Lorsqu'une base de connaissance est construite de manière incrémentale, le dernier ajout peut être contradictoire avec le contenu de la base. Or, l'objectif d'une base de connaissance est de modéliser un domaine et elle doit donc être consistante, c'est-à-dire admettre au moins un modèle. Pour ajouter une connaissance inconsistante avec la base, il faut donc modifier celle-ci afin de préserver sa consistance. Cette problématique se rapproche de celle de la révision dans les langages logiques, dont le principal inconvénient est la complexité qui ne permet pas l'implémentation. L'objectif est de définir une révision, dans le cadre des représentations de connaissance par objets, qui puisse être implémentée, notamment en tenant compte des particularités des langages de représentation par objets. Dans un premier temps, nous définissons formellement un langage d'objets : sa sémantique et un système déductif syntaxique correct et complet par rapport à la sémantique. De plus, nous définissons syntaxiquement l'inconsistance, ce qui permet de la détecter en se basant sur les propriétés de localité du langage. Contrairement aux langages logiques classiques, une inconsistance ne permet pas de tout déduire et reste donc localisée. Dans un second temps, nous définissons les bases révisées qui satisfont les postulats classiques de la révision, en particulier la minimalité, principe selon lequel il faut perdre le moins possible de connaissance. La minimalité peut s'interpréter intuitivement selon la relation d'ordre entre les classes. Cependant, elle est basée sur l'inclusion ensembliste et n'est pas un critère suffisant pour obtenir une unique base. Un algorithme, qui a été implémenté, propose donc toutes les bases révisées minimales suite à un ajout inconsistant ; il est interactif afin de maîtriser la complexité inhérente à la révision.

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

Les communautés de savoirs en tant qu'espaces hybrides, mettent en jeu, d'une part, des individus qui interagissent au sein d'un réseau social et qui produisent des contenus localement, et d'autre part, des entités sémantiques, liées au sein d'un réseau sémantique doté d'une structure autonome. Cette thèse vise à explorer les dynamiques sociales et sémantiques qui animent ces communautés de savoirs, ainsi que leur couplage structurel. Elle s'appuie essentiellement sur deux types d'objets empiriques : les communautés scientifiques et les blogosphères politiques, dont nous suivons l'activité grâce à l'observation in-vivo de leurs traces digitales. Notre ambition est de réaliser une reconstruction phénoménologique réaliste des dynamiques sociosémantiques de ces communautés de savoirs. Pour ce faire, nous distinguons entre les dynamiques liées à la morphogenèse puis à la phylogenèse des réseaux qui composent ces systèmes et les processus dynamiques de diffusion qu'ils supportent. Les méthodes de caractérisation de la morphogenèse des communautés de savoirs permettent, d'une part, de repérer et représenter les structures et propriétés émergentes de ces communautés de savoirs, et d'autre part, de mettre en évidence les comportements individuels réguliers qui les animent. La phylogenèse des communautés de savoirs consiste en la reconstruction des dynamiques de ces structures de haut-niveau émergeant au cours de la morphogenèse. L'analyse des processus de diffusion nous amène à interroger les déterminants structurels micro et macro qui conditionnent la circulation d'information dans ces communautés. L'ensemble de ces approches nous permettent de décrire les communautés de savoirs comme des systèmes dont les dimensions sociale et sémantique sont, par essence, en co-évolution.

Dans de nombreux domaines scientifiques ou techniques, la quantité et la complexité croissantes des connaissances manipulées rendent inadéquate l'utilisation de supports classiques tels que le papier. L'informatique peut apporter une réponse en proposant un cadre pour modéliser, gérer et exploiter ces connaissances : on parle alors de bases de connaissances. Pour la plupart des domaines, la connaissance n'est pas statique et immédiatement disponible mais est au contraire en constante évolution au fur et à mesure des découvertes. Dés lors, une base de connaissances est construite de manière incrémentale. Incrémentale veut dire que l'on commence par construire une petite base qui est enrichie petit à petit par l'acquisition de nouvelles connaissances. Cette construction est partagée puisque plusieurs personnes doivent pouvoir travailler simultanément sur cette base afin de la bâtir. Cette thèse aborde la problématique de la gestion des versions pour les bases de connaissances. Ses apports sont de deux ordres. Nous avons tout d'abord conçu et réalisé un système de gestion de versions de bases de connaissances. Par définition, une version reflète un état de l'évolution de la base, c'est-à-dire de l'ensemble des structures et des valeurs des connaissances contenues dans celle-ci (à un moment donné). Les versions aident ainsi à contrôler l'historique des changements effectués au cours de la construction de la base. Elles permettent également un éventuel retour en arrière. Finalement, les versions permettent la formulation de différentes hypothèses de recherche et la gestion de leur évolution parallèle au cours du temps. Nous avons également contribué à la conception de l'environnement de construction incrémentale et partagée de bases de connaissances et montré comment notre système de versions s'intègre au sein de cet environnement.

Un formalisme de représentation de connaissance a pour but de permettre la modélisation d'un domaine particulier. Bien entendu, il existe divers langages de ce type et, au sein d'un même langage, divers modèles peuvent représenter un même domaine. Ce mémoire est consacré à l'étude des rapports entre de multiples représentations de la même situation. Il présente les travaux de l'auteur entre 1992 et 1998 en progressant de la notion d'approximation, qui fonde la représentation, vers la confrontationentre les diverses représentations. Tout d'abord la notion d'approximation au sein des représentations de <br />connaissance par objets est mise en avant, en particulier en ce qui concerne mécanismes tirant parti de la structure taxonomique (classification, catégorisation, inférence de taxonomie). À partir de la notion de système classificatoire qui permet de rendre compte de ces mécanismes de manière unique on montre comment un système de représentation de connaissance peut être construit. Le second chapitre introduit la possibilité de tirer parti de multiples taxonomies (sur le même ensemble d'objets) dans un système de représentation de connaissance. La multiplicité des représentations taxonomiques est alors introduite en tant que telle et justifiée. Ces multiples taxonomies sont replacées dans le cadre des systèmes classificatoires présentés auparavant. La notion de granularité, qui fait l'objet du troisième chapitre, concerne la comparaison de représentations diverses de la même situation sachant qu'elles ont un rapport très particulier entre elles puisqu'elles représentent la même situation sous différentes granularités. À la différence des autres chapitres, celui-ci n'est pas situé dans le cadre des représentations de connaissance par objets mais dans celui des algèbres de relations binaires utilisées pour représenter le temps et l'espace. Le quatrième chapitre, enfin, va vers la confrontation des différentes représentations de manière à en tirer le meilleur parti (obtenir une représentation consensuelle ou tout simplement une représentation consistante). Le but des travaux qui y sont présentés est de développer un système d'aide à la construction collaborative de bases de connaissance consensuelles. À cette fin, les utilisateurs veulent mettre dans une base commune (qui doit être consistante et consensuelle) le contenu de leurs bases de connaissance individuelles. Pour cela, deux problèmes particuliers sont traités : la conception d'un mécanisme de révision, pour les représentations de connaissance par objets, permettant aux utilisateurs de traiter les problèmes d'inconsistance et la conception d'un protocole de soumission de connaissance garantissant l'obtention d'une base commune consensuelle. Cet aperçu partiel des travaux possibles dans l'étude des relations entre représentations est limité, mais il met en évidence le caractère non impératif des solutions proposées qui s'appliquenle système de représentation.