Thèse soutenue

Représentations à objets et raisonnement par classification en intelligence artificielle

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Auteur / Autrice : Amedeo Napoli
Direction : Jean-Paul Haton
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences appliquées
Date : Soutenance en 1992
Etablissement(s) : Nancy 1
Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : Université Henri Poincaré Nancy 1. Faculté des sciences et techniques

Résumé

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Cette thèse aborde les notions de catégorisation et de raisonnement par classification dans le contexte de la représentation de connaissances. La catégorisation et le raisonnement par classification y jouent des rôles complémentaires : la tâche de la première consiste à organiser des connaissances en hiérarchies sur lesquelles opère le second. Le raisonnement par classification consiste à reconnaître un objet en appariant ses caractéristiques avec celles de catégories connues d'objets afin de découvrir la catégorie à laquelle l'objet pourrait se rattacher. Il joue un rôle primordial dans la recherche, la gestion et la maintenance d'informations organisées en catégories hiérarchisées, ainsi que comme méthode de résolution de problèmes. Les représentations à objets sont fondées sur ces principes. Elles font partie, avec les systèmes à subsomption, des formalismes de représentation à base d'objets dans lesquels le raisonnement tient une place fondamentale. La partie expérimentale de cette thèse décrit la construction d'un système de conception de plans de synthèse de molécules organiques. Dans le modèle présenté, une synthèse est considérée comme un système temporel qui évolue d'un état initial, la molécule à fabriquer, vers un état final, un ensemble de molécules facilement accessibles. Le système est implanté sous la forme d'une représentation à objets, ou chaque état est décrit par un objet temporel. Le raisonnement employé pour résoudre les problèmes de synthèse est le raisonnement par classification, qui opère simultanément sur des hiérarchies croisées qui reflètent des ordres partiels différents, donc une organisation en catégories orthogonales.