Le relevé des8 sites a necessité la mesure de 870 colonnies répatries dans 163 quadrats et 326
photogra-phies. La vérification de la validité des colonnies a été effectuée grâce à l’interface d’Ametist, comme illustré en figure 14.4. Contrairement au site de Pianosa, les colonnies mesurées sont en nombre important, cependant, les incohérences à détecter sont de nature différentes. Les relations spatiales entre les colonnies ne sont pas déterminantes car elles ne sont pas toutes dans le même référentiel et la géométrie même des colonnies est très complexe (enchevêtrement entre colonnies). En revanche, un contrôle de cohérence sur les valeurs
mesu-Fusions de connaissances: Applications aux relevés
photogrammétriques de fouilles archéologiques sous-marines
14.4 Gestion des données avec Ametist
FIG. 14.3 – Interface de mesure de colonnies de corail
rées permet de montrer les colonnies invalides. Le contrôle d’une identification correcte est aussi très utile lors de la gestion d’un grand nombre de colonnies. En plus de la détection d’incohérences, le module de gestion d’Ametist permet d’exporter les données vers divers supports (fichiers XML, base de données, fichier Excel©ou encore classeurs OpenOffice).
CHAPITRE 14. EVALUATION DES RESSOURCES DE CORAIL ROUGE EN ALGÉRIE
14.5 Résultats
Les résultats obtenus grâce au relevé des sites algériens sont composés d’un ensemble de mesures sur chacune des870 colonnies. Ces mesures sont exportées dans différent formats afin d’âtre traitées ensuite par
les chercheurs en biologie marine du CNRS. Le principal support de publication des résultats est le classeur excel©qui peut être directement utilisé pour des posts traitements (étude statistique, répartition, ...).
Fusions de connaissances: Applications aux relevés
photogrammétriques de fouilles archéologiques sous-marines
Chapitre 15
Conclusion générale et développements
futurs
15.1 Conclusion
Les travaux exposés dans cette thèse se situent dans le domaine de la mesure guidée par la connaissance. et s’articulent autour des trois axes suivant :
– la définition d’un cadre réversible pour la fusion de connaissances ;
– l’intégration des techniques de fusion et de détection d’incohérence au sein d’un ensemble d’outils de mesure photogrammétrique fondée sur la connaissance ;
– le développement d’applications utilisables en conditions réelles pour la gestion de relevés photogram-métriques.
15.1.1 Définition d’un cadre réversible pour la fusion
D’un point de vue théorique, nous avons proposé un cadre réversible pour la fusion de connaissance. Avec ce nouveau cadre il est possible de fusionner des connaissances tout en ayant la possibilité de retrouver à partir du résultat de la fusion les connaissances initiales. Le cadre réversible est exprimé sémantiquement grâce à la définition de fonctions de pondération des interprétations et des états épistémiques reposant sur les polynômes. La fusion est obtenue en grâce à une fonction de pondération globale elle même basée sur les polynômes et à la définition d’un pré-ordre sur les poids globaux représentant la stratégie de fusion. La fonction de pondé-ration globale est telle qu’il est possible à partir d’un poids global de retrouver les poids des interprétations pour chaque état épistémique original. A partir des poids des interprétations originales, il est ainsi possible de reconstruire les états épistémiques originaux. Le cadre réversible est également exprimé syntaxiquement à partir de bases de formules stratifiées pour lesquelles chaque formule est associée à un polynôme représentant son poids. La première étape de la fusion est la construction d’une base stratifiée globale composée de toutes les disjonctions possibles entre les formules provenant des bases de croyances stratifiées originales. Chaque disjonction créée est pondérée par un polynôme construit à partir des poids des formules en disjonction. Le résultat de la fusion est obtenu en sélectionnant les disjonctions de poids maximal suivant un pré-ordre sur les polynômes représentant une stratégie de fusion. Tout comme dans l’approche sémantique, la réversibilité permet de retrouver les poids des formules originales à partir des poids globaux des disjonctions et ainsi de reconstruire les bases de croyances stratifiées originales [78, 80].
Après l’expression de notre cadre réversible dans l’approche sémantique et dans l’approche syntaxique, nous avons montré l’équivalence de la fusion dans les deux approches. Cette équivalence permet d’affirmer que si l’on dispose un ensembleB de bases stratifiées équivalent à un ensemble Ψ d’états épistémiques, alors
la fusion de l’ensemble des bases de croyances stratifiées deB selon une stratégie choisie est équivalente à la
fusion de l’ensemble d’états épistémiquesΨ selon cette même stratégie. Un algorithme de construction d’une
base de croyances stratifiées équivalente à un état épistémique a été proposé afin d’automatiser le processus de passage d’une approche à l’autre. La figure 15.1 illustre la contribution théorique de ce travail.
15.1 Conclusion 1
, …,
n!
1, …, !
n"
1, …, "
np
1, …, p
np
" 1, …, p
" n #" 1, …, #" np
1…
np
" 1…
" n #" 1 … " n F US IO N F US IO N EQUIVALENCE EQUIVALENCE REVER SIBILITE REVER SIBILITE REVER SIBILITE REVER SIBILITEApproche sémantique Approche syntaxique
!
1
…
n RESULTAT
"
1… "
nFIG. 15.1 – Cadre réversible et équivalence entre les approches sémantique et syntaxique
15.1.2 Utilisation des techniques de fusion pour la construction d’un outil de gestion
de relevés photogrammétriques
Ce travail de thèse a pour contexte la mesure photogrammétrique fondée sur la connaissance. L’outil Ar-penteur permet de mesurer des objets en se basant sur des modèles théoriques pour simplifier le processus de mesure et guider l’utilisateur lors des relevés. Ce travail contribue au développement d’Arpenteur en proposant un formalisme de représentation des objets.
Ce formalisme est basé sur les entités, extension du modèle Objet initial d’Arpenteur, intégrant la défini-tion de reladéfini-tions entre objets et de contraintes intrinsèques sur les objets et de contraintes extrinsèques sur les relations entre objets. La notion de cohérence d’un ensemble d’objets caractérisé par une entité et définie par le respect des contraintes intrinsèques et extrinsèques. Nous avons proposé la représentation d’un ensemble d’objets caractérisés par une entité dans le formalisme de la logique des prédicats. Les contraintes intrinsèques sont représentées par des prédicats unaires, les relations entre objets par des prédicats binaires et les contraintes extrinsèques par des formules. L’ensemble des objets forme les variables. Les objets étant en nombre fini, l’instanciation des relations et des contraintes peut se ramener à un ensemble de formules propositionnelles.
A partir de la formalisation en logique des prédicats d’un ensemble d’objets caractérisé par une entité, nous avons proposé deux méthodes de détection d’incohérence. La première méthode utilise une matrice carrée in-dicée par les objets dans laquelle chaque case correspond à la validation ou non d’un ensemble de contraintes. Une fois la matrice crée, son parcours permet de retrouver les objets impliqués dans l’incohérence. La se-conde méthode est basée sur la révision par les R-ensembles. Cette méthode confronte l’instanciation réelle des contraintes d’une entité sur un ensemble d’objet avec les contraintes telles qu’elles devraient être instanciées pour que l’ensemble d’objets soit cohérent. Cette confrontation est équivalente à la révision des observations par un modèle. Les R-ensembles pour la révision permettent de sélectionner l’ensemble minimal d’objets inco-hérents à traiter pour rétablir la cohérence dans l’ensemble d’objet initial. Une solution prudente est de choisir comme traitement le retrait des objets incohérents. Cependant, la mesure représentant un coût important en moyen et en temps, la perte d’objets mesurés doit être minimale. La solution alors mise en place dans le cas réel et d’utiliser les capacité de détection d’incohérences des algorithmes proposés précédemment pour guider un expert dans la gestion des objets et dans la fusion de plusieurs ensembles d’objets.
CHAPITRE 15. CONCLUSION GÉNÉRALE ET DÉVELOPPEMENTS FUTURS
15.1.3 Développement d’applications utilisables en conditions réelles pour la gestion
de relevés photogrammétriques
Les utilisateurs d’Arpenteur ne sont pas forcément des spécialistes de la photogrammétrie ou de l’infor-matique. La possession d’algorithmes permettant de détecter les objets impliqués dans l’incohérence d’un en-semble de résultats n’est pas suffisant pour être accepté comme une solution complète au problème. La gestion de l’incohérence et des objets impliqués par celle ci est du ressort de l’expert. Nous avons mis en place un outil étendant Arpenteur et permettant à l’utilisateur de contrôler par lui même, de façon efficace, la cohérence d’un relevé. Les méthodes de détection d’incohérence développées de manière formelles sont intégrées dans ce nouvel outil afin d’aider l’utilisateur à piloter le processus de contrôle.
Cet outil de contrôle a été utilisé lors d’expérimentations réelles comme la fouille du site de Pianosa [40, 27, 68] où il a permis de détecter et corriger des erreurs de diverse nature. Bien que sorti du contexte archéologique, Ametist à été utilisé lors du relevé de sites coralliens sur le littoral algérien. Là aussi, il a permis de détecter des erreurs et indiquer aux responsables du relevé des pistes pour le rétablissement de l’incohérence [26].