semaine 11
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header-includes:
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- \usepackage[T1]{fontenc}
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- \usepackage[french]{babel}
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- \usepackage{datetime}
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- \usepackage{hyperref}
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# Semaine 11: Les étapes de la conception des systèmes à base de connaissances
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## Première lecture
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Source: Studer, R., Benjamins, V.R. and Fensel, D., 1998. Knowledge engineering: principles and methods. Data & knowledge engineering, 25(1-2), pp.161-197.
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### Introduction
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Parcours historique similaire à la naissance du génie logiciel, l'ingénierie des connaissances est née du besoin d'avoir une base théorique pour la mise en production de logiciels dans l'entreprise.
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Développements de la fin des années 1980:
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- Méthodes avec limitation des rôles
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- Tâches génériques
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Trois méthodologies développées dans les dernières années:
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- CommonKADS
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- MIKE
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- Protege-II
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### Historique
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Processus de transfert: on considère que la connaîssance nécessaire pour résoudre le problème existe déjà et qu'il suffit de la recueillir et de l'implémenter.
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Transfert vers l'approche de modélisation: représentation limitée des connaîssances sous forme de règles. Connaissances tacites de l'expert. Difficulté à maintenir les systèmes experts.
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Caractéristiques de l'approche de modélisation:
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- Approximation de la réalité
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- Processus cyclique
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- Revisable à chaque étape du processus de modélisation
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#### Clancey: Méthodes de résolution de problèmes (PSMs)
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- Actions d'inférence
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- Séquence d'activation de ces actions
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- Rôles de connaissance: utilisation des connaissances dans chacune des actions. Terminologie indépendante du domaine
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- Systèmes experts: Classification heuristique
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- Autres méthodes:
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- Couverture et différentiation
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- Proposer et reviser
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#### Méthodes avec limitation des rôles (RLM)
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- Implémentation d'une méthode de résolution de problème en particulier.
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- Définit la représentation des connaissances utilisée
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- L'expert associe un concept spécifique à chacun des rôles
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- Il est facile de concevoir une interface pour alimenter les faits nécessaires.
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SALT: méthode *proposer et reviser*
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Caractéristiques (rôles génériques):
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- Extensionner une conception partielle en proposant des valeurs pour les paramètres qui n'ont pas encore été calculés
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- Vérifier si tous les paramètres proposés répondent aux contraintes
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- Appliquer des réparations pour enlever les contraintes qui ne sont pas respectées
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Méthodes avec limitation des rôles configurables: diviser le problèmes à résoudre en sous-problèmes ayant chacun possiblement leur propre méthode de résolution
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#### Tâches génériques
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Caractéristiques d'une tâche générique:
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- Description générique des ses entrées et sorties
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- Schéma fixe de types de connaissances spécifiant la structure de la connaissance du domaine nécessaire pour résoudre une tâche
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- Une méthode de résolution de problèmes fixée, précisant les étapes et leur séquence d'application
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Un système à base de connaissances est constitué de plusieurs blocs représentant chacun une tâche générique.
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Désavantages:
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- La tâche est contrainte par sa méthode de résolution de problèmes
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- La complexité des tâches est très variable, et aucun niveau de granularité des blocs n'est précisée.
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#### Structure de tâches
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Basée sur la connaissance des désavantages des tâches génériques. Différencie la tâche de la méthode. Il peut y avoir plusieurs méthodes possibles pour résoudre la même tâches.
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Essentiellement, il y a une décomposition à trois niveaux:
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- Tâches
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- Méthodes de résolution de problèmes
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- Sous-tâches
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### Cadre de modélisation
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#### CommonKADS
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Objectif: Préserver les processus d'affaires et la structure actuelle de l'organisation
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Un modèle différent par aspect du systèmes à base de connaissances à développer
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- Aspects fonctionnels
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- Organisation:
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- Fonctions de chaque unité de l'organisation
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- Problèmes des processus d'affaires actuels
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- Opportunités liées à l'introduction d'un système à base de connaissances
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- Tâche
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- Description hiérarchique des tâches accomplies par l'unité organisationnelle où le système sera implanté
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- Agent
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- Compétences requises par tous les agents qui effectuent les tâches manuelles qui seront remplacées par le système à base de connaissances. Ces agents peuvent être des humains, des systèmes mécaniques ou des systèmes informatiques
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- Communication
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- Interactions entre les agents: type d'information et initialisation de la communication
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- Aspects non-fonctionnels
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- Expertise
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- Inventaire des différents types de connaissances nécessaires pour résoudre la tâche
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- Trois couches:
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- Tâche
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- Décomposition en sous-tâches
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- Description des objectifs
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- Inférence
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- Processus de raisonnement
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- Structure d'inférence
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- Domaine:
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- Ontologie
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- Théorie déclarative
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- Langages:
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- [CML](https://ris.utwente.nl/ws/portalfiles/portal/5475135)
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- [(ML)2](http://www.cs.vu.nl/~frankh/postscript/ECAI92.pdf)
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- Conception
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- Architecture du système
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- Mécanismes de calcul
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![Le langage CML dans la méthodologie KADS](images/semaine11/kads-cml.png)
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#### MIKE
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Objectif: Tracabilité de toutes les étapes de développement
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Approche basée sur l'intégration avec les méthodes de génie logiciel
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Activités:
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- Élicitation
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- Entrevues avec les experts
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- Protocoles de connaissances
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- Interprétation
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- Modèle structurel (semi-formel)
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- Base de communication entre l'expert et le modélisateur
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- Formalisation
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- [Knowledge Acquisition and Representation Language (KARL)](https://pdfs.semanticscholar.org/e2f6/907b93095f6fead9d4d2332557780fe4ba2d.pdf)
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- Conception
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- Efficacité et maintenance
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- Contraintes logicielles et matérielles
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- Langage DesignKARL
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- Implémentation
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||||
![Le langage KARL dans la méthodologie MIKE](images/semaine11/karl.png)
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Modèle en spirale: Chaque cycle produit un prototype qui peut être évalué dans un environnement cible.
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#### PROTÉGÉ-II
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Objectifs: Réutilisation de méthodes de résolution de problèmes et d'ontologies. Outils personnalisés d'acquisition de connaissances par l'utilisation d'outils basés sur des ontologies.
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Utilisation d'une ontologie d'application pour étendre les ontologies de domaine avec des concepts et relations spécifiques aux méthodes de résolution de problèmes.
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![Ontologies dans Protégé II](images/semaine11/ontologies-protegeii.png)
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