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Qu'est-ce que la robustesse ?

Mais cela ne suffit pas. Le fonctionnement du système ne peut pas se réduire au simple traitement des données comme s'il s'agissait d'un aboutissement ! Comme pour l'approche statistique [Tomassone, 1991], nous avons bien conscience que l'acquisition des connaissances n'est pas un processus linéaire mais bien itératif et que le traitement n'est qu'un aspect (très marginal au niveau du temps consacré pour l'apprentissage) du fonctionnement global du système. Ce qui est aussi très important, c'est ce qui se passe avant et après le traitement des données afin de mieux maîtriser les variables et les exemples appris.

C'est pourquoi nous voulons aller plus loin dans cette thèse dans la formalisation des données en amont du traitementpar les logiciels d'apprentissage automatique. Comme l'indique la figure 2.3, nous allons expliciterles connaissances initiales de l'expert au sein d'un modèle de l'observable. Les données observées devront s'y conformer, ce qui permettra d'obtenir des descriptions structurées comparables entres elles et d'atteindre l'autre objectif principal : la robustesse des descriptions.

Fig. 2.3 : Comparaison de notre travail avec l'approche statistique

Nous nous apercevons donc que la robustesse est une notion toute relative, à manier avec une certaine précaution en fonction des interlocuteurs. Nous ne prétendons donc pas dans cette thèse fabriquer un système robuste de classification et de détermination des objets biologiques : cela est utopique dans un tel domaine. Nous souhaitons simplement apporter une contribution originale à son amélioration. Nous dériverons donc la robustesse au niveau de l'aide apportée par des outils informatiques, conçus de telle manière que l'utilisateur atteigne les objectifs qu'il s'est fixés (classification et/ou détermination) et maîtrise ainsi mieux son sujet d'étude. Il s'agit pour lui d'apprendre des choses nouvelles et utiles par ces outils, mais tout aussi bien sur son domaine que sur sa propre méthode de travail, ce qui contribuera à l'amélioration des connaissances générales.