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Un outil générique de conception et de révision coopérative de Bases de Connaissances s'appuyant sur la notion de situation

Poittevin, Luc 11 September 1998 (has links) (PDF)
Ce travail s'inscrit dans la recherche en acquisition des connaissances et en apprentissage automatique pour la modélisation et la validation incrémentale de connaissances de résolution de problème. Nous proposons un modèle simple de représentation des connaissances opératoires qui s'appuie sur la notion de situation, et présentons un outil de modélisation incrémentale et de révision coopérative pour les Bases de Connaissances (BC) exprimées dans cette représentation. Cet outil a été mis au point dans le cadre d'un projet de conception de dialogues télématiques personnalisés. Dans notre modèle, chaque étape intermédiaire de résolution du problème est représentée explicitement dans le SBC sous la forme d'un objet simple et compréhensible appelé "nodule de situation". Les corrections et enrichissements de la BC sont effectués de manière incrémentale, c'est-à-dire au fur et à mesure de la découverte de cas mal résolus, et coopérative, c'est-à-dire en s'appuyant sur un utilisateur / concepteur de la BC compétent dans le domaine. Les caractéristiques de notre approche, que nous proposons de baptiser "révision située", sont les suivantes : l'objectif est de faire en sorte que le processus de révision de la BC soit facile pour l'utilisateur, basé sur des cas concrets, et opérant des corrections "prudentes" et validées. L'outil REVINOS a été développé dans cette optique. Chaque phase de révision coopérative contient une étape de modélisation ou de réutilisation d'objets de la BC, à la charge du concepteur, puis une étape de correction proprement dite, effectuée de manière semi-automatique. REVINOS guide le concepteur tout au long du processus de révision et propose des généralisations à des cas concrets similaires. REVINOS offre l'originalité de chercher à valider les répercussions des corrections proposées, en soumettant au concepteur des exemples abstraits qui correspondent à des ensembles de cas concrets de résolution.

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