Méthodes permettant la prédominance de connaissances subsumées

par Sébastien Ramon

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Eric Grégoire et de Philippe Besnard.

Soutenue le 02-12-2011

à l'Artois , dans le cadre de ED Sciences pour l'ingénieur (n°72) .

Le président du jury était Pierre Marquis.

Le jury était composé de Eric Grégoire, Philippe Besnard, Pierre Marquis, Odile Papini, Marie-Christine Rousset, Sylvain Lagrue.

Les rapporteurs étaient Odile Papini, Marie-Christine Rousset.


  • Résumé

    Cette thèse s’inscrit dans le domaine de l’Intelligence Artificielle symbolique. Elle y traite d’une question fondamentale liée à la représentation des connaissances et des raisonnements à base de logique. Plus précisément, elle s’intéresse au problème pouvant se produire lors de l’insertion dans un ensemble de connaissances d’une information qui peut déjà en être déduite. Comment faire en sorte que cette nouvelle information vienne préempter les informations qui permettent son inférence ? Supposons par exemple qu’un ensemble de prémisses contienne l’information “Si l’interrupteur est enclenché alors la pièce est éclairée”. Il est naturel d’espérer que l’ajout d’une règle additionnelle, en un sens plus précise que la première, et qui exprime que “Si l’interrupteur est enclenché et si l’ampoule n’est pas cassée alors la pièce est éclairée”, puisse venir la préempter. En effet, il ne doit plus être suffisant de savoir que “L’interrupteur soit enclenché” pour en conclure que “La pièce est éclairée” : il faut aussi que “L’ampoule ne soit pas cassée”. Remarquons que la seconde règle est consistante avec la première et que les cadres de logiques non monotones et de révision de croyances ou de mise à jour ne traitent pas a priori de ce problème. Nous adressons d’abord cette question dans le cadre de la logique classique et ensuite dans un cadre plus général de représentation à base de logiques non monotones, et particulièrement de celles permettant la représentation de règles avec exceptions reposant sur des tests de consistance.

  • Titre traduit

    Methods allowing the overriding of subsumed knowledge


  • Résumé

    This thesis is in line with the symbolic Artificial Intelligence domain. It deals with a fondamental issue of the logic-based knowledge and reasoning representation. Most particulary, this thesis is interested in the issue occurring when a piece of information is added to a knowledge set which already entails it. How to make sure that this new piece of information prevails the ones that allow its inference? Suppose for instance that a premisses set contains the piece of information “If the switch is on then the room is lighted”. It is natural to expect that adding an additional rule, in a way more precise than the first one, and which assert that “If the switch is on and if the lamp bulb is not broken then the room is lighted”, could prevail it. Indeed, it will not be sufficient to know that “The switch is on” to conclude that “The room is lighted”: it is now necessary that “The lamp bulb is not broken”. Let us note that the second rule is consistent with the first one and that the non monotonic logics and beliefs revision or update frameworks do not handle this issue in principle. First of all, we adress this issue in the classical logic framework, and secondly in a most general framework of non monotonic logic based representation, and particulary the ones that allow the representation of rules with exceptions subject of consistency test.


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