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L'action AID mène des recherches en vue d'Aider au travail coopératif (indirect ou direct) qui sont à rapprocher des travaux en CSCW (Computer-supported Cooperative Work)[Bri]. Nos recherches pour l'Aide à la coopération indirecte concernent les apports possibles du raisonnement à partir de cas, une technique qui a été développée en intelligence artificielle pour la réutilisation d'expériences passées. Pour la coopération directe, nos recherches visent à comprendre comment des concepteurs arrivent à partager des connaissances, à proposer des modèles de gestion de points de vues et enfin d'offrir des outils d'Aide au travail coopératif basés sur ces modèles.
Raisonnement à partir de Cas (RàPC): Se dit d'une
approche de résolution de problèmes basée sur la réutilisation
par analogie d'expériences passées appelées cas. Un cas est
généralement indexé pour permettre de le retrouver suivant
certaines caractéristiques pertinentes et discriminantes,
appelées indices ; ces indices déterminent dans quelle situation
(ou contexte) un cas peut être de nouveau réutilisé.
Le raisonnement à partir de cas [AP94,Kol93] se décompose habituellement en quatre phases principales [13] :
Les problèmes difficiles en RàPC sont très fréquemment liés à la définition et la représentation d'un cas, l'organisation de la base de cas, les diverses indexations utilisées et la définition de << bonnes >> mesures de similarités pour la recherche de cas, le lien recherche-adaptation de cas (le meilleur cas étant le cas le plus facilement adaptable), la définition d'une stratégie d'adaptation à partir du (ou des) cas retrouvé(s), l'apprentissage de nouveaux indices, etc.
Les principaux problèmes que nous avons abordés en RàPC cette année concernent :
La prise en compte d'un ensemble de comportements dans l'indexation a été utilisée dans plusieurs applications significatives basées sur le raisonnement à partir de cas : par exemple, la prévision de l'évolution des feux de forêt (S. Rougegrez, LAFORIA, Paris, France 1994), la prévision économique (Nakhacizadeh, Daimler-Benz AG, Ulm, Allemagne, 1994) et la commande de robots mobiles (A. Ram, Georgia Institute of Technology, USA, 1993).
Notre démarche [15] vise à dépasser ces approches existantes limitées aux besoins d'une application particulière et à proposer une représentation plus générale des cas indexés par des situations comportementales et des méthodes de recherche de cas adaptées à cette représentation. Notre objectif consiste donc à viser une classe de problèmes relatifs à la supervision et la commande de systèmes dynamiques plutôt qu'une application précise.
Les spécificités majeures de l'application du RàPC à ce type de problèmes (et qui restent encore très peu abordées en RàPC) sont :
Aucun des travaux actuels en RàPC (visant à faciliter le
développement d'applications complexes intégrant un module RàPC)
n'aborde le problème de la conception et de la réalisation de
composants RàPC réutilisables. Les shells RàPC existants
[AABM95], sortes de
générateurs d'applications, munies d'une interface graphique
évoluée, offrent très peu de moyens pour l'extension et
l'adaptation des structures et méthodes proposées (structure des
cas souvent spécifique, méthode d'indexation et de raisonnement
non modifiable).
Aussi notre approche pour ce problème vise la conception et la
réalisation d'un framework [JF88,FS97] objet (cf. section
) C. Un
framework objet est constitué d'un ensemble de classes
représentant l'architecture de résolution d'une famille de
problèmes et permettant la réutilisation à une granularité plus
importante que la classe.
Point de vue: Il s'agit du référentiel thématique (ou
isotopie) relatif aux connaissances d'un agent responsables de
l'orientation de son activité de résolution de problèmes qu'elle
soit dans un contexte individuel ou collectif : par exemple,
citons les critères d'évaluation, la prise en compte de
préférences d'un agent et plus généralement les
connaissances liées au raisonnement argumentatif sous-jacent à
une telle activité.
Nous nous intéressons principalement à l'étude du raisonnement argumentatif d'un agent et à la modélisation de la corrélation de points de vues [14] entre plusieurs agents dans le cadre d'un travail coopératif voire d'une décision collective [20]. Notre objectif est ici d'Aider les acteurs d'une activité collective à partager leurs connaissances et à trouver une solution voire la meilleure. Ces recherches sont essentiellement menées pour des problèmes relatifs à la conception [Sim69] de systèmes complexes [5]. Notre approche de la corrélation de points de vue est de nature sémantico-qualitative.