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Qu'est-ce que la robustesse ?

d'observation, de description et de raisonnement des systématiciens et qui tienne compte à la fois de leurs objectifs et de la nature des données à analyser.

Notre démarche n'est pas de choisir un modèle théorique et trouver une application qui permette de le valider. Au contraire, à partir d'objectifs précis et avec une application bien délimitée possédant certaines difficultés de représentation, nous voulons concevoir un modèle de résolution qui s'adapte au domaine. Un objectif est par exemple la découvertede règles pertinentes pour la classification en appliquant la méthode expérimentale fondée sur l'observation intime des faits. Ces règles n'auront pas forcément de signification statistique si l'on considère que la base d'exemples à traiter n'est pas stochastiquemais bien déterministe[Mingers, 1987].

En effet, il est souvent difficile dans les applications en biologie d'émettre les hypothèses simplificatrices suivantes :

[!] [!] [!] [!] [!] [!]

complétude de l'ensemble d'apprentissage,
tirage aléatoire des données,
monotonie de la connaissance,
nature de données (certaines ou probabilistes), existence d'une théorie du domaine complète et formalisée, indépendance des variables entre elles, etc..

Partant de ce constat, nous allons définir des critères d'appréciation robustesse qui englobent les facteurs qualitatifs précédents.

2.2.2 Les critères globaux d'appréciation

de

la

Dans notre approche de la robustesse, nous ne sommes définitivement pas dans un univers caractérisé par les probabilités et les lois a priori, mais bien dans un monde de diversité, d'incomplétude et où l'exception pourrait bien être la seule règle valide. Dans ce contexte, les critères d'appréciation de la robustesse seront les suivants :

2.2.2.1 Applicabilité à des domaines réels

Comme nous l'avons dit plus haut, le but est de résoudre un problème concret posé en biologie et de s'adapter au domaine étudié. Le but n'est pas de valider un modèle théorique déjà établi. Le rôle de l'informaticien est de suivre la démarche naturelle de l'expert. Ce critère fait appel aux facteurs de compréhension du domaine et d'adaptation aux besoins exprimés par les utilisateurs.

2.2.2.2 Un langage de représentation puissant