Thèse soutenue

Astree : automatiser l'aide à la construction d'un modèle de résolution de problèmes

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Auteur / Autrice : Françoise Tort
Direction : Marie-Christine Rousset
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance en 1996
Etablissement(s) : Paris 11

Mots clés

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Résumé

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L'intelligence artificielle est la science informatique qui permet de construire des machines capables de procéder à des opérations relevant habituellement de l'esprit humain. L'un de ses champs d'application a porté sur le développement de systèmes à base de connaissances, visant à simuler le raisonnement d'un expert humain dans un domaine limité. Le développement de ces systèmes comporte une tâche d'acquisition de connaissances auprès d'un expert humain. Depuis les années 80, l'acquisition des connaissances est vue comme un processus de modélisation, elle a pour résultat un modèle de l'expertise. La tâche de construction de modèles est complexe. Différents travaux visent à réduire sa difficulté. Notre travail de thèse d'inscrit dans cette préoccupation : nous proposons un outil informatique, ASTREE - pour aide à la structuration de l'expertise -, visant à aider la modélisation d'une expertise. Cet outil est capable de construire, en intéraction avec son utilisateur, des parties d'un modèle de l'expertise étudiée. Cet outil s'intègre dans un environnement de modélisation des connaissances, MACAO, développé à l'IRIT (Toulouse). Le modèle de l'expertise comporte une description des connaissances du domaine d'application et une description du raisonnement. ASTREE aide son utilisateur à modéliser les connaissances du domaine disponibles dans l'expertise. Il propose pour cela un langage de modélisation, issu du modèle entité-association, ayant une syntaxe précise et une sémantique formelle. ASTREE aide son utilisateur à construire le modèle de résolution de problèmes en construisant automatiquement des composants du modèle. Il exploite pour cela des correspondances entre la structuration des connaissances du domaine et des procédures de résolution de problème. Notre approche a été testée sur un problème d'allocation de personnes dans des bureaux (SISYPHUS-I), sur un problème de diagnostic financier, pour lequel nous avons réalisé une acquisition de connaissances en situation réelle auprès d'un expert