Dynamique des croyances et gestion de l'incertitude dans des logiques de description légères DL-Lite

Inconsistency and uncertainty handling in lightweight description logics

• Auteur / Autrice : Zied Bouraoui
• Direction : Salem Benferhat
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 05/06/2015
• Etablissement(s) : Artois
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
• Jury : Président / Présidente : Odile Papini
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Salem Benferhat, Odile Papini, Anthony Hunter, Henri Prade, Marie-Laure Mugnier, Karim Tabia, Sylvain Lagrue
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Anthony Hunter, Henri Prade

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes experts (informatique)

Possibilités, Théorie des

Incertitude

Logique

Mots clés libres

Intelligence artificielle

Représentation des connaissances et raisonnements

Logiques de description

DL-Lite

Théorie de possibilités

Gestion de l'incertitude

Dynamique des croyances

Résumé

Cette thèse étudie la dynamique des croyances et la gestion de l’incertitude dans DL-Lite, une des plus importantes familles des logiques de description légères. La première partie de la thèse porte sur la gestion de l’incertitude dans DL-Lite. En premier lieu, nous avons proposé une extension des principaux fragments de DL-Lite pour faire face à l’incertitude associée aux axiomes en utilisant le cadre de la théorie des possibilités. Cette extension est réalisée sans engendrer des coûts calculatoires supplémentaires. Nous avons étudié ensuite la révision des bases DL-Lite possibilistes en présence d’une nouvelle information. Enfin, nous avons proposé un opérateur de fusion lorsque les assertions de ABoxsont fournies par plusieurs sources d’information ayant différents niveaux de priorité. La deuxième partie de la thèse traite le problème de la gestion d’incohérence dans les bases de connaissances DL-Lite. Nous avons étudié, tout d’abord, comment raisonner à partir d’une base DL-Lite standard avec des ABox multiples en introduisant les notions de modificateurs et de stratégies d’inférence. La combinaison des modificateurs et de stratégies d’inférence fournit une liste exhaustive des principales techniques de gestion de l’incohérence. Nous avons proposé ensuite une approche, basée sur un critère de cardinalité, de sélection des réparations, et nous avons identifié les stratégies appropriées pour la gestion de l’incohérence pour les bases DL-Lite stratifiées. Enfin, nous avons effectué une analyse comparative, suivie par des étudesexpérimentales, des différentes techniques de gestion d’incohérence proposées. Finalement, un outil de représentation et de raisonnement à partir des bases DL-Lite possibiliste est réalisé.

This thesis investigates the dynamics of beliefs and uncertainty management in DL-Lite, one of the most important lightweight description logics. The first part of the thesis concerns the problem of handling uncertainty in DL-Lite. First, we propose an extension of the main fragments of DL-Lite to deal with the uncertainty associated with axioms using a possibility theory framework without additional extra computational costs. We then study the revision of possibilistic DL-Lite bases when a new piece of information is available. Lastly, we propose a min-based assertional merging operator when assertions of ABox are provided by several sources of information having different levels of priority. The second partof the thesis concerns the problem of inconsistency handling in flat and prioritized DL-Lite knowledge bases. We first propose how to reason from a flat DL-Lite knowledge base, with a multiple ABox, which can be either issued from multiple information sources or resulted from revising DL-Lite knowledge bases. This is done by introducing the notions of modifiers and inference strategies. The combination of modifiers plus inference strategies can be mapped out in order to provide a principled and exhaustive list of techniques for inconsistency management. We then give an approach based on selecting multiple repairs using a cardinality-based criterion, and we identified suitable strategies for handling inconsistencyin the prioritized case. Lastly, we perform a comparative analysis, followed by experimental studies, of the proposed inconsistency handling techniques. A tool for representing and reasoning in possibilistic DL-Lite framework is implemented.