wagner, Yves Lesperance, and Eric Yu eds., Austin, TX, p accepted paper, AOIS Worshop at AAAI [11] Ören, T., & Yilmaz, L. «Synergies of simulation, agents, and systems engineering». Expert Systems with Applications (2011), doi : /j.eswa [12] PLM Challenges. Advanced Engineering Informatics 22 (2008) [13] Roques, Pascal. SysML par l exemple. Un langage de modélisation pour systèmes complexes. (2009). [14] UML - Unified Modeling Language Specification, version , /. [15] Wooldridge, M., Jennings, N.R., & Kinny, D. (2000). «The Gaia methodology for agentoriented analysis and design». Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 3(3), [16] INCOSE («What is Systems Engineering?») : whatissystemseng.aspx. [17] Sääksvuori, A., & Immonen, A. Product Lifecycle Managment. Springer. (2008). 13