Conception D Un Systeme A Base De Connaissances Pour La Classification Et L Aide Au Diagnostic Epexs
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CONCEPTION D'UN SYSTEME A BASE DE CONNAISSANCES POUR LA CLASSIFICATION ET L'AIDE AU DIAGNOSTIC. EPEXS
LE BUT DE CETTE ETUDE EST DE DEGAGER DES METHODES D'EXTRACTION DE LA CONNAISSANCE, DE DEFINIR DES STRUCTURES DE REPRESENTATION, DE CONCEVOIR LE SIMULATEUR DE RAISONNEMENT DE MANIERE A PRENDRE EN COMPTE EFFICACEMENT LES PROBLEMES LIES A LA CLASSIFICATION ET AU DIAGNOSTIC. DIVERSES TECHNIQUES DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE SONT ETUDIEES. UNE APPROCHE DE TYPE SYSTEME EXPERT PERMET DE RESOUDRE LES PROBLEMES COMPLEXES DE REPRESENTATION DE CONNAISSANCES ET DE CONTROLE. UN SYSTEME DE CLASSIFICATION D'OBJETS EST IMPLEMENTE, IL INTEGRE DEUX FORMALISMES DE REPRESENTATION DES CONNAISSANCES: REGLES DE PRODUCTION ET OBJETS STRUCTURES. CETTE APPROCHE A ETE TESTEE ET VALIDEE DANS LE DOMAINE DES POTENTIELS EVOQUES AUDITIFS (EXAMEN MEDICAL EFFECTUE EN EXPLORATION FONCTIONNELLE NEUROLOGIQUE) PAR LA REALISATION DU PROJET EPEXS (EVOKED POTENTIAL EXPERT SYSTEM). EPEXS PREND EN COMPTE TROIS EXPERTISES: L'EXPERTISE DE LA SAISIE DU SIGNAL PERTINENT, L'EXPERTISE DE LA RECONNAISSANCE ET DE LA QUANTIFICATION DES ACCIDENTS SIGNIFIANTS ET ENFIN, L'EXPERTISE IMPLIQUEE DANS LE TRAVAIL D'INTERPRETATION FONCTIONNELLE ET CLINIQUE DE CES TRACES
Conception et développement d'un outil de traitement de connaissances, combinant les approches objet et connexionnistes
La multiplication des sources d'informations dans une chambre de réanimation en soins intensifs rend cet environnement de plus en plus complexe à appréhender pour le personnel médical. Il devient nécessaire de faire appel à des techniques d'aide au diagnostic comme l'affichage synthétique des données, la gestion intelligente des alarmes, et les possibilités de conseil thérapeutique automatique, tâches nécessitant l'utilisation de systèmes à base de connaissances. Les études menées à travers le monde font appel à une large palette de systèmes de représentation et de traitement des connaissances comme les réseaux neuromimétiques, les systèmes experts flous ou les arbres de décision. Cependant, il apparait que la réalisation d'un système d'aide au diagnostic complet nécessite l'utilisation simultanée de ces techniques. Les incompatibilités entre ces différents formalismes font que les quelques systèmes composites existant sont d'une très grande complexité de conception et de mise en œuvre, et donc d'un coût élevé. Nous définissons dans cette thèse un nouveau formalisme de représentation des connaissances, baptisé 'think!'. Ce formalisme est basé sur trois éléments de structure permettant de représenter les relations entre concepts, et a un principe de raisonnement très simple : la propagation de valeurs. Le but de ce travail n'est pas d'introduire de nouvelles capacités de représentation inédites, mais d'unifier les formalismes existant au sein d'un seul système. Nous allons montrer comment les formalismes précités peuvent être traduits et regroupés au sein d'un système unique, rendant leur coopération plus facile. Les expérimentations menées à l'aide du programme écrit pendant cette thèse montrent que la traduction d'un système existant utilisant l'un des formalismes décrits conserve toutes ses capacités et caractéristiques. De même, les performances semblent suffisantes pour une utilisation en chambre de réanimation sur des bases de connaissances volumineuses.
Contribution à la méthodologie d'extraction de connaissances dans le domaine du diagnostic technique
L'aboutissement d'un projet de conception d'un système a base de connaissances dépend fortement de la phase d'acquisition des connaissances expertes. Cette phase extrêmement laborieuse nécessite généralement, de la part du cogniticien, l'utilisation de plusieurs méthodes et outils issus de la psychologie, de la pédagogie et de l'informatique. L'exploitation de ces moyens dans un contexte industriel est sujette à des problèmes de diverses natures (humaines, organisationnelles, techniques, etc). Pour mieux structurer la phase d'extraction de connaissances, une approche méthodologique capable d'intégrer ces différents problèmes s'avère nécessaire. Elle fait l'objet de cette thèse composée de cinq parties. La première présente les problèmes lies a la phase d'extraction et les principales caractéristiques de la connaissance humaine ainsi que celles des systèmes à base de connaissances. La seconde recense les outils et les techniques issus des recherches récentes sur l'extraction de connaissances en intelligence artificielle et en psychologie cognitive. La troisième partie s'attache à décrire la problématique d'extraction pour le développement d'un système d'aide du diagnostic des causes des défauts en coulée continue. Cette expérience enrichissante a permis de cerner le processus d'extraction dans un contexte industriel. L'étude de ce processus ainsi qu'une description de notre méthodologie d'extraction font l'objet de la quatrième partie. Enfin, la dernière partie présente l'apport de l'utilisation de cette méthodologie pour le développement du système coccinelle ainsi que les perspectives de notre recherche