Dans le cadre du projet OPALE, ayant pour objectif la conception d'une machine base de connaissance PROLOG, on spécifie un opérateur devant réaliser l'unification au vol sur un flux de données issu d'une unité de disque. Pour améliorer les performances de l'interprétation de PROLOG dans un contexte base de connaissances, cet opérateur doit unifier non pas un mais un ensemble de buts ce, en accord avec la stratégie de recherche élaborée. On propose de décomposer l'unification en une étape de préunification suivie d'une étape d'association. Les algorithmes sont alors validés et intégrés en une maquette logicielle. Nous abordons l'aspect matériel en proposant une méthodologie de conception s'appuyant sur des notions développées dans la programmation orientée objet. Puis nous amorçons la réalisation du «circuit» à l'aide d'un compilateur de silicium

Cette thèse a pour objectif la réalisation d'un Système à Base de Connaissances pour les situations de crise. A travers le développement de ce système, deux principaux axes de recherche ont été entrepris : l'acquisition et la validation de connaissances. Pour l'étape d'acquisition de connaissances, nous avons intégré une méthodologie d'acquisition de connaissances et une technique d'apprentissage automatique. Dans un premier temps, la méthodologie d'acquisition de connaissances nous a permis de recueillir l'ensemble des connaissances descriptives et stratégiques du domaine, et de construire un langage de description des exemples d'apprentissage. Une technique d'apprentissage est ensuite utilisée pour construire incrémentalement un graphe de connaissances en utilisant des cas d'interventions sur des situations de crise fournis par les experts du domaine. Pour la phase d'exploitation du système, nous avons proposé deux procédures différentes. La première procédure consiste en l'utilisation interactive du graphe de connaissances construit et la deuxième procédure consiste en l'utilisation en déduction des connaissances contenues dans ce graphe. L'approche proposée pour la validation des connaissances s'appuie sur l'utilisation interactive du graphe de connaissances construit et sur un suivi des interventions des experts sur des cas de crise.

La simulation numérique est un outil d'aide à la conception et à l'audit encore peu utilisé dans le secteur du bâtiment par comparaison avec d'autres secteurs d'activité (électronique, espace, automobile...). Parallèlement, dans le milieu de la recherche connexe au bâtiment, des codes de simulation permettant de répondre à un ensemble de problèmes scientifiques et techniques ont été développés. Malgré leurs performances sur le plan numérique, ces codes manquent d'un certain nombre de fonctionnalités afin que leur utilisation soit simple et productive (assistance à l'utilisateur, vérification de la cohérence, échange de données...). Dans ce but, ce travail de recherche s'attache à la conception d'un Environnement de Simulation Intelligent (ESI) alliant les performances numériques des codes de simulation existants aux possibilités offertes par les systèmes à base de connaissances. Il s'agit de développer au sein de l'ESI une partie symbolique et une partie numérique : la partie symbolique agit alors comme un serveur sémantique qui d'une part supporte des opérations de haut niveau d'abstraction (partage de données entre différents codes de simulation, modélisation du raisonnement...) et, d'autre part, pilote la partie qui assure la résolution numérique du système étudié. Après une brève présentation du processus de modélisation/simulation/analyse des résultats et des modalités du dialogue Homme/Machine associées à l'utilisation des ordinateurs dans ce processus, les composants de l'ESI sont décrits suivant une méthode de spécification formelle basée sur une approche orientée objet. Une première application au secteur du bâtiment, implantée au sein d'une plate-forme logicielle pour la génération de systèmes à base de connaissance développée au CSTB et utilisant le modèle de données intégré du bâtiment issu du projet européen COMBINE, est présentée.

Stratégie d'indexation automatique de textes en langue naturelle. Intérêts aux aspects structurels du document pour: ― la définition d'une stratégie globale d'indexation fondée sur l'exploitation de la structure logique du document, ainsi que d'éléments textuels particuliers (titres ...) ― la définition de termes d'indexation à partir de celle de syntagmes de la langue naturelle. Les termes d'indexation sont normalisés via une base de connaissances prédéfinie. Les principaux algorithmes utilisés sont présentés, ainsi que les résultats d'expérimentation sur un corpus technique (normes d'exploitation et de fonctionnement du NET).

Les modèles de connaissances à objets (MCO) souffrent d'une surcharge dans l'utilisation de leur langage de représentation associé. Si ce langage a pour objectif d'être adapté à la représentation informatique d'un domaine d'application, nous montrons qu'il n'est pas pertinent de l'utiliser pour définir des structures de données, certes utiles pour la représentation du domaine, mais dépourvues de signification directe dans ce domaine (ex. une matrice dans le domaine de l'astronomie). Cette thèse propose un système de types à deux niveaux, appelé METÈO. Le premier niveau de METÈO est un langage pour l'implémentation de types abstraits de données (ADT) qui sont nécessaires à la description minimale des éléments pertinents du domaine d'application. Ainsi, METÈO libère le langage de représentation d'une tâche à laquelle il n'a pas à s'adapter. Le second niveau de METÈO traite de l'affinement des ADT opéré dans la description des objets de représentation. Nous rappelons les deux interprétations des objets de représentation: l'intension d'un objet est une tentative de description de ce que cet objet dénote dans le domaine d'application: son extension. L'équivalence généralement admise entre ces deux aspects de l'objet est une illusion, et contribue de plus à annihiler une des véritables finalités d'un modèle de connaissances: aider une caractérisation des plus précises d'un domaine d'application. Ainsi, les types du second niveau de METÈO s'attachent à la représentation et la manipulation des intensions des objets, indépendamment de leurs extensions. L'interprétation en extension des objets est effectuée par l'utilisateur, METÈO gère en interne les descriptions de ces objets alors dénuées de leur signification, et le MCO peut alors se concentrer sur la coopération entre ces deux aspects des objets, considérés non-équivalents dans cette étude. METÈO contribue ainsi à clarifier le rôle de chaque partenaire impliqué dans la construction et l'exploitation d'une base de connaissances. Plus généralement, METÈO jette un pont entre les spécificités des MCO et les techniques usuelles de programmation de structures de données manipulables. Un prototype de METÈO a été développé pour un couplage avec le MCO TROPES

Dans les modèles à objets distinguant la notion de classe (ensemble d'individus) de celle d'instance (individu particulier), la classe peut jouer deux rôles fondamentalement différents. Les modèles qui mettent en œuvre des mécanismes de classification d'instances, présentent la classe comme une unité d'identification caractérisant les propriétés que doivent posséder toutes ses instances. Ces propriétés sont alors utilisées pour établir l'appartenance d'une instance à une classe. D'autres modèles utilisent la classe comme unité de construction, ou de gestion, d'instances. Ils laissent alors toutes libertés dans la description de la classe pour introduire des informations procédurales qui sont utilisées pour modifier ou compléter une instance qui lui a été explicitement rattachée. Notre travail consiste à mettre en place un mécanisme capable de trouver les différentes solutions que peut proposer une hiérarchie de classes à un problème de construction d'instance. Schématiquement, un tel problème se caractérise par la donnée d'une instance pour laquelle subsistent des possibilités de raffinement dans la hiérarchie de classes et dont la valeur de certains attributs reste inconnue. La solution proposée prend place dans un modèle à objets, appelé TROPES, défini pour accueillir un raisonnement classificatoire. La mise en place du mécanisme de construction d'instance par exploration d'une hiérarchie est assurée par un système, dit d'assistance hypothétique, couplé au système TROPES. Ce système d'assistance est chargé de produire et de gérer les hypothèses permettant de prolonger l'exploration d'une hiérarchie de classes au delà des limites atteintes par la classification d'instances. Les différentes combinaisons d'hypothèses pouvant ainsi être formées sont validées par TROPES sur des versions différentes de l'instance. Lorsque le mécanisme est appliqué à un objet composite, le partage de valeurs d'attributs entre composants et composite permet la propagation du processus de construction du composite vers les composants

Ce travail de thèse s'insère dans le cadre plus général du développement par le Centre Scientifique et Technique du Bâtiment d'un Environnement de Simulation Intelligent destiné à faciliter l'accès aux logiciels de calculs scientifiques dans le secteur Bâtiment. Il s'agit d'un programme pluriannuel de recherches dont les objectifs sont de mettre à la disposition des professionnels de nouveaux outils d'aide à la conception et d'aide à l'analyse des systèmes "Bâtiments", basés sur la simulation numérique suivant divers points de vue (thermique, acoustique, structure, etc.). Le présent travail de recherche s'articule donc avec d'autres travaux menés en parallèle sur le même thème. Dans ce contexte, les objectifs fixés sont de trois ordres : - contribuer à la définition des spécifications de l'environnement de simulation générique notamment en analysant le processus de modélisation/simulation et en proposant des solutions pour la réalisation du dialogue Homme/machine ; - réaliser une application concrète que l'on peut considérer comme une phase expérimentale de mise en oeuvre des concepts développés ; cette application est réalisée autour du logiciel de calculs thermiques TRNSYS ; - définir, pour de tels environnements, les possibilités d'utilisation des systèmes à bases de connaissances (buts et moyens, évaluation de la pertinence des solutions). Après une première partie consacrée aux réflexions conceptuelles générales menées sur la base d'une analyse bibliographique et aux analyses nécessaires à la réalisation de l'application, la seconde partie du travail est consacrée à l'application proprement dite ; un environnement dénommé IISIBât (Interface Intelligente pour la Simulation dans le Bâtiment) est développé suivant les concepts précédemment définis ; dans une première phase, la stratégie de développement d'une telle interface est précisée ; le processus de conception est fondé sur la mise en oeuvre séquentielle de quatre modèles : les modèles cognitif, conceptuel, structurel et perceptif. Le modèle cognitif met en évidence les tâches que l'utilisateur est amené à réaliser dans le cadre d'un outil de simulation ; le processus de modélisation/simulation est décortiqué en ses diverses étapes ; ce travail permet de définir une interface homme/machine possible (et en particulier les outils nécessaires) spécialisée pour ce type de process. Le modèle conceptuel identifie les objets génériques sur lesquels se fonde l'interface, les fonctions rattachées à ces objets, et la représentation graphique de ces objets. Le modèle structurel s'intéresse à l'implémentation proprement dite. Le modèle perceptif représente la façon dont l'utilisateur perçoit le système final ; ce modèle conduit à une analyse critique des choix effectués et à la proposition d'améliorations. Au final, l'application réalisée (IISIBât- TRNSYS) permet de juger de la pertinence des concepts développés tant du point de vue du fond que des méthodes utilisées ; ainsi, l'intérêt de l'application développée pour des utilisateurs "développeurs de modèles" ou "créateurs de projets" a pu être démontré ; par ailleurs, il s'est avéré que cette application ne possédait pas toutes les fonctionnalités nécessaires à une utilisation efficace par des utilisateurs terminaux (analystes de systèmes) ; pour combler ces manques, il faut rajouter à l'interface des mécanismes de raisonnement. La dernière partie de ce travail s'intéresse à l'introduction au sein de l'application interactive de mécanismes de raisonnement faisant appel à des bases de connaissances.

Nous présentons dans cette thèse les travaux réalisés concernant la vérification automatique de Bases de Connaissances de Systèmes Experts. Cette étude comporte un panorama des systèmes existants, puis deux parties indépendantes. La première traite de la Cohérence de bases de règles d'ordre Zéro Plus. Nous présentons le système MELOMIDIA, qui fournit, quand elles existent, les bases de faits initiales conduisant à des déductions contradictoires. Le système permet aussi d'améliorer l'exploitation de la base de règles analysée (élimination des règles inutiles, filtrage de la base de faits initiale), et de visualiser les contradictions qu'elle contient (traceur d'incohérences). La seconde concerne la vérification de bases de règles d'ordre Un. Elle consiste à s'assurer que la base respecte des spécifications exprimées sous la forme de propriétés attachées aux prédicats présents dans la base de règles. Ces propriétés sont fournies suivant un modèle qui distingue quatre niveaux de description des prédicats : les niveaux syntaxique, physique, mathématique et fonctionnel.

Le problème de conception dans le domaine du bâtiment est pluridisciplinaire. Plusieurs experts (architectes, ingénieurs, techniciens, ...) doivent coopérer et négocier afin de produire un résultat cohérent. Pour développer un outil informatique d'aide à la conception en bâtiment, on utilise un environnement avancé d'intelligence artificielle alliant une puissante représentation orientée objet à des mécanismes d'organisation et de contrôle du raisonnement. Le travail porte surtout sur le couplage de systèmes experts à base de connaissance en bâtiment (pour le raisonnement) avec des outils de CAO (pour la saisie et l'interaction graphique). La thèse consiste en une contribution à la spécification des éléments de base d'un prototype de cet outil. La spécification est concrétisée par une maquette logicielle.