Représentation et utilisation de connaissances incertaines et-ou imprécises : application au développement du méta-generateur de systemes experts TrInOMeS

par Thierry Pontet

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Jacques Kouloumdjian.

Soutenue en 1992

à Lyon, INSA , dans le cadre de Ecole Doctorale Informatique et Information Pour La Societe. 1992-2009 (Lyon) , en partenariat avec LISI - Laboratoire d'Ingénierie des Systèmes d'Information (Lyon, INSA) (laboratoire) .

mots clés

• Incertitude
• Possibilités, Théorie des
• Systèmes experts (informatique)

Résumé

De nombreux problèmes nécessitent pour les résolution la manipulation de connaissances incertaines et /ou imprécises. Pour cela, des théories doivent être développées. Après en avoir présenté quelques uns, nous nous intéresserons plus particulièrement à la théorie des possibilités (pour l'incertain) et aux sous-ensembles flous (pour l'imprécis). Dés développements sont proposés : utilisation de certitudes imprécises, approche par contrainte pour règles incertaines ou imprécises, … Après avoir constaté la multiplicité et la non-universalité des méthodes, nous présenterons l'architecture du système TrInOMES, méta-générateur de systèmes experts adaptés au raisonnement incertain et/ou imprécis, système modulaire et déclaratif réalisant l'intégration d'un ensemble de techniques utiles pour ce type de raisonnement (multi-expertise, gestion de points de vue…). Des exemples d'utilisation du système sont présentés ainsi qu'une maquette dans laquelle un module (correspondant à l'aspect multi-contrôle) a été réalisé.

Titre traduit

= Representation and use of uncertain and/or imprecise knowledge : application to the development of the expert systems meta-generator TrInOMeS

Résumé

Many problems need, for their resolution, the management of uncertain and/or imprecise knowledge. So, theories must be developed ?. After having exposed some of them, we take more particularly an interest in the possibility theory (for uncertain) and fuzzy sts (for imprecise). Developments are proposed: use of imprecise uncertain values, constraint-based approach for uncertain or imprecise rules, … After having established the multiplicity and the non-universality of the methods, we present the TrInOMES system's architecture, expert systems mega-generator adapted to uncertain and/or imprecise reasoning, modular and declarative system achieving the integration of a set of techniques useful for this type reasoning (multi-expertise, viewpoints management, …). Examples of use of the system are presented as well as a demonstration model in which a module (corresponding to the multi-control aspect) has been realised.