Acquisition des connaissances, multi-expertise et systèmes multi-agents

Mots-clés: acquisition de connaissances, coopération, intelligence artificielle distribuée, système multi-agents, ingénierie concourante .

La participation de multiples experts à un projet de développement d'un système à base de connaissances permet de bénéficier de plusieurs points de vue et méthodes de résolution de problèmes. D'ailleurs, certaines applications traitent des problèmes dont la résolution nécessite une coopération entre plusieurs experts.

Nos travaux sur la multi-expertise visent à développer des modèles, outils et méthodes pour aider le cogniticien à acquérir des connaissances à partir de multiples experts.

Nous avons ainsi proposé des techniques pour la comparaison des connaissances des différents experts, avec deux approches possibles : la cohabitation de plusieurs points de vue et la recherche du consensus. Nous nous focalisons sur la modélisation de la coopération entre experts. Nous étudions les extensions possibles de la méthode CommonKADS pour la multi-expertise et pour la construction de systèmes multi-agents. La notion d'agent semble en effet naturelle pour décrire ou traiter les problèmes de multi-expertise. Aussi, plusieurs de nos travaux reposent-ils sur la notion d'agent cognitif : conception d'un modèle d'agent cognitif adapté à l'acquisition, modélisation des connaissances de plusieurs experts, architecture multi-agents pour le système à base de connaissances final, voire plate-forme multi-agents permettant de programmer ce dernier.

Modèle d'agent cognitif pour l'acquisition des connaissances

Modélisation de l'activité coopérative

Modélisation de la coopération entre experts

Comparaison entre graphes de connaissances

Génération de règles consensuelles

Architecture d'agent cognitif

Systèmes multi-agents


[English Abstract]
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