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Chapitre 2

L'amélioration de la robustesse passe par la mise au point d'une méthode d'acquisition de connaissances fondée sur l'observation des faits, calquée sur la pratique des biologistes systématiciens. La méthode est en conformité avec la démarche de tout scientifique utilisant le raisonnement "plausible" (l'induction) et l'analogie (le raisonnement par cas) à des fins de classification et détermination d'objets naturels.

2.4.1 Différents types de connaissances à acquérir

2.4.1.1 Connaissances de base ("background knowledge")

Ce sont les connaissances des faits observablesdu domaine, exprimées dans le modèle descriptif. Elles recensent les objets observables liés entre eux par des relations, ainsi que leurs caractères observables (caractéristiques, propriétés, variables ou attributs) et les différents états possibles de ces caractères (valeurs ou modalités d'attributs). Ces objets permettent de décrire complètement une entité du domaine. Cette étape correspond à l'acquisition du modèle descriptif (phase 1).

Le générateur de modèles descriptifs est l'outil interactif qui permet de créer, d'éditer et de visualiser les objets graphiquement sous la forme d'un arbre. Cet outil de modélisation de l'observable est un composant d'HyperQuest^TM(voir le chapitre 6, § 6.3). L'acteur principal de cette étape est l'expert du domaine assisté ou non du cogniticien.

2.4.1.2 Connaissances de faits observés

Ce sont des descriptions individuelles issues du remplissage d'un questionnaire hypertexte qui lui-même a été engendré automatiquement à partir du modèle descriptif (phase 2). Ces faits constituent les données en entrée du système d'induction ou de raisonnement par cas (phase 3).

Deux types de faits observés sont à considérer selon les objectifs du traitement :

[!]

Classification: Le cas(ou exemple) est l'association d'une description d'objets et de l'identification de la classe à laquelle appartient l'individu possédant ces objets. La constitution d'une base de cas permet d'atteindre