Sélection des plantes pour la santé animale et végétale dans les pays du Sud au moyen de la navigation conceptuelle exploratoire

par Amirouche Ouzerdine

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Marianne Huchard.

Thèses en préparation à Montpellier , dans le cadre de École Doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015) , en partenariat avec AIDA-Agroécologie et intensification durable des cultures annuelles (laboratoire) depuis le 15-10-2018 .


  • Résumé

    Actuellement, les connaissances de PPAf sont structurées et stockées dans des tables. Selon les questions posées, l'extraction est actuellement réalisée par filtrage, raisonnement en utilisant les graphes conceptuels, etc. L'objectif de la thèse est d'élaborer une méthode générale, les outils théoriques et un prototype qui réponde à trois questions : - Quel serait le support formel le mieux adapté pour intégrer et représenter l'ensemble des connaissances de PPAf ? - Quels formalismes complémentaires permettraient d'élaborer un sous-corpus de connaissances en utilisant différentes méthodes de classification, i.e. les Arbres de décision, les règles d'associations, l'Analyse Formelle de Concepts, et l'Analyse Relationnelle de Concepts ? - Quelle méthode d'interaction Homme-Machine permettrait à différents profils d'utilisateur d'exprimer leurs requêtes produisant un sous-corpus de connaissances à la volée selon le contexte de navigation ?

  • Titre traduit

    Selecting plants for vegetal and animal health for south countries using exploratory conceptual navigation


  • Résumé

    CIRAD develops several knowledge bases, including PPAf (project Knomana 2017-2018, métaprogramme Glofoods) which gathers usages of plants for animal and vegetal health. The gathered knowledge is useful for identifying alternatives to chemical pesticides and to chemical antibiotics for culture and breeding. As many different knowledge kinds are involved (taxonomy, geography, reliability of information sources, etc.), the knowledge visualization and exploration by end users (farmers, scientists, decision-makers, etc.) is complex. The thesis aims to elaborate a general methodology, theoretical tools and a prototype tool to answer the following questions: - Which is the best support for integrating and representing PPAf knowledge? - Which data mining techniques will be adapted to analyze the existing knowledge (decision trees, association rules, formal concept analysis)? - Which human-machine interaction method would allow different users with different profiles to express queries and analyze knowledge on-the-fly according the navigation context?