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Chapitre 2

Le langage de représentation permet à l'expert de pouvoir exprimer toute sa connaissance dans les descriptions. Il ne doit pas être contraint par certaines limitations arbitraires de la logique (des propositions par exemple). Elles l'empêcheraient par exemple de représenter des objets de même type présents conjointement chez un même individu (voir la logique d'itération au § 4.4.6). De plus, cette représentation doit être transparente pour l'expert, la syntaxe de représentation ne le concernant pas, des outils conviviaux et interactifs d'aide à la description doivent l'assister dans cette tâche. L'exhaustivité et l'ergonomie sont les deux facteurs importants.

2.2.2.3 Facilité de mise en oeuvre par les utilisateurs

S'adapter au domaine, c'est prendre en compte les besoins des utilisateurs qui ne sont pas des informaticiens. Il faut donc leur fournir des outils suffisamment simples d'accès, attrayants et conviviaux. Il convient de faire attention à la complexité des paramètres d'apprentissage introduits que l'utilisateur final aura du mal à maîtriser. Ceux-ci peuvent être des choix de configuration d'interface, des choix de différentes mesures statistiques pour le traitement, des possibilités de pondération (coût de description d'un objet), des contraintes, des seuils...

En fait, il est nécessaire de bien observer les attitudes et comportements des utilisateurs finaux du système afin de leur fournir des outils dédiés à leurs besoins. Il faut se prémunir contre la tendance naturelle des informaticiens à vouloir fabriquer des outils "génériques" applicables dans n'importe quel domaine et que l'on appelle ensuite des "usines à gaz" du fait de leur difficulté de mise en oeuvre et de leur inadéquation au problème posé. Chaque domaine possède sa propre spécificité à laquelle l'outil devra s'adapter s'il veut réellement répondre à une attente.

Inversement, le système ne doit pas être trop "spécifique" afin de ne pas devoir développer un nouvel algorithme à chaque fois que l'on change d'application. L'ergonomie, l'adaptation aux besoins exprimés et la compréhension sont les trois facteurs qui facilitent l'utilisation du système.

2.2.2.4 Incrémentalité

C'est une caractéristique fondamentale trop souvent négligée par les concepteurs car dépendant du choix des algorithmes retenus dans le système. Il existe deux définitions de l'incrémentalité dans la littérature. La première, dite spatiale, vise à traiter des bases de données de taille importante dans lesquelles il existe déjà une structure d'arbre de décision A. Sans qu'il soit nécessaire de reconstruire un arbre complet T à partir de tous les cas, ID5R [Utgoff, 1989] prend en compte l'ancien arbre A et à partir des nouveaux exemples, modifie la structure de manière à obtenir le même T. La seconde définition, dite temporelle, part du principe que l'apprentissage est un processus continu et donc les connaissances doivent évoluer à chaque fois qu'un nouvel ensemble d'expériences est réalisé.