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Chapitre 1

très proche de la méthodologie KADS [Wielinga et al., 1992b] de modélisation des connaissances.

Dans KADS, quatre niveaux (stratégie, tâche, inférence, et domaine) sont définis pour expliciter les compétences de l'expert (son modèle d'expertise) : le niveau stratégiepermet de décrire les objectifs opérationnels de son action (conception, simulation, planification, diagnostic, etc.), le niveau tâchespécifie les raisonnements nécessairesqu'il adopte pour atteindre les buts, le niveau inférencepermet de choisir les structures inférentielles dans une bibliothèque pour accomplir les tâches, et le niveau domainedécrit les concepts et relations utilisés par les autres niveaux [Kirsch et al., 1993].

Par rapport aux travaux des systèmes experts de seconde génération qui se sont surtout intéressés à la modélisation des connaissances de résolution de problèmes [Clancey, 1985], [Breuker & Wielinga, 1989], [Chandrasekaran, 1987], dans KADS l'accent a été mis principalement sur la modélisation des connaissances spécifiques au domaine d'application [Wielinga et al., 1992a].

En ce qui nous concerne, nous avons pu observer la pratique de diagnostic de l'expert des maladies des tomates D. Blancard pendant la campagne de 1987. Le modèle de raisonnement de l'expert (comment il résout le problème) face à un cas concret en pathologie végétale semble passer par trois étapes successives qui lui permettent d'atteindre plus vite son diagnostic (voir annexe 2) :

[!] identification d'un contexte,
[!] recherche d'éléments menant à une présomption,
[!] utilisation de critères de confirmation.

Partant de cette constatation, les chercheurs de l'INRA ont trouvé intéressant d'intégrer de telles métaconnaissances dans la base de connaissances de manière à simuler un comportement analogue à celui de l'expert en situation. Pour Delhotal (1987), chacune des étapes correspond à un "paquet de règles" ou bloc, avec ses buts intermédiaires propres, et constitue en quelque sorte un sous- système expert.

Le découpage en unités fonctionnelles, outre qu'il correspond à une modélisation satisfaisante de la démarche de l'expert, présente aussi l'avantage de faciliter le travail du cogniticien, que la structuration de la base de connaissances autorise à travailler sur des "unités" de connaissances plus homogènes et plus réduites. Nous remarquons que ces étapes correspondent chacune à une tâche de diagnostic au sens de KADS. Cette remarque est aussi valable pour les générateurs de systèmes experts de seconde génération comme par exemple SMECI [Smeci, 1991].