Modéliser pour simuler pour modéliser contribution à l'acquisition de connaissances comportementales

• Auteur / Autrice : Corinne Bos-Plachez
• Direction : Pierre Borne
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Productique
• Date : Soutenance en 1998
• Etablissement(s) : Lille 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Simulation, Méthodes de

Modèles mathématiques

Acquisition des connaissances (systèmes experts)

Résumé

Le contexte de la these est l'acquisition de comportements humains dans une organisation (eg, une usine chimique). De telles connaissances sont fastidieuses a acquerir car elles sont complexes, mal etablies dans la tete de l'expert et difficiles a generaliser. Nous proposons un langage de modelisation guidant l'expert dans la description des comportements et autorisant une simulation symbolique des comportements. Le but de la simulation est d'inciter l'expert a revenir sur la modelisation en lui montrant les modeles de comportements au travail sur des cas concrets. Il est ainsi avantageux de simuler pour modeliser. Le langage de modelisation doit etre interpretable et avoir une semantique bien definie pour la simulation. Il faut ainsi modeliser pour simuler, et ceci en prenant en compte les incompletudes des connaissances de l'expert. Le langage de modelisation est constitue d'une ontologie comportementale dont les concepts sont ceux de processus, d'action, d'etat, d'evenement et de transition (effet d'une action) et dont les relations sont des relations temporelles complexes ainsi que des relations de condition et de decomposition. Cette ontologie est definie et structuree dans le formalisme des graphes conceptuels. L'algorithme de simulation interprete les concepts et relations de l'ontologie comportementale. Afin de verifier l'executabilite des actions, il demontre egalement des etats et des evenements a partir de descriptions du monde. Finalement, afin de simuler l'execution des actions, il met a jour des descriptions du monde a partir de transitions.