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Le cheminement conceptuel

A la suite de toutes ces années d'expérimentation, nous nous apercevons que nous avons traité la problématique de l'acquisition des connaissances à l'envers. En effet, les cogniticiens de l'INRA ont commencé par utiliser des méthodes d'élicitation de connaissances et la logique mathématique pour représenter le savoir de l'expert sous forme de règles déductives ð(figure 1.8).

Or, ils se sont rendu compte que :

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l'expert a des difficultés à exprimer ses règles oralement, les domaines traités ne sont pas caractérisés par l'heuristique et l'expérience acquise,
le formalisme des règles de production est inadapté à certaines formes de raisonnement non monotone, les cas atypiques ou exceptionnels étant difficilement pris en compte par ce formalisme,
la maintenance d'une base de règles est délicate, etc..

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L'émergence des techniques d'apprentissage et des langages à base d'objets a donné alors la possibilité de mettre au point des méthodes inductives d'extraction de règles automatiquement à partir d'exemples représentés par des frames [!]. En adoptant ce principe dans INSTIL, on a déplacé le problème de l'acquisition des connaissances en amont, c'est-à-dire au niveau de l'acquisition des exemples à l'aide d'un questionnaire. Les chercheurs en informatique espéraient de cette manière générer un modèle du domaine automatiquement à partir du traitement inductif des exemples [INSTIL Project Summary, p. 40, 1989]. C'était sans compter la difficulté d'obtenir des descriptions de qualité pour apprendre de bonnes règles [Conruyt & Piaton, 1987],[Conruyt, 1988]. Cette qualité découle des bonnes observations que doit effectuer l'utilisateur du système, qu'il soit expert ou non. En construisant plusieurs questionnaires sur un même problème et en les confrontant à la réalité du terrain (le contexte de description et le vocabulaire sont différents entre les utilisateurs et l'expert), l'experts'est rendu compte qu'il existait une structure fondamentale de description de son domaine sur lequel devait s'appuyer le questionnaire pour guider correctement l'observateur [Blancard, 1989]. Nous avons nommé cette structure le modèle descriptif. Le cogniticien se doit de représenter correctement ces connaissances de fond que l'on appellera aussi "l'observable" dans nos applications. Ces connaissances implicites sont souvent "de bon sens" et dépendantes du domaine. Le cogniticien ne peut pas se passer de l'aide de l'expert pour les expliciter.

Donc, le problème s'est encore déplacé d'un cran en amont afin de savoir comment acquérir un bon modèle descriptif du domaine [!]. C'est finalement cette question qui est pour nous à la source du problème de l'acquisition des