Validation, synthèse et paramétrage des cartes cognitives

par Aymeric Le Dorze

Thèse de doctorat en Informatique et applications

Sous la direction de Stéphane Loiseau.

Soutenue en 2013

à Angers .


  • Résumé

    Les cartes cognitives sont un modèle graphique qui permet de représenter visuellement des influences entre des concepts. Ce modèle est utilisé pour l’aide à la prise de décision. Il dispose pour cela d’une opération, appelée influence propagée, qui calcule l’influence globale de n’importe quel concept de la carte sur n’importe quel autre. Notre première contribution consiste à proposer différents critères de qualité pour valider une carte. Ces critères permettent de s’assurer que l’influence propagée d’un concept sur un autre n’est pas ambiguë. Notre seconde contribution est de synthétiser différentes cartes cognitives produites par différents designers en une carteunique. Nous utilisons pour cela une taxonomie de concepts qui exprime les liens entre les concepts utilisés dans les différents cartes et un ordre de préférence sur ces designers pour gérer les informations contradictoires. Notre troisième contribution consiste à étudier la sémantique qu’on peut donner à une carte cognitive en comparant ce modèle à d’autres modèles de représentation des connaissances. De cette étude, nous définissons le modèle des cartes cognitives probabilistes dans lequel les valeurs des influences sont apparentées à des probabilités. Nous avons également développé un outil logiciel implémentant les différentes notions décrites précédemment.

  • Titre traduit

    Validation, synthesis, and settings of cognitive maps


  • Résumé

    A cognitive map is a graphical model that represents influences between concepts. This model is used in decision-making. It provides an operation, called propagated influence, that computes the global influence of any concept of the map on any other one. Our first contribution is to provide some quality criteria in order to validate a map. These criteria verify if the propagated influence of a concept on another one is not ambiguous. Our second contribution is to synthesize a set of cognitive maps provided by different designers into a unique map. To do so, we use a taxonomy of concepts that expresses relations between the concepts of the different maps and a preference order on these designers to manage contradictory information. Our third contribution is the study of the semantics of a cognitive map by comparing this model to other knowledge representation models. In that study, we define the probabilistic cognitive map model such that the influence values are close to probabilities. We have also developed a software that implements the notions previously described.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (248 p.)
  • Annexes : Bibliographie p. 235-245

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