Architecture modulaire pour la conception de systèmes experts d'assistance à la modélisation mathématique

A modular architecture for expert systems design for assistance in mathematical modeling

• Auteur / Autrice : Leïla Alem
• Direction : Pierre Bernhard
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'ingénieur
• Date : Soutenance en 1991
• Etablissement(s) : Nice
• Jury : Président / Présidente : Jean Ménez
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Rose Dieng-Kuntz, Jean-Luc Gouzé, Alain Pavé
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Danièle Hérin-Aimé, François Rechenmann

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modèles mathématiques

Systèmes dynamiques

Conception assistée par ordinateur

Systèmes experts (informatique)

Résumé

Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'intelligence artificielle appliquée au problème de la modélisation de systèmes dynamiques. Nous décrivons l'architecture d'un générateur de systèmes experts d'aide à la modélisation : SAMMED, basé sur une représentation centrée-objet (SHIRKA). Notre objectif est de fournir une réelle assistance au cours de processus de modélisation. Dans cette optique nous proposons une méthodologie de modélisation préconisant l'emploi de modèles de natures différentes et de niveaux d'abstraction croissants, du qualitatif vers le quantitatif via le modèle structurel. Une analyse de l'activité de l'utilisateur non-expert nous a permis de spécifier l'architecture du SAMMED prenant en compte les besoins en termes de connaissances de l'utilisateur. L'architecture du système est modulaire, elle est constituée principalement d'un module de connaissance structuré en plusieurs niveaux, d'un module d'assistance axe sur le concept de tache et de modules extérieurs (bibliothèques scientifiques). La prise en compte de l'utilisateur lors de la conception de la base de connaissance se traduit par la présence de taches non-expertes de recherche d'information ainsi que de critères SAMMED est donné, où nous présentons EDORA un système d'aide à la modélisation en biologie. Cependant, un système intelligent d'assistance devrait aussi permettre l'acquisition par l'utilisateur d'un savoir supplémentaire au cours de l'interaction. Nous présentons les concepts de base d'un modèle de tache dont le but est d'assurer l'apprentissage de l'utilisateur par l'action. L'intégration d'un modèle d'apprentissage au sein du système expert devrait permettre la conception de systèmes performants d'assistance

This thesis comes within the field of artificial intelligence applied to dynamic systems modeling. We describe the architecture of an expert system shell for modeling assistance : SAMMED, using an object centered representation (SHIKRA). Our aim is to provide efficient assistance during the modeling process. We propose a modeling methodology based on different models from qualitative to quantitative via structural models. The analysis of non-experts activity leads us to specify SAMMED’s architecture wich takes into account user cognitive needs. The architecture is modular, composed of a knowledge module which is structured in different levels, an assistance module based on tasks and other external modules. We take into account the non-expert point of view by introducing non-expert tasks and by classifying concepts according to user criteria. We present a SAMMED application, EDORA an expert system for assistance in biological modeling. However, an « intelligent » system should also permit user’s knowledge acquisition during the interaction. We introduce a task model for learning by action. The integration of a learning model within the expert system should enable the design on intelligent system for assistance