Application industrielle d’une approche mixte de modélisation des connaissances

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

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Application industrielle d’une approche mixte de modélisation des connaissances. DURIBREUX, Michèle & COCQUEBERT & HOURIEZ, Bernard, Ingénierie des connaissances : Évolutions récentes et nouveaux défis, p25-. Olivier Leclair, Université Laval, 2003. Plan de présentation. - PowerPoint PPT Presentation

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Application industrielle d’une Application industrielle d’une approche mixte de approche mixte de modélisation des modélisation des connaissancesconnaissances

Olivier Leclair, Université Laval, 2003

DURIBREUX, Michèle & COCQUEBERT & HOURIEZ, Bernard,Ingénierie des connaissances : Évolutions récentes et nouveaux défis, p25-

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Plan de présentationPlan de présentation

Les approches de modélisation des connaissances:– Approche ascendante – Approche descendante

Approche mixte Application industrielle de la démarche Analyse critique de l’approche mixte utilisée Conclusion

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Approches de modélisation Approches de modélisation des connaissances: approche des connaissances: approche

ascendanteascendanteL’approche ascendante consiste à recueillir

le maximum de données verbales auprès d’un expert et les regrouper pour former un modèle.

La méthode KOD a été utilisée.

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Approches de modélisation Approches de modélisation des connaissances: approche des connaissances: approche

ascendante (suite)ascendante (suite)

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Approches de modélisation Approches de modélisation des connaissances: approche des connaissances: approche

descendantedescendanteL’approche descendante se focalise

rapidement sur la définition du modèle d’expertise afin de filtrer les connaissances acquises et de guider efficacement le processus d’acquisition de ces connaissances.

La méthode KADS a été utilisée.

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Approches de modélisation Approches de modélisation des connaissances: approche des connaissances: approche

descendante (suite)descendante (suite)

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Les approches de Les approches de modélisation des modélisation des connaissancesconnaissances

Démarche ascendante:– Point fort:

La possibilité de réutiliser l’expertise du domaine pour d’autres applications dans le même domaine.

– Point faible: Le manque de généricité des modèles obtenus.

Démarche descendante:– Point fort:

Le haut niveau d’abstraction donne une généricité plus grande.

– Point faible: Nécessité de disposer d’un large éventail de modèles.

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Approche mixteApproche mixte

Étapes du processus d’acquisition des connaissances:

1. Recueillir les connaissances de base pour la construction du modèle d’expertise (ascendante)

2. Choix d’un modèle générique (descendante)

3. Instanciation du modèle conceptuel (descendante)

4. Opérationnalisation du modèle conceptuel (descendante).

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Approche mixte (suite)Approche mixte (suite)

Raisons d’une approche mixte:– La méthode ascendante KOD permet de mettre à plat le

discours de l’expert et d’en extraire le plus .d’informations possible sous une structure homogène;

– La méthode KADS permet de décrire les mécanismes de raisonnement à un bon niveau d’abstraction.

– 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)

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Application industrielleApplication industrielle Application au diagnostic d’incident sur réseau de

gaz (France):– Prob.: Compte tenu de la complexité et de la densité

croissantes des réseaux urbains, les outils d’aide à la décision pour la téléconduite et l’exploitation 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.

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Application industrielle (suite)Application industrielle (suite)

Approche ascendante:– Une modélisation de l’expertise qui amène

l’identification 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 d’actions); Règles (Si <signes> Alors <abstraction> Faire <actions>

Ex.: Si <capteur Mini-aval déclenché vrai>Alors <baisse de pression>Faire <envoyer équipe>:<vérifier

poste>:<vérifier robinets>

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Application industrielle (suite)Application industrielle (suite)

Approche descendante:– Identifier les modèles génériques à partir des

trois tâches principales mises en évidence par la méthode KOD:

Identification de l’origine de l’incident (modèle existant)

Élaboration d’une stratégie de maintien de desserte des clients (aucun modèle proposé)

Remise en fonctionnement du réseau (aucun modèle proposé)

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Analyse critiqueAnalyse critique

Étant donné que l’expertise est trop complexe pour identifier aisément des structures d’inférences 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 jusqu’à ce qu’un modèle émerge. On arrête alors l’analyse des données.

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ConclusionConclusion

En résumé, la méthode mixte utilise l’approche ascendante pour identifier toutes les connaissances du domaine. Elle utilise l’approche descendante pour identifier clairement les tâches d’expertise.

On voit que même si les deux approches sont souvent opposées et exclues l’une de l’autre, elles peuvent être complémentaires.

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Merci