Formalisation automatique et sémantique de règles métiers

par Cheikh Hito Kacfah Emani

Thèse de doctorat en Informatique

Soutenue le 01-12-2016

à Lyon , dans le cadre de École Doctorale d'Informatique et Mathématiques (Lyon) , en partenariat avec Université Claude Bernard (Lyon) (établissement opérateur d'inscription) et de LIRIS - Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'information (Lyon, Rhône) (laboratoire) .

Le président du jury était Abder Koukam.

Le jury était composé de Nhan Le Thanh, Bruno Fiès.

Les rapporteurs étaient Adeline Nazarenko, Ladjel Bellatreche.


  • Résumé

    Cette thèse porte sur la transformation automatique et sémantique de règles métiers en des règles formelles. Ces règles métiers sont originellement rédigées sous la forme de textes en langage naturel, de tableaux et d'images. L'objectif est de mettre à la disposition des experts métiers, un ensemble de services leur permettant d'élaborer des corpus de règles métiers formelles. Le domaine de la Construction est le champ d'application de ces travaux. Disposer d'une version formelle et exécutable de ces règles métiers servira à effectuer des contrôles de conformité automatique sur les maquettes numériques des projets de construction en cours de conception.Pour cela, nous avons mis à disposition des experts métiers les deux principales contributions de cette thèse. La première est la mise sur pied d'un langage naturel contrôlé, dénommé RAINS. Il permet aux experts métiers de réécrire les règles métiers sous la forme de règles formelles. Les règles RAINS se composent de termes du vocabulaire métier et de mots réservés tels que les fonctions de comparaisons, les marques de négation et de quantification universelle et les littéraux. Chaque règle RAINS a une sémantique formelle unique qui s'appuie sur les standards du web sémantique. La seconde contribution majeure est un service de formalisation des règles métiers. Ce service implémente une approche de formalisation proposée dans le cadre de cette thèse et dénommée FORSA. Ce service propose des versions RAINS des règles métiers en langage naturel qui lui sont soumises. FORSA fait appel à des outils du traitement automatique du langage naturel et à des heuristiques. Pour évaluer FORSA, nous avons mis sur pied un benchmark adapté à la tâche de formalisation des règles métiers. Les données de ce benchmark sont issues de normes du domaine de la Construction

  • Titre traduit

    Automatic and semantic formalization of business rules


  • Résumé

    This thesis focuses on automatic and semantic transformation of business rules into formal rules. These business rules are originally drafted in the form of natural language text, tables and images. Our goal is to provide to business experts a set of services allowing them to develop corpora of formal business rules. We carry out this work in the field of building engineering construction. Having formal and executable versions of the business rules enables to perform automatic compliance checking of digital mock-ups of construction projects under design.For this we made available to business experts, the two main contributions of this thesis. The first is the development of a controlled natural language, called RAINS. It allows business experts to rewrite business rules in the form of formal rules. A RAINS rule consists of terms of the business vocabulary and reserved words such as comparison predicates, negation and universal quantification markers and literals. Each RAINS rule has a unique formal semantics which is based on the standards of the Semantic Web. The second major contribution is a service for formalization of business rules. This service implements a formalized approach proposed in this thesis and called FORSA. This service offers RAINS versions of natural language business rules submitted to it. FORSA uses natural language processing tools and heuristics. To evaluate FORSA, we have set up a benchmark adapted to the formalization of business rules task. The dataset from this benchmark are from norms in the field of Construction


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