L'objectif de notre travail est la conception d'un cadre théorique et méthodologique permettant l'aide à la décision au sein d'un modèle de représentation des connaissances, illustré par un cas d'étude issu de la filière céréalière. Le domaine d'application plus particulièrement considéré est la définition de la qualité alimentaire, pour laquelle entrent en jeu différents points de vue (intérêt nutritionnel, qualités gustatives, sécurité sanitaire des produits) et différents acteurs (industriels, chercheurs, citoyens) dont les intentions divergent. La base de notre approche est l'utilisation de systèmes d'argumentation issus de la littérature en IA. Les systèmes d'argumentation sont des cadres formels visant à représenter des arguments, les interactions entre ces arguments, et à déterminer quels énoncés sont inférables par un ensemble d'arguments jugé cohérent, ces énoncés pouvant par exemple correspondre à des croyances ou à des décisions à prendre. L'un des cadres formels les plus abstraits, qui fait référence dans le domaine, est celui proposé par Dung en 1995. Dans ce cadre, un système d'argumentation est défini par un ensemble fini d'arguments et une relation binaire sur cet ensemble, appelée relation d'attaque. On peut également voir un tel système comme un graphe étiqueté dont les sommets sont les arguments et les arcs représentent la relation d'attaque directe. Un argument en "attaque'' un autre s'il existe un chemin de longueur impaire du premier au second, et il le ''défend'' s'il en existe un de longueur paire. Un argument est inférable s'il appartient à un ensemble d'arguments ayant certaines propriétés relatives aux notions d'attaque et de défense. C'est en ce sens que l'acceptabilité des arguments est dite collective. Le système d'argumentation de Dung a été étendu notamment par l'ajout de préférences entre arguments. Celles-ci, agrégées aux attaques, donnent une relation de ''défaite'', changeant le calcul de l'acceptabilité collective des arguments. Ainsi, sur la base de l'acceptabilité collective, nous proposerons une méthode pour déterminer l'équivalence entre deux systèmes d'argumentation afin d'unifier ces systèmes abstraits d'argumentation à base de préférences. Un système contextuel à base de préférences est ainsi proposé (les préférences et les attaques entre arguments ont une validité contextuelle), des méthodes d'agrégations entre attaques et préférences et de fusions entre contextes sont investiguées au regard de la consistance entre arguments collectivement acceptés. La consistance est obtenue lorsque de tels ensembles ne contiennent pas de conflits en termes d'informations véhiculées et de conclusions et/ou de décisions supportées au niveau de leurs arguments. Notre démarche s'appuie sur trois courants bien connus de l'argumentation : nous proposons une vue emboîtée de l'argument répondant aux attentes du courant ''micro'', qui s'attache à définir les structures internes de l'argument; nous proposons de générer des attaques entre arguments basées sur les actions qu'ils soutiennent ou qu'ils rejettent. Ceci nous permet de nous intéresser également aux préoccupations du courant ''macro'' pour le traitement des relations entre arguments en vue du calcul d'une acceptabilité collective. Enfin, nous nous intéressons à certains aspects du courant ''rhétorique'', à savoir la définition d'audiences donnant une force contextuelle à l'argument et générant des préférences. Ce dernier aspect nous permet notamment d'établir des recommandations contextuelles. L'ensemble de la démarche, illustrée au travers d'exemples situationnels et d'un cas d'application, est inclus dans un modèle d'arbitrage argumenté, lui même en partie implémenté dans un formalisme de représentation des connaissances et de raisonnement (les graphes conceptuels).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00553266 |
| Date | 16 December 2010 |
| Creators | Bourguet, Jean-Rémi |
| Publisher | Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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