Laboratoire LE2I – UMR CN RS 6306 – U niversité de B

BIM Sémantique et Intéropérable
Laboratoire LE2I – UMR CNRS 6306 – Université de Bourgogne
Christophe Nicolle – [email protected] - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et Image
(LE2I – UMR CNRS 6306) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, 21078 Dijon Cedex, France
Présentation
INTELLIGENCE SEMANTIQUE
Source : http://www.veilleurs.info/archives/4780
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VERROUS
Connaissance
Explicite
Connaissance
Implicite
Se comprendre
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VERROUS
« Les données restent un impensé »
Henry Verdier, Directeur ETALAB, 28 avril 2014
Se faire comprendre
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Veracity
Value
Visualization
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Approche Numérique
Evaluation qualitative
Sémantique sur un
environnement
Approche Symbolique
POSITIONNEMENT
Evaluation quantitative
entre éléments
spécifiques
h
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APPROCHE BIM
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GEOLOCALISATION
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SimulationMultiAgent
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APPROCHE BIM
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APPROCHE BIM
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APPROCHE BIM
• ifcDoor
• Id unique
• Données
Physique
• Emplacement
• Lien avec objets
environnant
• Représentation
géométrique
• Comportement
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INTERNET OF THING
Wikipedia
Monde Virtuel
“The Internet of Things refers to uniquely identifiable objects
and their virtual representations in an Internet-like structure”
Monde Réel
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ARBITRAGE ?
OBJET INTELLIGENT
PERCEPTION
COMMUNICATION
INTELLIGENCE ?
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Connaissance
BÂTIMENTS ET ENVIRONNEMENTS INTELLIGENTS
Perception
Simple
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BIM
BIM
Activity
Security Rules
Activity Profiling
Activity
BIM
BIM
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Connaissance
BÂTIMENTS ET ENVIRONNEMENTS INTELLIGENTS
Perception
Complexe
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BIM BROTHER?
PROFILAGE ET BIM
Source : http://www.whale.to/a/orwell.html
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BATIMENT
USAGERS
PROFILER DYNAMIQUEMENT
LES
D’UN
?
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Quoi?
Qui ?
Quand ?
Où?
Comment?
Identifier les attentes implicites de l’usager pour proposer une offre de
service adaptée.
B. HARBELOT, H. ARENAS, C. CRUZ, Using Semantic Web Technologies to Follow the Evolution of
Entities in Time and Space, International Journal On Advances in Intelligent Systems, volume 6,
numbers 3 and 4, 2013
Christophe Nicolle – [email protected] - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et Image
(LE2I – UMR CNRS 6306) IUT Dijon-Auxerre – Université de Bourgogne, BP 47870, 21078 Dijon Cedex, France
OBJECTIFS DU PROFILAGE
RECOMMANDATION
I
Know
You
Profilage
Usage du Bâtiment
Connaissance du
Bâtiment
T. MENDES, A. ROXIN, C. NICOLLE, T. DURIF, F. ORPELIERE.
Enrichissement sémantique d'un IFC pour une extraction partielle
dynamique. Presses Universitaires de Nancy. Séminaire de Conception
Architecturale Numérique, Jun 2014, Luxembourg, Luxembourg. Édité
par Jean-Claude Bignon, Gilles Halin, Sylvain Kubicki, Actes du 6ème
Séminaire de Conception Architecturale Numérique
Christophe Nicolle – [email protected] - Equipe de projet Checksem – Laboratoire Electronique Informatique et Image
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T. MENDES, A. ROXIN, C. NICOLLE, A rule-based system for semantical enrichment of
building information exchange, Conference proceedings Theodore Patkos, Adam Wyner
and Adrian Giurca. RuleML 2014, Aug 2014, Prague, Czech Republic. Proceedings of the
RuleML 2014 Challenge and the RuleML 2014 Doctoral Consortium, Vol-1211, pp. 2
RECOMMANDATION
I
Know
You
Profilage
Usage du Bâtiment
Connaissance du
Bâtiment
T. MENDES, A. ROXIN, C. NICOLLE, T. DURIF, F. ORPELIERE.
Enrichissement sémantique d'un IFC pour une extraction partielle
dynamique. Presses Universitaires de Nancy. Séminaire de Conception
Architecturale Numérique, Jun 2014, Luxembourg, Luxembourg. Édité
par Jean-Claude Bignon, Gilles Halin, Sylvain Kubicki, Actes du 6ème
Séminaire de Conception Architecturale Numérique
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T. MENDES, A. ROXIN, C. NICOLLE, A rule-based system for semantical enrichment of
building information exchange, Conference proceedings Theodore Patkos, Adam Wyner
and Adrian Giurca. RuleML 2014, Aug 2014, Prague, Czech Republic. Proceedings of the
RuleML 2014 Challenge and the RuleML 2014 Doctoral Consortium, Vol-1211, pp. 2
BIG-BIM-DATA
ARMOIRE A PLANS
sur le CLOUD
CROWDSOURCING
ACQUISITION
Règles maintenance et suivi réglementaire
Phase de Construction
(Objets du bâtiment)
Relevé Technique de Patrimoine
Réseaux de capteurs hétérogènes
Actions hors programme
Batch
C. MIGNARD, C. NICOLLE, Merging BIM and GIS Using Ontologies Application to urban Facility
Management in Active3D, Computer in Industry, Elsevier, Volume 65, Issue 9, December 2014,
Pages 1276–1290.
Gestion Patrimoniale
Streaming
P. PITTET, C. CRUZ, C. NICOLLE, An Ontology Change Management Approach For
Facility Management Computers in Industry, Elsevier, Volume 65, Issue 9,
December 2014, Pages 1301–1315
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BIG-BIM-DATA ACQUISITION
REAL-TIME ACTION
(Bâtiment avec comportement, pilotage Robot)
ANALYSE
Bigdata stacks
BIM Intelligence
DECISION
ORGANISATION
ACQUISITION
D. Werner, T. Hassan, C. Cruz, A. Bertaux and N. Silva., Semantic-based recommender system
with human feeling relevance measure, Studies in Computational Intelligence, Springer, to
appear in 2015.
A HOPPE, A ROXIN, C NICOLLE. 2013. Automatic ontology-based user profile
learning from heterogeneous web resources in a big data context. Proc. VLDB
Endow. 6, 12 (August 2013), 1428-1433. DOI=10.14778/2536274.2536330
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BIG-BIM-DATA ANALYTICS
d’environnements bâtis
modélisés
20 millions d’objets qui ont leur
propre comportement en
maintenance et suivi réglementaire
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100 millions de m²
500 000 compteurs d’énergie en télérelève représentant 72 millions de
données de consommation par jour
APPROCHE U-BIM
Visualisation et Gestion du bâtiment à distance en situation de mobilité
dans un environnement 3D
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Perception
Modélisation
Profilage
Simulation
Actions
Scénario
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BIM Sémantique et Interopérable
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