Ce mémoire présente un ensemble de recherches centrées sur la problématique de la conception d'un système de raisonnement à partir de cas (RàPC), recherches privilégiant les étapes de remémoration d'un cas source similaire au problème cible et d'adaptation de ce cas pour résoudre ce problème. Dans un premier temps, une approche de la remémoration fondée sur une organisation hiérarchique des cas est décrite. Elle comporte trois procédures, les classifications dure, floue et élastique, et est correcte au sens où tout cas remémoré peut être adapté pour résoudre le problème cible. Cette approche, pour être opérationnelle, s'appuie sur des connaissances pour l'adaptation. Ces connaissances sont étudiées sous trois angles : les approches générales de l'adaptation, l'acquisition de ces connaissances et les << catalogues d'adaptation >> réutilisables d'une application du RàPC à une autre. Enfin, un système de RàPC étant un système à base de connaissances, sont décrits des travaux pour la gestion de ces connaissances, en particulier pour leur représentation. Ces travaux sont issus pour une grande partie de deux projets : TICCO dans le domaine de la planification de synthèse en chimie organique et Kasimir dans le domaine de l'aide à la décision en cancérologie.

La capacité à reconnaître les intentions d’un agent est un élément important de l’analyse de la situation. Connaître ces intentions est souvent un facteur clé de la prise de décision dans plusieurs domaines tels que la robotique, les jeux vidéo, la sécurité informatique et l’analyse du renseignement. Une des approches algorithmiques souvent utilisées pour reconnaître les intentions d’un agent suppose une connaissance préalable de tous les plans exécutables par l’agent observé. À partir de ces plans et des données d’observation, on peut alors prédire les comportements et les intentions de l’agent observé simplement en générant les modèles d’exécution de plans cohérents avec les données d’observation. Ces modèles d’exécution constituent en quelque sorte les hypothèses sur le plan et le but poursuivi par l’agent observé. Ainsi, la probabilité que l’agent observé poursuive un but particulier est établie comme étant la proportion des modèles cohérents avec ce but. Cette approche existe depuis une dizaine d’années et fait partie des approches les plus étudiées en ce moment. Cependant, elle comporte des lacunes fondamentales, notamment une explosion combinatoire de la taille de l’espace d’hypothèses. Ce mémoire de maîtrise propose un algorithme permettant d’aborder ce dernier problème en contrôlant l’exploration de l’espace d’hypothèse. Avec ce nouvel algorithme, on peut approximer la probabilité du but, de sorte que la précision de l’approximation s’améliore graduellement avec le temps de calcul. Cette approche a été publiée dans l’une des deux plus prestigieuses conférences scientifiques sur l’intelligence artificielle : International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), en 2013.

But : Décrire les modalités d’enseignement adoptées et les interventions pédagogiques appliquées par les chargés d’enseignement clinique pour développer et soutenir le raisonnement clinique de leurs stagiaires. Problématique : La pratique contemporaine commande aux inhalothérapeutes un raisonnement clinique éprouvé, mais le devis ministériel ne laisse voir aucune obligation d’enseigner ou de supporter le raisonnement clinique. Par ailleurs, les stages représentent un moment propice à son développement. On ne connait pas comment interviennent les chargés d’enseignement clinique concernant l’enseignement du raisonnement clinique. Cadre de référence : S’appuie sur les connaissances s’adressant 1) au raisonnement clinique; 2) aux modalités d’enseignement adoptées et 3) aux interventions pédagogiques appliquées pour développer le raisonnement clinique. Méthodologie et méthode : Approche qualitative interprétative avec étude de cas multiples. Témoignages de quatre inhalothérapeutes et de huit stagiaires. Entrevues semi-dirigées et analyse de contenu. Résultats : Le modèle de rôle et la supervision sont adoptés. Une modalité non recensée, la modalité mixte et la subdivision de la modalité de supervision en une modalité de supervision rapprochée et éloignée ont émergé. Aussi, une intervention pédagogique non relevée au cours de la recension des écrits est apparue: le problème provoqué. Interprétation : Le choix d’une modalité d’enseignement pourrait reposer sur quatre conditions : 1) le contexte de travail ou la culture du milieu; 2) le souci de sécurité ; 3) l’évaluation du niveau de compétence des stagiaires et 4) la compréhension de la situation problème par les chargés d’enseignement. Le choix des interventions pédagogiques pourrait s’expliquer par: 1) le contexte de pratique; 2) le couplage d’interventions aux modalités d’enseignement; 3) les préoccupations et les croyances personnelles et 4) la connaissance de l’erreur usuelle.

Introduction : Le raisonnement clinique (RC) de l'ergothérapeute, c.-à-d. la façon qu'il a de résoudre des problèmes et de prendre des décisions, détermine ses interventions. L'ergothérapeute en milieu communautaire joue un rôle central dans le maintien à domicile des personnes âgées en perte d'autonomie. En effet, il intervient fréquemment auprès de cette clientèle afin de lui enseigner des façons sécuritaires et adaptées à ses capacités de transférer d'une surface à une autre. L'efficience de son intervention dépend, entre autres, des stratégies d'enseignement (méthodes et outils) qu'il utilise. Or, on connaît peu les stratégies d'enseignement privilégiées par les ergothérapeutes dans ce contexte et ce qui guide leur choix. Objectifs : Cette étude vise à : a) identifier les stratégies d'enseignement utilisées par les ergothérapeutes en milieu communautaire lors d'interventions relatives aux transferts auprès de clients âgés et b) explorer le RC qui détermine l'utilisation de ces stratégies. Méthodes : Onze ergothérapeutes en milieu communautaire ont été recrutés au sein de six Centres de santé et de services sociaux du Québec. Guidées par un dispositif de type théorisation ancrée, les données ont été recueillies par observations des interventions à domicile suivi d'entrevues semi-dirigées (n = 12) et analysées par comparaison constante. L'utilisation de mémos a favorisé une conceptualisation progressive des données, menant à une théorie substantive. Les critères de scientificité des études qualitatives ont été respectés. Résultats : Lorsqu'il enseigne les transferts, l'ergothérapeute en milieu communautaire utilise neuf méthodes, huit outils et cinq modulateurs d'intensité (méthodes et outils les plus utilisés en italique). Spécifiquement, les méthodes sont : a) exposer, b) démontrer, c) faire expérimenter, d) impliquer le client, e) rétroagir sur la performance, f) rechercher et g) recevoir la rétroaction du client, h) questionner et i) impliquer un collaborateur-enseignant, et les outils sont : a) le geste, b) l'équipement, c) les aides visuelles, d) les instructions écrites, e) verbales et f) somatosensorielles, g) le collaborateur ou h) l'ergothérapeute comme client. Les modulateurs d'intensité sont, quant à eux, des éléments qui permettent à l'ergothérapeute d'adapter a) l'amplitude, b) le niveau de directivité, c) la durée, d) la fréquence et e) le rythme de son enseignement à la situation particulière de son client. Le processus menant au choix de ces stratégies et de leur séquence (plan d'enseignement) est constitué de huit étapes, scindées en trois temps : 1) Élaboration du plan d'enseignement (étapes 1 à 3), 2) Finalisation du choix du plan (étapes 4 et 5) et 3) Ajustement du plan en cours d'action (étapes 6 à 8). Le processus de choix est influencé par des facteurs intrinsèques et extrinsèques. Les facteurs intrinsèques déterminent, par le biais de scripts mentaux, les plans d'enseignement possibles (banque de plans et de stratégies d'enseignement). Les facteurs intrinsèques sont les habitudes, les préférences, la conception de l'enseignement ergothérapique, les connaissances et les expériences passées de l'ergothérapeute. Les facteurs extrinsèques, c.-à-d. le type de transfert enseigné, les caractéristiques du client et son environnement physique et social, et le contexte de pratique, influencent le choix des stratégies de deux façons. Tout d'abord, ils permettent à l'ergothérapeute d'identifier le script mental correspondant le mieux à la situation et, conséquemment, le plan d'enseignement à privilégier. En cas d'échec et selon son degré d'ouverture à la situation (facteur intrinsèque), les facteurs extrinsèques amènent ensuite l'ergothérapeute à modifier le plan choisi. Conclusion: Cette étude offre une compréhension approfondie du RC qui détermine les stratégies d'enseignement utilisées par les ergothérapeutes en milieu communautaire lors d'interventions relatives aux transferts auprès de clients âgés. Les résultats permettront d'optimiser la formation des étudiants en ergothérapie et des ergothérapeutes. Ainsi, l'efficacité des interventions visant à promouvoir la sécurité et l'autonomie des personnes âgées à domicile sera améliorée.

La capacité de reconnaître les intentions des autres est une composante essentielle non seulement de l'intelligence humaine mais aussi de l'intelligence artificielle dans plusieurs domaines d'application. Pour les algorithmes d'intelligence artificielle, reconnaître l'intention d'un agent à partir d'une observation partielle de ses actions demeure un défi de taille. Par exemple dans les jeux de stratégie en temps réel, on aimerait reconnaître les intentions de son adversaire afin de mieux contrer ses actions futures. En domotique, on voudrait une maison capable de comprendre et d'anticiper les intentions de ses habitants pour maximiser leur confort et les assister dans leurs activités quotidiennes. Dans le domaine de la sécurité informatique, un outil de détection des intrus doit pouvoir observer les actions des usagers du réseau et déceler ceux qui ont des intentions malveillantes. Ce mémoire de maîtrise propose d'aborder ce problème sous observabilité partielle par adaptation des méthodes utilisées dans l'analyse grammaticale probabiliste. L'approche probabiliste considérée utilise une grammaire hors contexte de multi-ensemble partiellement ordonnée et considère la poursuite de plusieurs buts simultanément, ordonnés ou non. Cela revient donc à faire de l'analyse grammaticale probabiliste avec plusieurs symboles de départ.

Le vieillissement de la personne implique généralement un déclin des fonctions cognitives et physiques pouvant apporter des risques dans la vie de tous les jours. Les personnes âgées tendent à vouloir rester vivre chez elles le plus longtemps possible, afin de conserver un sentiment d’indépendance. Cependant, cette volonté peut nécessiter des aménagements au domicile de la personne, afin d’assurer sa sécurité et rassurer son entourage. Cette sécurité passe notamment par la cuisine, qui est un lieu à haut risque. Un incendie peut facilement se déclarer si la personne âgée n’est pas assez attentive à ce qu’elle cuisine, tout comme la personne peut se brûler ou être intoxiquée par les émanations de fumées. Pour pallier à cette problématique de l’utilisation de la cuisinière par une personne âgée, nous proposons Inovus, un système permettant la prévention des risques majeurs liés à l’utilisation de la cuisinière, ainsi que des méthodes d’interventions pour avertir et protéger la personne de ces risques. Inovus regroupe un ensemble de capteurs surveillant des paramètres critiques liés à l’utilisation d’une cuisinière, dans le but de prévenir efficacement les trois risques majeurs identifiés, à savoir les incendies, les brûlures et les intoxications. Pour ces trois risques, un niveau de dangerosité est défini grâce à un module de raisonnement et un ensemble de règles linguistiques. En se basant sur ces niveaux de risque, Inovus va déterminer quelles sont les interventions à effectuer auprès de la personne pour l’avertir des risques et la protéger le plus efficacement possible. Ces interventions sont déterminées grâce à module de raisonnement qui évalue le niveau de risque auquel la personne est confrontée et décide des interventions les plus appropriées. Les interventions développées sont sensibles au contexte et à l’activité de la personne. En fonction de la position de la personne dans son domicile et du niveau de risque déterminé, les interventions s’effectueront au niveau de la cuisinière ou bien dans le reste du domicile. Plusieurs méthodes d’interventions sont proposées afin de s’assurer que la personne soit efficacement avertie des risques. Des interventions d’ordre lumineuses et sonores servent principalement à avertir la personne des risques. De plus des interventions sur les appareils intelligents de la personne sont également proposées afin de l’informer de la situation.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Cette thèse se situe à l'intersection de trois domaines de recherche : le raisonnement à partir de cas, l'extraction de connaissances et la représentation des connaissances. Raisonner à partir de cas consiste à résoudre un nouveau problème en utilisant un ensemble de problèmes déjà résolus, appelés cas. Dans cette thèse, un langage de représentation des variations entre cas est introduit. Nous montrons comment ce langage peut être utilisé pour représenter les connaissances d'adaptation et pour modéliser la phase d'adaptation en raisonnement à partir de cas. Ce langage est ensuite appliqué à la tâche d'apprentissage de connaissances d’adaptation. Un processus d'extraction de connaissances, appelé CabamakA, est mis au point. Ce processus permet d'apprendre des connaissances d'adaptation par généralisation à partir d'une représentation des variations entre cas. Une discussion est ensuite menée sur les conditions d'opérationnalisation de CabamakA au sein d'un processus d’acquisition de connaissances. L'étude aboutit à la proposition d'un nouveau type d'approche pour l'acquisition de connaissances d'adaptation dans lequel le processus d'extraction de connaissances est déclenché de manière opportuniste au cours d'une session particulière de résolution de problèmes. Les différents concepts introduits dans la thèse sont illustrés dans le domaine culinaire à travers leur application au système de raisonnement à partir de cas Taaable, qui constitue le contexte applicatif de l'étude. / This thesis presents some contributions in three research domains : case-based reasoning, knowledge discovery and knowledge representation. Case-based reasoning consists in solving new problems by reusing a set of previous problem-solving experiences, called cases. In this thesis, a language is introduced to represent variations between cases. We first show how this language can be used to represent adaptation knowledge and to model the adaptation phase in case-based reasoning. This language is then applied to the task of adaptation knowledge learning. A knowledge discovery process, called CabamakA, is proposed, that learns adaptation knowledge by generalization from a representation of variations between cases. A discussion follows on how to make this knowledge discovery process operational in a knowledge acquisition process. The discussion leads to the proposition of a new approach for adaptation knowledge acquisition, in which the knowledge discovery process is triggered in an opportunistic manner at problem-solving time. The concepts introduced in the thesis are illustrated in the cooking domain through their application in the case-based reasoning system Taaable, that constitutes the application domain of the study.

Le raisonnement à partir de cas est un modèle de raisonnement dont le but est de résoudre des problèmes à partir de l'expérience de résolution de problèmes connus, appelés cas sources. Une solution tirée d'un cas source peut ne pas être applicable directement au problème traité, il faut alors l'adapter. Nous nous intéressons dans cette thèse à une approche de l'adaptation qui s'appuie sur la théorie de la révision des connaissances. La révision des connaissances consiste à modifier des connaissances initiales pour prendre en compte de nouvelles connaissances avec lesquelles elles peuvent être en contradiction. Comme pour l'adaptation, les modifications apportés aux connaissances sont minimales. Ce rapprochement entre adaptation et révision permet de s'appuyer sur la formalisation logique de la révision pour donner un cadre formel à l'adaptation. Dans ce but nous définissons des opérateurs de révision dans des formalismes utiles au raisonnement à partir de cas : dans un formalisme attributs-valeurs simples et dans une logique de descriptions expressive (ALC). Nous montrons aussi que plusieurs approches de l'adaptation précédemment définies peuvent être mises sous la forme d'adaptation par la révision. Nous considérons aussi une extension de l'adaptation par la révision à une combinaison de cas où ce n'est plus un seul mais plusieurs cas sources qui sont exploités pour résoudre un problème. Cette approche de combinaison de cas s'appuie sur la fusion contrainte de connaissances qui généralise la révision. Ces travaux ont été appliqués dans le système d'élaboration de recettes de cuisine Taaable pour l'adaptation des quantités d'ingrédients suivant le modèle de l'adaptation par la révision / Case-Based Reasoning is a reasoning model for problem resolution by reusing the experience of previously solved problems, called source cases. The solution given by a source case cannot always be applied directly to a target case, it may need to be adapted. We focus in this thesis on an adaptation approach defined thanks to belief revision. The belief revision theory deals with the changes to apply to some initial knowledge in order to integrate possibly conflicting new knowledge. For both adaptation and belief revision, the changes are minimal. This parallel between adaptation and revision enables the adaptation process to benefit from the logical formalisation of belief revision. The definition of adaptation by revision aims at providing a formal framework to adaptation. For this purpose, we define revision operators in useful formalisms for case-based reasoning : a revision operator in attributes-simple values and an operator in an expressive description logic (ALC ). We show as well that several adaptation approach previously defined could be expressed as adaptation by revision. In addition we consider generalising the adaptation by revision to a case combination that takes into account more than one source case to solve a problem. This approach to case combination is defined thanks to integrity constrains belief merging that generalises belief revision. These results were applied in the cooking recipe elaboration system Taaable for ingredient quantities adaptation