Process Modeling with Large Language Models: Towards a Fine-Grained Evaluation Framework

Ce mémoire de maîtrise se concentre sur la Modélisation de Processus qui consiste à construire des modèles de processus à partir de descriptions de processus en langage naturel. Deux approches principales ont été développées pour automatiser cette tâche complexe et chronophage en exploitant les Grands Modèles de Langage : l’Extraction d’Informations de Processus (PIE) et la Génération de Modèles de Processus (PMG). Cependant, ces deux approches ont des limitations et le domaine manque d’un cadre d’évaluation standardisé et complet pour évaluer les capacités réelles et comparer ces méthodes. Ce mémoire présente deux contributions principales : une comparaison détaillée des Représentations de Modèles de Processus, et une nouvelle méthode intégrant PIE et PMG pour fournir une évaluation fine des modèles de processus générés.