Le cadre de nos recherches repose sur l'extraction et l'analyse de
connaissances à partir d'une source de données documentaire de type
juridique caractérisant les contrefaçons de marques nominatives. Cette
discipline reflète parfaitement toutes les contraintes appartenant aux
différents domaines intervenant dans le cadre de l'extraction de
connaissances à partir de documents : document électronique, bases de
données, statistiques, intelligence artificielle et interaction
homme/machine. Cependant, les performances de ces méthodes sont
étroitement liées à la qualité des données utilisées. Dans notre
contexte de recherche, chaque décision est supervisée par un rédacteur
(le magistrat) et dépend étroitement du contexte rédactionnel, limitant
les procédés d'extraction d'information. Nous nous intéressons donc aux
décisions susceptibles de biaiser l'apprentissage des documents. Nous
observons les fondements de celles-ci, déterminons leur importance
stratégique et le cas échéant nous proposons des solutions adaptées afin
de réorienter le biais observé vers une meilleure représentation des
documents. Nous proposons une approche exploratoire supervisée pour
évaluer la qualité des données impliquées, en déterminant les propriétés
biaisant la qualité de la connaissance établie ainsi qu'une plate-forme
interactive et collaborative de modélisation des processus conduisant à
l'extraction de connaissances afin d'intégrer efficacement le
savoir-faire de l'expert. |
