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1.3.2 Acquérir les connaissances de l'expert
Un système expert n'est valable que s'il contient les connaissances les plus
récentes, précises, justes, complètes et détaillées des meilleurs experts, et que si
une remise à jour régulière de cette connaissance est réalisée.
Certains chercheurs ont essayé de mieux formaliser la nature même des
connaissances du point de vue de la philosophie [Smith & Medin, 1981], de la
psychologie et de la linguistique [Rosch et al., 1976], [Schank, 1982], [Kleiber,
1990], conduisant les chercheurs en IA à utiliser d'autres formes de
représentation des connaissances que la forme déclarative des règles de
production. Ce sont par exemple les graphes conceptuels de Sowa (1984), les
descriptions à base de frames[Minsky, 1975], les scripts[Schank & Abelson,
1977], les procédures (méthodes, démons) attachés aux objets [Roberts &
Goldstein, 1977], les hiérarchies d'objets et les mécanismes d'héritage
[Brachman & Schmolze, 1985], [Rechenmann, 1988], les objets composites
[Stefik & Bobrow, 1986], [Ducourneau, 1989]. Pour obtenir une description de
ces langages de frames au sein des langages à objets, le lecteur peut se référer à
Masini [Masini et al., 1989]. Ils ont été conçus pour aider les cogniticiens à
modéliser une connaissance causale, c'est-à-dire reposant sur la compréhension
des effets et des causes sous-jacents au fonctionnement du système expert
[Giarratano & Riley, 1989]. Ainsi, il est possible de modéliser des
connaissances de structure, de fonctionnement et de comportement des objets.
Consécutivement, d'autres chercheurs se sont focalisés sur le processus de
l'acquisition des connaissances lui-même afin de mettre au point une
méthodologie de modélisation des connaissances et de développement de
systèmes experts pour en faciliter la validation et la maintenance.
Par exemple, pour les systèmes de diagnostic, l'approche consiste à représenter
les connaissances de l'expert sur le comportement des composantes élémentaires
du système à maintenir [Courtois, 1990]. Cette approche dite avec
"connaissances profondes" caractérise les systèmes experts de seconde
génération. La description des objets de la connaissance est réalisée par une
décomposition structurelle et fonctionnelle et se formalise par l'intermédiaire de
modèles physiques, comportementaux [Davis, 1984] et de fonctionnement
[Milne, 1987].
Par ce moyen, le cogniticien est amené à structurer la connaissance à différents
niveaux pour le problème du diagnostic tout en utilisant les acquis des langages
de représentation des connaissances décrits plus haut. De ce fait, la démarche est
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