Argumentation graphs with constraint-based reasoning for collaborative expertise

Collaborative processes are very important in telemedicine domain since they allow for making right decisions in complex situations with multidisciplinary staff. When modelling these collaborative processes, some inconsistencies can appear. In semantic modelling conceptual graphs), these inconsistencies are verified using constraints. In this work, collaborative processes are represented using an argumentation system modelled in a conceptual graph formalism where inconsistencies could be particular bad attack relation between arguments. To overcome these inconsistencies, two solutions are proposed. The first one is to weight the arguments evolving in the argumentation system on the basis of the competencies of the health professionals and the credibility of the sources justifying their advice (arguments), and the second one is to model some law concepts as constraints in order to check their compliance of the collaborative process

Data mining for decision support with uncertainty on the airplane

This study describes the formalization of the medical decision-making process under uncertainty underpinned by conditional preferences, the theory of evidence and the exploitation of high-utility patterns in data mining. To assist a decision maker, the medical process (clinical pathway) was implemented using a Conditional Preferences Base (CPB). Then for knowledge engineering, a Dempster-Shafer ontology integrating uncertainty underpinned by evidence theory was built. Beliefs from different sources are established with the use of data mining. The result is recorded in an In-flight Electronic Health Records (IEHR). The IEHR contains evidential items corresponding to the variables determining the management of medical incidents. Finally, to manage tolerance to uncertainty, a belief fusion algorithm was developed. There is an inherent risk in the practice of medicine that can affect the conditions of medical activities (diagnostic or therapeutic purposes). The management of uncertainty is also an integral part of decision-making processes in the medical field. Different models of medical decisions under uncertainty have been proposed. Much of the current literature on these models pays particular attention to health economics inspired by how to manage uncertainty in economic decisions. However, these models fail to consider the purely medical aspect of the decision that always remains poorly characterized. Besides, the models achieving interesting decision outcomes are those considering the patient's health variable and other variables such as the costs associated with the care services. These models are aimed at defining health policy (health economics) without a deep consideration for the uncertainty surrounding the medical practices and associated technologies. Our approach is to integrate the management of uncertainty into clinical reasoning models such as Clinical Pathway and to exploit the relationships between the determinants of incident management using data mining tools. To this end, how healthcare professionals see and conceive uncertainty has been investigated. This allowed for the identification of the characteristics determining people under uncertainty and to understand the different forms and representations of uncertainty. Furthermore, what an in-flight medical incident is and how its management is a decision under uncertainty issues was defined. This is the first phase of common data mining that will provide an evidential transaction basis. Subsequently an evidential and ontological rea-soning to manage this uncertainty has been established in order to support decision making processes on the airplane

Graph-based ontology reasoning for formal verification of BREEAM rules

Globally, the need to check regulation compliance for sustainability has become central in the delivery of construction projects. This is partly due to policies by various governments requiring existing and new buildings to comply with certain standards or regulations. However, the verification of whether a building complies with any particular standard or regulation has proven challenging in practice. The purpose of formal verification is to prove that under a certain set of assumptions, a building will adhere to a certain set of requirements, for example the minimum performance standards of key environmental issues. Compliance checking requires different criteria often difficult to straightforwardly define and combine in an integrated fashion for providing holistic interpretation to facilitate easy decision-making. Such criteria, their various flows and combinations can easily be dealt with using conceptual graph theories and Semantic Web concepts which allow rules to be imbued to facilitate reasoning. The aim of this study is to tap on conceptual graphs and Semantic Web concepts to develop a system for checking Building Research Establishment Environmental Assessment Methodology (BREEAM) sustainability standard compliance in the French construction industry. A conceptual graph-based framework that formally describes BREEAM requirements and visually analyse compliance checking processes has been proposed. When implemented in a software that integrates conceptual graphs and Semantic Web knowledge, automatic reasoning allows both the logical specification and the visual interpretation to be displayed and further provides a semantic support for compliance checking information

Modélisation et exploitation des connaissances pour les processus d'expertise collaborative

Les démarches d’expertise sont aujourd’hui mises en oeuvre dans de nombreux domaines, et plus particulièrement dans le domaine industriel, pour évaluer des situations, comprendre des problèmes ou encore anticiper des risques. Placés en amont des problèmes complexes et mal définis, elles servent à la compréhension de ceux-ci et facilitent ainsi les prises de décisions. Ces démarches sont devenues tellement généralisées qu’elles ont fait l’objet d’une norme (NF X 50-110) et d’un guide de recommandation édité en 2011 (FDX 50-046). Ces démarches reposent principalement sur la formulation d’hypothèses avec un certain doute par un ou plusieurs experts. Par la suite, ces hypothèses vont progressivement être validées ou invalidées au cours des différentes phases de la démarche par rapport aux connaissances disponibles. Ainsi, les certitudes accordées aux hypothèses vont connaître une évolution au cours des dites phases et permettront d’avoir une certitude sur la compréhension d’un problème en fonction des hypothèses valides. Bien que cette approche d’étude de problèmes ait fait l’objet d’une norme, elle manque d’outils automatiques ou semi-automatiques pour assister les experts du domaine lors des différentes phases exploratoires des problèmes. De plus, cette approche quasi manuelle manque des mécanismes appropriés pour gérer les connaissances produites de manière à ce qu’elles soient compréhensibles par les humains et manipulables par les machines. Avant de proposer des solutions à ces limites de l’état actuel des processus d’expertise, une revue des études fondamentales et appliquées en logique, en représentation des connaissances pour l’expertise ou l’expérience, et en intelligence collaborative a été réalisée pour identifier les briques technologiques des solutions proposées. Une analyse de la norme NF X 50-100 a été menée pour comprendre les caractéristiques des Processus d’Expertise et comment ils peuvent être représentés formellement et utilisés comme retour d’expérience. Une étude a été menée sur des rapports d’expertise passés d’accidents d’avion pour trouver comment ils peuvent être représentés dans un format lisible par une machine, général et extensible, indépendant du domaine et partageable entre les systèmes. Cette thèse apporte les contributions suivantes à la démarche d’expertise : Une formalisation des connaissances et une méthodologie de résolution collaborative de problèmes en utilisant des hypothèses. Cette méthode est illustrée par un cas d’étude tiré d’un problème de l’industrie de production, dans lequel un produit fabriqué a été rejeté par des clients. La méthode décrit également des mécanismes d’inférence compatibles avec la représentation formelle proposée. Un raisonnement collaboratif non-monotone basé sur la programmation logique par l’ensemble et la théorie d’incertitude utilisant les fonctions de croyance. Une représentation sémantique des rapports d’expertise basée sur les ontologies. Premièrement, ces contributions ont permis une exécution formelle et systématique des Processus d’Expertise, avec une motivation centrée sur l’humain. Ensuite, elles favorisent leur utilisation pour un traitement approprié selon des propriétés essentielles telles que la traçabilité, la transparence, le raisonnement non-monotone et l’incertitude, en tenant compte du doute humain et de la connaissance limitée des experts. Enfin, ils fournissent une représentation sémantique lisible par l’homme et la machine pour les expertise réalisées