La télésystématique

		Contexte général		La télésystématique
		Contexte particulier		Extension au télédiagnostic médical

La télésystématique est le processus de travail à distance par lequel des experts mettent en commun leurs connaissances (interprétations de l'observation, choix des meilleurs caractères et illustrations) afin d'améliorer la robustesse globale de la base de connaissances multi-experte et sa rapidité de mise en oeuvre. Les scénarios développés s'appuieront sur l'expérience acquise lors de deux démonstrations effectuées lors du salon du MILIA'97 et du congrès ATM'98.
Outre l'intérêt spécifique de la télésystématique pour la réalisation de bases de connaissances dans le domaine des sciences de la vie, le travail coopératif à distance permet de montrer la généricité des outils et de l'approche méthodologique pour la gestion des connaissances complexes dans IKBS, cette méthode pouvant couvrir des besoins analogues dans les milieux de l'industrie et des PME (télé-diagnostic, télé-enseignement, etc.).

Contexte général

Cette méthodologie s'inscrit dans un contexte général de gestion des connaissances distribuées pour l'aide à la décision au sein d'une entreprise.
En effet, certains utilisateurs ont acquis un savoir-faire unique pour arbitrer des situations, ce sont les experts. Un expert n'est pas simplement une encyclopédie vivante qui connaît par coeur un ensemble d'informations, c'est aussi une personne qui sait raisonner sur un domaine particulier pour prendre les bonnes décisions (par exemple identifier une panne, une maladie, une espèce, etc.). Souvent, cette connaissance est partielle et disséminée entre plusieurs experts qui se partagent des sous domaines de compétence, et il devient difficile de synthétiser ces expertises dans une base de connaissances.
Afin de constituer une mémoire collective pour l'entreprise, l'informatique apporte une aide précieuse pour modéliser, traiter et transmettre les connaissances. Par exemple en intelligence artificielle, la construction d'une base de connaissances touche à plusieurs activités qui sont la représentation des connaissances, les bases de données, l'apprentissage automatique, l'analyse des données, les systèmes experts. Le rôle essentiel de l'informaticien-cogniticien est d'épauler les experts dans le processus de transfert de leurs connaissances.
Aujourd'hui, l'essor d'Internet, de Java et des réseaux à haut-débit par satellite autorisent la mise en oeuvre de nouvelles méthodes de travail et de nouveaux outils pour construire des bases de connaissances à distance. Il s'agit tout d'abord d'un travail pluri-disciplinaire faisant intervenir plusieurs fonctions:

la fonction de production est assurée par les experts qui possèdent la connaissance. Ils sont situés sur différents sites géographiques.
la fonction d'édition est le rôle des concepteurs informaticiens, qui, à l'aide d'un atelier logiciel générique, peuvent extraire les éléments d'expertise et les stocker dans la base de connaissances. L'éditeur se trouve sur un site qui centralise toutes ces informations.
la fonction de validation concerne les personnes qui évaluent la base de connaissances, une fois construite. Ce sont les utilisateurs finaux du système, experts y compris.
enfin, la dernière fonction concerne les opérateurs des télécommunications qui, à l'aide des réseaux à haut-débit, mettent en relation les partenaires pour effectuer un vrai travail coopératif à distance.

L'éditeur et les opérateurs sont responsables de la mise en place des collecticiels qui permettent le stockage, la gestion et la distribution de la connaissance experte. Ils s'appuient sur la pratique des producteurs, mis en situation réelle devant les problèmes à résoudre.
Les cibles des collecticiels sont des sociétés qui ont besoin d'établir un modèle conceptuel (modèle descriptif et/ou de fonctionnement) entre leurs différents experts, ces derniers n'ayant pas le même point de vue sur la manière de résoudre les problèmes posés. Par exemple, ces personnes sont reliés par visio-conférence afin de définir un thésaurus commun du vocabulaire utile pour faire une identification (pannes, symptomes, etc.), et choisissent des illustrations permettant de guider l'utilisateur final du produit vers la bonne solution. Le modèle conceptuel qu'ils construisent est le dénominateur commun de leurs expériences et s'avère le point crucial d'une base de connaissances efficace et robuste.
L'objectif des collecticiels est de permettre le partage et la transmission des connaissances des spécialistes, ces connaissances étant distribuées soit au sein d'une entreprise (intranet), soit sur le réseau mondial (internet). IKBS permet d'appliquer une méthodologie rigoureuse de stockage, de gestion et de transmission de ces connaissances sur le web. Les domaines d'application sont nombreux.

Contexte particulier

Dans les domaines “industriels”, on voit se développer actuellement des bases de données (relationnelles ou à objets) associées à des outils de traitement pour l'aide à la décision (raisonnement par cas, data mining). Comme ces techniques l'indiquent, l'accent est mis sur le traitement efficace de grandes quantités de données représentées le plus souvent sous forme de lignes d'un tableau (de type excel). En outre, les connaissances sont avant tout des “constructions humaines” qui s'établissent à partir d'un modèle conceptuel et qui sont fondées sur la déduction.
Inversement, les experts en Sciences de la vie doivent appliquer une méthode expérimentale de nature inductive fondée sur l'observation des faits, la construction d'hypothèses, et des tests expérimentaux pour les mettre à l'épreuve. Ainsi, la mise en place d'une base de connaissances dans un domaine “naturel” est plus complexe que dans un domaine “industriel” : on va plus généralement mettre l'accent sur la nature des données à représenter, qui sont le plus souvent structurées et imprécises.
De plus, les connaissances des experts en biologie évoluent avec le temps. Elles peuvent être remises en question du jour au lendemain. On ne peut donc considérer le travail de reproduction du savoir-faire de ces experts dans l'ordinateur comme un processus linéaire allant de l'acquisition des connaissances à leur traitement et s'arrêtant à leur validation. La nature nous offre un terrain de jeu tellement varié et contradictoire qu'il devient très difficile d'énoncer des règles qui soient toujours valides.
En partant de ce constat, nous avons développé IKBS, dont l'originalité est de tenir compte de cette évolution en permettant l'itération sur la définition d'un nouveau modèle et la mise à jour des anciens cas.
Les connaissances évoluent au fur et à mesure de l'expérience, c'est-à-dire par confrontation d'un modèle conceptuel du domaine (représentation mentale) et de la réalité observée (les cas).
Concrêtement, cela se traduit par la construction d'un modèle descriptif permettant de représenter les connaissances observables du domaine à un temps donné, puis à l'aide d'un questionnaire instanciant ce modèle, de saisir des cas observés. Ces exemples sont tous comparables entre eux et vont permettre de dériver d'autres connaissances plus générales par induction (classifications, arbres de décision) ou de produire des résultats par comparaison (identification). Ces connaissances produites mettent à l'épreuve le modèle descriptif car elles permettent de détecter certaines erreurs dans les descriptions ou bien des incohérences dans le modèle descriptif de départ.
Pour résumer, IKBS permet d'expliciter les connaissances à un moment donné et de les mettre à jour plus tard.
Dans ce contexte, afin d'obtenir des résultats d'identification robustes, nous attachons la plus grande importance à la qualité des descriptions (les exemples ou les cas) en entrée du système de traitement, ainsi qu'à la définition des caractères observables et leur facilité d'interprétation par d'autres utilisateurs que l'expert. N'oublions pas en effet le rôle très important de la transmission des connaissances à des personnes plus ou moins “naïves”.
C'est pourquoi il nous paraît indispensable de permettre la fabrication d'une base de connaissances multi-experte, en intégrant la dimension temporelle et spatiale dans le processus de création. Cette nouvelle procédure nous permettra de construire une mémoire collective qui enregistre et transmet tout ou partie de la connaissance sans requérir une communauté de temps et de lieu, tout en assurant une normalisation des connaissances au niveau du domaine à traiter. Il s'agirait par exemple pour les experts d'harmoniser leur vocabulaire et de choisir les meilleurs dessins et images pour fabriquer un thésaurus illustré exploitable par d'autres utilisateurs (par l'intermédiaire d'un questionnaire).

La télésystématique

La Systématique est la discipline qui étudie et décrit la diversité des êtres vivants. Elle est le préliminaire incontournable à toute étude sur la biodiversité car elle permet de déterminer avec précision le nom de l'espèce sur laquelle on veut effectuer une étude.
La TéléSystématique est une réponse en terme de recherche collaborative à distance (démarche multi-experte) pour faire face à la dispersion des connaissances dans le monde et à leur raréfaction. Par exemple, les experts qui décrivent, nomment et distinguent les différentes sortes de coraux se comptent sur les doigts de la main et sont proches de la retraite. De même, les collections sont réparties dans les différents muséums nationaux. A moins de laisser les compétences en systématique des coraux disparaître, les outils informatiques que nous proposons ont pour but de valoriser à la fois ces savoir-faire et ces collections de spécimens.
De plus, nous mettons en place des outils pédagogiques et multimédia de formation à l'expertise pour les non-spécialistes. Sur ce dernier point, un consensus au niveau du choix du vocabulaire (thesaurus) et des illustrations (images, dessins) doit être trouvé entre ces experts pour diffuser leur savoir-faire et le rendre opérationnel pour des non-initiés.
Le travail collaboratif à distance permet donc la concertation et une définition plus objective des caractères descriptifs des espèces. Ceci peut se faire de manière synchrone (en direct par la visio-conférence) ou asynchrone (par échange de documents).
Les enjeux du travail coopératif à l'aide de réunions virtuelles exploitant les réseaux à haut-débit par satellite sont donc les suivants :

partager les expertises de plusieurs experts,
consulter les échantillons à distance répartis dans les différents muséums,
transmettre les connaissances aux apprenants.

L'observation de l'usage de cet atelier de travail coopératif par satellite à l'aide d'IKBS permettra de définir des schémas de travail collaboratif à distance pouvant se révéler très utiles s'ils étaient appliqués à d'autres secteurs des sciences expérimentales.

Extension au télédiagnostic médical

Nous nous proposons d'effectuer une étude de faisabilité de notre méthodologie IKBS appliquée à différentes spécialités médicales (anatomo-pathologie, dermatologie, pneumologie, neuro-chirurgie, etc.). Le résultat de cette étude sera la construction d'un prototype de base de connaissances dans un de ces domaines, celui qui paraît le mieux adapté à notre démarche de gestion des connaissances utilisant les réseaux par satellite. Pour cela, il faut trouver le groupe de spécialistes d'un domaine médical qui a les mêmes problèmes d'interprétation dans son activité de classification, de description et d'identification des maladies que les experts sur les coraux, et qui perçoit dans notre approche un intérêt évident pour sa discipline.