Une Methode D’acquisition De Connaissances Du Domaine D’un Systeme De Raisonnement A Partir De Cas

Résumé: le raisonnement à partir de cas (RàPC) est une technique d'intelligence artificielle (AI) qui consiste à résoudre un problème en se remémorant des cas passés déjà résolus et en adaptant la solution du cas remémoré au nouveau cas à résoudre. Ce processus est soutenu par plusieurs types de connaissances telles que les connaissances du domaine (CD). Ces connaissances ne sont pas suffisantes et il est donc nécessaire d'acquérir de façon continue des nouvelles connaissances pour adapter de nouveaux problèmes. Cette thèse présente d’une part une approche d'acquisition interactive des connaissances de domaine dans un système de raisonnement à partir de cas. Et pour cela, nous avons utilisé une version modifiée du système FrakaS (un système pour l’acquisition de connaissances du domaine par analyse interactive d’échecs) pour mettre en œuvre l’approche proposée. La modification consiste à utiliser les logiques de description à la place de la logique propositionnelle, ainsi que la sélection d'un opérateur de révision adéquat pour la révision de la base de connaissances. D’autre part, la thèse présente comment capitaliser les connaissances dans une mémoire d’entreprise en utilisant la méthode REX (Retour d’EXpérience), L'objectif de la méthode proposée est de capitaliser les connaissances qui doivent être stratégiques et de favoriser le retour d'expérience. La méthode a été implémentée pour le domaine médical. Nous nous somme intéressés à la capitalisation des connaissances en informatique on utilisant l’approche de gestion des connaissances (Systèmes Experts). Un système expert générique a été implémenté pour être utilisé dans plusieurs domaines. Et nous achevons notre travail de recherche par une application portant sur le problème d’allocation de charge statique dans un environnement informatique distribué sur un ensemble de processeurs hétérogènes, où les tâches sont indépendantes et unitaires.

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