Les industriels sont régulièrement amenés à répondre à des appels d’offre constitués de milliers de pages de documents hétérogènes et souvent mal structurés. L’étude de ces volumineux dossiers implique autant d’équipes que de spécialités métiers, chacune devant lire l’ensemble des documents avant de se prononcer sur sa capacité à répondre à la demande et ce, en un temps limité. Une erreur d’appréciation peut engager le groupe dans un projet non réalisable, ou, au contraire, lui faire perdre une opportunité de marché.
Un industriel majeur dans le domaine de l’ingénierie et de l’énergie a ainsi fait appel au CEA-List, expert en outils de traitement automatique du langage et méthodes outillées d’ingénierie des exigences, pour repérer les textes engageants dans cette masse d’informations, et orienter ainsi de façon optimale les différentes équipes concernées (génie civil, ingénierie, projet, juridique, qualité, etc.).
Les deux partenaires ont d’abord établi une base « métiers », définissant une hiérarchie de concepts associés à des mots et des expressions clefs. L’ensemble des documents écrits en langage naturel a ensuite été indexé dans la base de gestion documentaire AMOSE, puis analysé par l’outil de traitement automatique du langage LIMA. Enfin, les techniques d’ingénierie des exigences de l’outil MAAT ont été utilisées pour analyser les phrases engageantes et les classer en fonction des thématiques, disciplines et services du partenaire industriel, afin d’orienter chaque équipe vers les parties de l’appel d’offre qu’elle doit examiner de près.
La première preuve de concept fournie par le CEA-List a été testée avec succès sur deux appels d’offre réels de son partenaire. Ces développements, intégrés dans la plate-forme d’ingénierie collaborative et intelligente INCA du CEA, sont d’ores et déjà accessibles à tous en interne.
Avec l’ambition de repousser les limites actuelles du traitement automatique du langage, nos chercheurs s’attachent désormais à approfondir l’analyse sémantique des exigences, notamment avec la détection automatique d’exigences apparentées.
