Le bon déroulement d'un processus de gestion des connaissances passe par l'utilisation de méthodes efficaces de visualisation qui permettent une compréhension aisée des différents modèles de connaissances utilisés. Les retours d'expériences avec le système de gestion des connaissances Atanor, qui est orienté vers le déploiement des connaissances dans un contexte opérationnel portant sur des systèmes complexes, ont montré que le modèle d'arbres actuellement utilisé pour la visualisation des modèles de connaissances n'est pas intuitif. Des redondances de sommets trop nombreuses peuvent entraîner des difficultés de lecture et cacher des caractéristiques importantes. Pour résoudre ces problèmes nous proposons le modèle Graph'Atanor qui est basé sur des graphes en niveaux.<br>Le passage au modèle de graphes pose le problème de sa représentation visuelle. Les tracés doivent rester lisibles et compréhensibles par les utilisateurs. Ceci se traduit notamment par le respect de critères esthétiques qui permettent de modéliser un problème d'optimisation combinatoire consistant à trouver un ordre optimal des sommets dans chaque niveau. Pour résoudre ce problème, nous avons développé un algorithme génétique qui possède deux particularités : deux opérateurs de croisements spécifiques et une hybridation par une recherche locale. Les expérimentations montrent que pour des graphes de taille standard, l'algorithme génétique donne de meilleurs résultats que les autres méthodes que nous connaissons. La comparaison des modèles de représentation des connaissances sur un exemple industriel montre qu'en plus de faciliter la lecture, Graph'Atanor permet de facilement suivre la trace des utilisateurs et de mettre en avant les sommets critiques.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00335934 |
| Date | 22 May 2006 |
| Creators | Pinaud, Bruno |
| Publisher | Université de Nantes |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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