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Raisonnement à partir de Cas Textuel pour la sécurité routière : Le système SAARA
| Auteur / Autrice : | Rim Bentebibel |
| Direction : | Sylvie Despres |
| Type : | Thèse de doctorat |
| Discipline(s) : | Informatique |
| Date : | Soutenance en 2008 |
| Etablissement(s) : | Paris 5 |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
Le domaine d'étude de notre thèse est le raisonnement à partir de cas textuel (RàPCT). Les méthodes issues de l'ingénierie des connaissances (1C) et du traitement automatique des langues (TAL) y sont exploitées afin de construire un modèle calculable par la machine à partir de ressources textuelles. Le domaine d'application est celui de Paccidentologie routière. Partant du principe que l'accident de la route n'est pas une fatalité, nous avons collaboré avec les chercheurs en accidentologie du département mécanisme d'accidents (MA) de l'INRETS, et le travail présenté en est le fruit. Nous proposons une démarche de mise en œuvre d'un système intelligent visant à l'amélioration de la sécurité routière. Ce Systeme appelé SAARA (Système d'Aide à l'Aménagement Routier Automatisé), est fondé sur le paradigme du raisonnement à partir de cas (RàPC) dont l'idée maîtresse est la réutilisation et l'adaptation de connaissances obtenues à partir de problèmes déjà résolus dans un contexte semblable. Nous reviendrons plus en détail sur chaque point, et tenterons dans le cadre du RàPCT, de répondre aux questions qui ont été soulevées par ces travaux : 1. Comment passer des textes à des représentations de cas structurés ? 2. Comment évaluer la similarité entre les cas textuels (lors de la phase de remémoration) ? 3. Comment adapter des Cas textuels ? 4. Comment engendrer automatiquement des représentations de ressources textuelles pour le RàPCT en utilisant des techniqm de TAL comme l'extraction d'informations, l'apprentissage, etc. ? 5. Comment évaluer les systèmes de RàPCT ?