Ldms : un langage de description et de manipulation de schemas base sur un sgbd relationnel

Ldms: a description and manipulation langage of frames based on a relationnel dbms

• Auteur / Autrice : Karim Tamine
• Direction : Bernard Causse
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées
• Date : Soutenance en 1991
• Etablissement(s) : Toulouse 3

Résumé

La difficulte de reproduire les facultes de decision ou de jugement des experts fait qu'il n'est pas toujours aise de concevoir et de mettre au point des systemes experts: la definition d'un veritable modele qui puisse prendre en compte la connaissance de l'expert reste a l'ordre du jour dans les recherches en intelligence artificielle. D'autre part, depuis que l'intelligence artificielle a penetre dans le domaine de la gestion, le besoin d'interfacer les systemes a base de connaissances avec les bases de donnees se fait de plus en plus ressentir. Le probleme primordial a ce type de liaison est la complexite de realisation des interfaces. Ceci resume dont la problematique de notre travail. Nous proposons dans cette these une approche de representation de connaissances a base de schemas pouvant tenir compte des specificites d'un systeme d'information. Nous avons utilise pour cela les possibilites d'un sgbd relationnel pour la mise en uvre de cette approche. C'est dans cette optique qu'un langage de description et de manipulation de schemas (ldms) a ete developpe. La base de connaissances sous ldms est une arborescence d'objets de type schemas dans lequel le paradigme classe/instance est operant. Chaque classe de schema est composee d'attributs auxquels il est possible d'associer un ensemble de facettes predefinies permettant ainsi de prendre en compte la semantique et la dynamique des objets mis en jeu. Ldms presente la particularite d'etre developpe entierement avec les outils d'un sgbd relationnel cible: rob. Il a ete developpe sous le systeme vms sur une machine de type vax