Thèse soutenue

Comment le temps change-t-il les hypothèses ?

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Auteur / Autrice : Catherine Joubel
Direction : Daniel Kayser
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance en 1993
Etablissement(s) : Paris 13

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Les activités de résolution de problème comme le diagnostic ou les problèmes de scheduling ont engendre le développement en intelligence artificielle d'outils spécifiques comme les systèmes de maintenance du raisonnement (rms) et les techniques de raisonnement temporel. Ces deux grands types d'outils ont des limites. Les rms représentent en effet un outil puissant pour faire de la révision de plans à partir de règles de déductions qui prennent en compte des hypothèses, mais se limitent à ne résoudre que des problèmes où seules des variables discrètes sont manipulées. Les techniques de raisonnement temporel, quant à elles, prennent en compte des données qui évoluent dans le temps, mais ne permettent pas à ces données de prendre un statut d'hypothèse. Dans cette thèse, nous présentons la réalisation d'un système qui lui, est capable de gérer des hypothèses sur des données qui évoluent avec le temps. Le système réalisé présente les avantages des deux grands types de systèmes précédents, les rms d'une part et les systèmes de raisonnement temporel d'autre part, tout en levant les limitations de chacun d'eux, et va en fait bien au-delà des capacités de ces deux systèmes pris séparément en enrichissant leurs méthodes respectives. La conception de ce système s'est réalisée en deux étapes. La première étape, motivée et illustrée par la résolution d'un problème de réactions chimiques, a donné lieu au système heart (how to enhance assumption based reasoning with time), un système de maintenance du raisonnement pour des données temporelles qui peuvent toutes être représentées dans une même échelle de temps. La deuxième étape de la thèse, motivée cette fois par la résolution d'un problème de scheduling, propose une généralisation du système heart initial. Cette généralisation est basée sur une extension du pouvoir d'expression temporel du système heart. Nous montrons alors comment le nouveau système heart obtenu nous permet de traiter le problème de scheduling posé de manière très efficace.