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Application industrielle dune approche mixte de modélisation des connaissances Olivier Leclair, Université Laval, 2003 DURIBREUX, Michèle & COCQUEBERT.

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1 Application industrielle dune approche mixte de modélisation des connaissances Olivier Leclair, Université Laval, 2003 DURIBREUX, Michèle & COCQUEBERT & HOURIEZ, Bernard, Ingénierie des connaissances : Évolutions récentes et nouveaux défis, p25-

2 Olivier Leclair IFT IC Hiver Plan de présentation Les approches de modélisation des connaissances: – Approche ascendante – Approche descendante Approche mixte Application industrielle de la démarche Analyse critique de lapproche mixte utilisée Conclusion

3 Olivier Leclair IFT IC Hiver Approches de modélisation des connaissances: approche ascendante Lapproche ascendante consiste à recueillir le maximum de données verbales auprès dun expert et les regrouper pour former un modèle. La méthode KOD a été utilisée.

4 Olivier Leclair IFT IC Hiver Approches de modélisation des connaissances: approche ascendante (suite)

5 Olivier Leclair IFT IC Hiver Approches de modélisation des connaissances: approche descendante Lapproche descendante se focalise rapidement sur la définition du modèle dexpertise afin de filtrer les connaissances acquises et de guider efficacement le processus dacquisition de ces connaissances. La méthode KADS a été utilisée.

6 Olivier Leclair IFT IC Hiver Approches de modélisation des connaissances: approche descendante (suite)

7 Olivier Leclair IFT IC Hiver Les approches de modélisation des connaissances Démarche ascendante: – Point fort: La possibilité de réutiliser lexpertise du domaine pour dautres applications dans le même domaine. – Point faible: Le manque de généricité des modèles obtenus. Démarche descendante: – Point fort: Le haut niveau dabstraction donne une généricité plus grande. – Point faible: Nécessité de disposer dun large éventail de modèles.

8 Olivier Leclair IFT IC Hiver Approche mixte Étapes du processus dacquisition des connaissances: 1. Recueillir les connaissances de base pour la construction du modèle dexpertise (ascendante) 2. Choix dun modèle générique (descendante) 3. Instanciation du modèle conceptuel (descendante) 4. Opérationnalisation du modèle conceptuel (descendante).

9 Olivier Leclair IFT IC Hiver Approche mixte (suite) Raisons dune approche mixte: – La méthode ascendante KOD permet de mettre à plat le discours de lexpert et den extraire le plus.dinformations possible sous une structure homogène; – La méthode KADS permet de décrire les mécanismes de raisonnement à un bon niveau dabstraction. – Trois niveaux de type de connaissances (KADS): Niveau du domaine (éléments du domaine) Niveau des inférences (vue fonctionnelle de la connaissance) Niveau de la tâche (étapes du raisonnement pour atteindre un but)

10 Olivier Leclair IFT IC Hiver Application industrielle Application au diagnostic dincident sur réseau de gaz (France): – Prob.: Compte tenu de la complexité et de la densité croissantes des réseaux urbains, les outils daide à la décision pour la téléconduite et lexploitation des réseaux de distribution de gaz sont de plus en plus nécessaires. – 1ère Étape: La constitution des groupes de travail pour extraire les connaissances (incidents vécus et non vécus des conducteurs). – 2e Étape: La modélisation des connaissances recueillies grâce aux outils K-STATION et KADS TOOL.

11 Olivier Leclair IFT IC Hiver Application industrielle (suite) Approche ascendante: – Une modélisation de lexpertise qui amène lidentification et la spécification de formalisme pour guider la collecte et faciliter la structuration ultérieure. – Construction des modèles cognitifs: Données (taxinomie = arborescence de classe); Traitements (actinomie = séquence dactions); Règles (Si Alors Faire Ex.: Si Alors Faire : :

12 Olivier Leclair IFT IC Hiver Application industrielle (suite) Approche descendante: – Identifier les modèles génériques à partir des trois tâches principales mises en évidence par la méthode KOD: Identification de lorigine de lincident (modèle existant) Élaboration dune stratégie de maintien de desserte des clients (aucun modèle proposé) Remise en fonctionnement du réseau (aucun modèle proposé)

13 Olivier Leclair IFT IC Hiver Analyse critique Étant donné que lexpertise est trop complexe pour identifier aisément des structures dinférences répondant au problème, il est pertinent de faire préalablement une analyse des connaissances. La principale difficulté rencontrée a été le transfert des connaissances du raisonnement KOD vers le modèle KADS. Structurer les connaissances jusquà ce quun modèle émerge. On arrête alors lanalyse des données.

14 Olivier Leclair IFT IC Hiver Conclusion En résumé, la méthode mixte utilise lapproche ascendante pour identifier toutes les connaissances du domaine. Elle utilise lapproche descendante pour identifier clairement les tâches dexpertise. On voit que même si les deux approches sont souvent opposées et exclues lune de lautre, elles peuvent être complémentaires.

15 Olivier Leclair IFT IC Hiver Merci


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