Confrontation enrichissante de points de vue-opinion (définition, modélisation et instrumentation)

Abstract

Cette thèse se concentre sur l aspect enrichissant de la confrontation entre des positions d experts. La diversité de ces positions génère une hétérogénéité qui est fondamentalement bonne et génératrice de créativité et d avancées. Afin de mener une confrontation de points de vue qui soit enrichissante, nous avons choisi d outiller plus particulièrement la recherche de cette diversité. Mais parmi toutes les formes d hétérogénéité que l on peut trouver, la divergence de point de vue est la plus difficile à localiser. Elle est à la fois similarité, parce que l on parle de la même chose, et différence, parce que l on n a pas le même avis dessus. Nous présentons donc une méthode qui s appuie beaucoup sur l expert lui-même, qui est plus apte à mener ce jeu des différences que n importe quel algorithme. Nous attachons une grande importance à ce que l expert retire de la confrontation, plus qu au résultat lui-même : nous n essayons pas au premier chef d intégrer des connaissances. Nous appréhendons la confrontation de points de vue dans un contexte indépendant du corpus, et autant que faire se peut, du formalisme dans lequel le point de vue est exprimé. Notre approche tire principalement parti de l alignement d ontologies, dont les lacunes sont complétées par le paradigme d assistance par ordinateur, l exploitation de graphes peu formalisés et la communication homme-machine.This thesis deals with the issue of enrichment while confronting expert viewpoints. These viewpoints bring much diversity, which is basically good for generating creativity and advances in Science. In order for the confrontation of viewpoints to enrich the expert, we chose to focus our research on the search for this diversity. Indeed, among all forms of heterogeneity that are part of viewpoint matching, locating difference of opinion is one of the toughest tasks. It comes from the fact that difference of opinion is a difference on the one hand (since the expert have different theories), and a similarity on the other hand (since they talk about the same subject). We present here a method for taking advantage of the knowledge of the expert, which is the best "tool" we could find for dealing with this "find the differences game", way better than any algorithm, especially since we focus more on the benefit the expert gains in confrontation than in the result itself: our aim is not to integrate knowledge. Our approach of confrontation does not depend on the documents used, or -to a certain extent- on the formalism used to express it. We base it on ontology matching methods, using other paradigms to overcome the intrinsic limits of ontology matching. Such paradigms include the computer-aided paradigm, the use of poorly formalized graph languages and human/computer communication.VILLEURBANNE-DOC'INSA LYON (692662301) / SudocSudocFranceF