A methodology to conceive a case based system of industrial diagnosis.

International audienceThe objective of this paper is to address the diagnosis knowledge-oriented system in terms of artificial intelligence, particular by the Case-Based Reasoning (CBR) approach. Indeed, the use of CBR, which is an approach to problem solving and learning, in diagnosis goes back to a long time with the appearance of diagnostic support systems based on CBR. A diagnostic system by CBR implements an expertise-base composed of past experiences through which the origins of failure and the maintenance strategy are given according to a description of a specific situation of diagnostic. A study is made on the different diagnostic systems based on CBR. This study showed that there was no common methodology for building a CBR system. This design depends primarily on the case representation and knowledge models of the domain application. Consequently, this paper proposes a general design approach of a diagnostic system based on the CBR approach

Adapter des cas en utilisant un opérateur de révision ou des règles

National audienceL'étape d'adaptation d'un système de raisonnement à partir de cas consiste à modifier un cas source en vue de la résolution d'un problème cible. Une des approches de l'adaptation s'appuie sur un opérateur de révision : la connaissance associée au cas source est révisée par les contraintes du problème cible, en tenant compte des connaissances du domaine. Une autre approche de l'adaptation consiste à appliquer des règles d'adaptation. L'objectif de cet article est d'étudier les liens entre ces deux approches de l'adaptation. Étant donné un ensemble de règles d'adaptation, on peut construire un opérateur de révision fondé sur ces règles qui fait coïncider les deux approches. On peut montrer également comment l'approche utilisant la révision peut étendre l'approche à partir de règles. Cela ne rend pas les travaux sur l'approche à base de règles d'adaptation inutiles. Au contraire, l'acquisition de telles règles dans un domaine particulier permet de définir un opérateur de révision approprié pour l'adaptation dans ce domaine

Knowledge Continuous Integration Process (K-CIP)

International audienceSocial semantic web creates read/write spaces where users and smart agents collaborate to produce knowledge readable by humans and machines. An important issue concerns the ontology evolution and evaluation in man-machine collaboration. How to perform a change on ontologies in a social semantic space that currently uses these ontologies through requests ? In this paper, we propose to implement a continuous knowledge integration process named K-CIP. We take advantage of man-machine collaboration to transform feedback of people into tests. This paper presents how K-CIP can be deployed to allow fruitful man-machine collaboration in the context of the WikiTaaable system.Le web sémantique social crée des espaces partagés dans lesquels des utilisateurs et des agents logiciels collabore pour produire de la connaissance utilisable par les humains et les machines. Un problème important est celui de l'évolution et l'évaluation des ontologies dans la collaboration : comment réaliser un changement sur une ontologie dans un espace qui utilise cette ontologie. Dans ce papier, nous proposons de réaliser un processus d'intégration continue de la connaissance nommé K-CIP. Nous tirons profit des retours des utilisateurs dans la collaboration pour construire des tests. Cet article montre comment K-CIP peut être mis en oeuvre pour améliorer la collaboration humain-machine dans le contexte du système WikiTaaable

WikiTaaable, un wiki sémantique utilisé comme un tableau noir dans un système de raisonnement à partir de cas textuel

National audienceLes wikis sémantiques permettent à des communautés d'utilisateurs de produire des connaissances formalisées compréhensibles et utilisables par les machines. Afin d'aller plus loin, on pourrait imaginer d'utiliser les wikis sémantiques comme des tableaux noirs permettant aux humains et aux machines d'interagir afin de construire des connaissances qui soient à la fois utiles aux humains et aux machines. Dans ce papier, nous présentons une étude de cas portant sur l'utilisation d'un wiki sémantique (connu sous le nom de Semantic Media Wiki) comme un tableau noir pour gérer des données et des connaissances culinaires. Cette étude de cas est réalisée dans le contexte de Taaable, le fameux système de raisonnement à partir de cas en ligne capable de résoudre des problèmes culinaires en utilisant une base de recettes existantes. Avec WikiTaaable, l'évolution de Taaable intégrant un wiki sémantique, nous voulons montrer comment un wiki sémantique peut apporter support et assistance aux utilisateurs chargés des tâches fastidieuses de gestion des connaissances. Nous montrons en particulier comment le wiki facilite la prise en compte du feedback des utilisateurs. Les questions relatives à la présence d'utilisateurs multiples ainsi qu'à l'intégration de plusieurs mécanismes de gestion des connaissances dans une application unique sont discutées à la fin de ce papier

Découverte opportuniste de connaissances d'adaptation

National audienceL'étape d'adaptation est souvent considérée comme le talon d'Achille du raisonnement à partir de cas car elle nécessite des connaissances spécifiques au domaine d'application qui sont difficiles à acquérir. Dans ce papier, deux stratégies sont combinées pour faciliter la tâche d'acquisition de connaissances d'adaptation : les connaissances d'adaptation sont apprises à partir de la base de cas par des techniques d'extraction de connaissances, et l'acquisition de connaissances d'adaptation est déclenchée de manière opportuniste au cours d'une session particulière de résolution de problèmes

Le moteur de raisonnement à partir de cas de WikiTaaable

National audienceLe système WikiTaaable est un système de raisonnement à partir de cas dont les cas sont des recettes de cuisine et les problèmes des requêtes données par des ingredients et types de plats requis ou à éviter. Son moteur d'inférences s'appuie sur le modèle des reformulations et des chemins de similarité : la remémoration met en évidence une recette et un chemin de similarité qui réifie le lien recette-requête et sert de base au processus d'adaptation. Si la base de recettes était organisée de manière adéquate, la remémoration pourrait être mise en oeuvre grâce à des modifications à la fois sur la base de recettes (via cette organisation) et sur la requête, dans l'optique d'apparier exactement au moins une recette modifiée et la requête modifiée (le chemin serait alors décrit par la séquence des modifications). Dans la version actuelle, le travail d'organisation de la base de recettes n'ayant pas été fait (est-il seulement faisable ?), la remémoration consiste en la modification seule de la requête. Une fois une recette remémorée, elle peut être adaptée selon cette première version du chemin de similarité mais un nouvel appariement avec modifications de la recette et de la requête peut éventuellement aboutir à un " meilleur " chemin de similarité, i.e., un chemin conduisant à une adaptation moins risquée. Cette notion de risque est mesurée à l'aide d'une fonction de coût associée aux chemins de similarité. La représentation actuelle des connaissances utilisées par le système est limitée ; elle ne permet pas de représenter, par exemple, des quantités. Une réflexion sur ce que devrait être la nouvelle représentation est également menée dans cet article

Un algorithme d'adaptation avec des cas exprimés dans la logique de descriptions ALC

National audienceCet article décrit un algorithme d'adaptation pour un système de raisonnement à partir de cas où les cas et les connaissances du domaine sont exprimés dans la logique de descriptions expressive ALC. Le principe consiste à supposer que le cas source à adapter résout le cas cible, ce qui entraîne des contradictions avec le contexte du cas cible et avec les connaissances du domaine. L'adaptation consiste alors à résoudre ces contradictions. L'algorithme est fondé sur une extension de la méthode classique des tableaux employée pour le calcul d'inférences déductives en ALC

18ème Atelier "Raisonnement à Partir de Cas" RàPC 2010

National audienceLe raisonnement à partir de cas (RàPC) est un paradigme de résolution de problèmes s'appuyant sur la réutilisation d'expériences passées pour résoudre de nouveaux problèmes. Les applications du RàPC sont nombreuses et la recherche est particuli'erement active en France et dans le monde. Les rencontres annuelles de la communauté fran¸caise ont été organisées depuis 1992 par le groupe français de recherche en RàPC, sous la forme d'ateliers d'un à deux jours, permettant de présenter et de discuter les travaux, théoriques ou appliqués, à différents stades d'avancement. Cette année 2010, le 18ème atelier RàPC est organisé à Strasbourg, en amont des assises du GDR I3 (" Information, Interaction, Intelligence "). À cette occasion, l'atelier RàPC partage une demi-journée avec les rencontres du thème IAF " Intelligence Artificielle Fondamentale " du GDR I3. Le programme complet est ainsi constitué de neuf présentations, huit soumises à l'atelier RàPC et une soumise aux journées IAF. Ces présentations sont réparties en quatre sessions : une première session porte sur des applications du RàPC à l'espace et aux déplacements ; une deuxième session (en deux temps) regroupe différents travaux sur l'adaptation ; les deux autres sessions sont consacrées pour l'une à la réutilisation d'expériences et à la remémoration, et pour l'autre à la comparaison du RàPC à d'autres méthodes appuyées sur l'expérience

Actes du 17ème séminaire sur le raisonnement à partir de Cas, Paris (29--30 juin)

Actes du séminaire RàPC 2009