Interactive and Opportunistic Knowledge Acquisition in Case-Based Reasoning

Amélie Cordier 1
1 SILEX - Supporting Interaction and Learning by Experience
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
Résumé : Jeune discipline à la croisée de l'informatique, de l'intelligence artificielle et des sciences cognitives, l'ingénierie des connaissances vise à modéliser les connaissances d'un domaine pour les opérationnaliser dans un outil informatique. Pour cela, elle propose des outils théoriques, des modèles et des méthodologies empiriques pour instrumenter les systèmes et permettre l'échange de connaissances entre l'utilisateur et l'outil informatique.
Le travail développé ici traite de l'ingénierie des connaissances d'une catégorie de systèmes en particulier : les systèmes de raisonnement à partir de cas (RÀPC). Un système de RÀPC assiste un utilisateur dans sa tâche de résolution de problème en lui proposant une adaptation à la situation courante d'une précédente expérience. C'est en particulier au système en interaction "utilisateur - outil de RÀPC" que nous nous intéressons ici.
La problématique étudiée peut donc être exprimée ainsi : quelles méthodes et outils développer pour instrumenter efficacement le système apprenant "utilisateur - outil de RàPC" ? Cette problématique soulève un questionnement sur les connaissances du raisonnement et conduit à une analyse au niveau connaissance de tels systèmes. Un autre volet d'analyse porte sur les interactions entre l'utilisateur et l'artefact informatique pendant les phases de résolution de problème. Ces aspects sont étudiés à plusieurs niveaux dans les différentes contributions présentées dans cette thèse.
Nos différentes expériences et expérimentations nous ont conduits à proposer, comme première contribution, une formalisation à un niveau général de l'apprentissage interactif de connaissances en RÀPC (FIKA). Cette formalisation repose sur les échecs de raisonnement qui, puisqu'ils permettent de mettre en évidence les lacunes dans les connaissances disponibles, sont utilisés pour guider le processus d'apprentissage. Deux extensions de ce modèle général ont été proposées : IAKA et FRAKAS.
IAKA raffine les principes proposés par FIKA pour permettre leur mise en ?uvre immédiate dans une certaine catégorie de systèmes où les connaissances peuvent être représentées selon un modèle donné (cas et connaissances d'adaptation représentées par des opérateurs d'adaptation). Ces principes ont été implantés et expérimentés dans une application développée à des seules fins expérimentales.
FRAKAS propose des méthodes et outils similaires pour une autre catégorie de systèmes ou les connaissances du domaines sont utilisées pour guider l'adaptation. Ces principes ont, quant à eux, été implantés dans un prototype inspiré d'une application réelle.
IAKA et FRAKAS, les deux extensions de l'approche FIKA, présentent des forces et des limites, une réflexion quant à leur intégration possible à donc été menée. Une première tentative pratique d'intégration a été mise en ?uvre dans une application de RÀPC permettant l'adaptation de recettes de cuisine : le logiciel TAAABLE.
Type de document :
Thèse
Human-Computer Interaction [cs.HC]. Université Claude Bernard - Lyon I, 2008. English. 〈NNT : 2008LYO10224〉
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [170 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00364368
Contributeur : Amélie Cordier <>
Soumis le : mercredi 25 février 2009 - 23:28:03
Dernière modification le : jeudi 2 mars 2017 - 15:13:32
Document(s) archivé(s) le : vendredi 12 octobre 2012 - 12:31:11

Identifiants

  • HAL Id : tel-00364368, version 1

Collections

Citation

Amélie Cordier. Interactive and Opportunistic Knowledge Acquisition in Case-Based Reasoning. Human-Computer Interaction [cs.HC]. Université Claude Bernard - Lyon I, 2008. English. 〈NNT : 2008LYO10224〉. 〈tel-00364368〉

Partager

Métriques

Consultations de
la notice

286

Téléchargements du document

261