Approche complémentaire en analyse sensorielle

Autor: Dacleu Ndengue, Jessica, Faucheu, Jenny, Delafosse, David, Juganaru-Mathieu, Mihaela
Přispěvatelé: Centre Science des Matériaux et des Structures (SMS-ENSMSE), École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Laboratoire Georges Friedel (LGF-ENSMSE), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Département Mécanique physique et interfaces (MPI-ENSMSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-SMS, Laboratoire Hubert Curien [Saint Etienne] (LHC), Institut d'Optique Graduate School (IOGS)-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Henri Fayol (FAYOL-ENSMSE), Département Informatique et systèmes intelligents ( FAYOL-ENSMSE), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne, Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2019
Předmět:
Zdroj: Un état des lieux sur les activités de recherche sur l‘intelligence artificielle dans les écoles de l’IMT
Un état des lieux sur les activités de recherche sur l‘intelligence artificielle dans les écoles de l’IMT, Apr 2019, Paris, France
Popis: National audience; Méthodologie, données collectées et traitements des spécialistes Approche analyse sensorielle ► Est-ce que présenter un objet fini (coque de téléphone) ou un échantillon de matière change la perception ? Si oui, comment ? ► Expériences-selon un protocole précis :-présenter à 23 utilisateurs 12 échantillons ou 12 objets-les faire placer sur la Nappomatic ®-demander à caractériser les groupes formés avec des mots libres. ► Traitement des données avec des outils standards (à l'exception des mots, donc basé uniquement sur les coordonnées x et y)-Clustering assez ressemblant entre les deux types : échantillons versus objets Approche complémentaire en analyse sensorielle Croissement des compétences Collaboration interdisciplinaire : analyse sensorielle et data science Validation de l'expérience ► nombre d'utilisateurs suffisants et résultats fiables ► pas de différences entre les testeurs Analyse du texte produit ► trouver une équivalence via une fonction de similarité entre les représentations numériques et textuelles ► les clusterings des objets et, respectivement, des échantillons sont très ressemblants Exploration approfondie dans l'espace textuel ► Distances très différentes entre la perception objet et la perception échantillon ► Aucune explication basée sur les données disponibles Avis de l'expert ►distances grandes pour des matériaux de type imitation Apport primordial Conclusion de la collaboration ► Une approche IA ou Science de données en tout domaine technique doit s'appuyer sur des données et sur les compétences des experts du domaine Parties prenantes Auteurs Partenaires Clustering d'objets et d'échantillons de matériaux Distances dans l'espace textuel entre la perception des objets et des matériaux
Databáze: OpenAIRE
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