L'Intelligence Artificielle, en particulier l'Acquisition et la Représentation de Connaissances, a beaucoup étudié l'implémentation de systèmes possédant des " connaissances de résolution ".
Nous reprenons donc des principes de l'Acquisition des Connaissances en adoptant le vocabulaire d'un projet européen faisant référence dans ce domaine : CommonKADS [SCHREIBER et al 93] .
Ce vocabulaire donne à des mots du langage courant, comme tâche par exemple, des acceptions différentes de celles auxquelles nous sommes habitués.
De façon très générale, on distingue, dans les connaissances mises en œuvre lors de la formulation et de la résolution d'un problème deux types de connaissances :
le " savoir-que " est la description que l'on fait du monde, de notre domaine d'intérêt,
le " savoir-comment " porte sur la manipulation des éléments de cette description en vue de produire de nouveaux énoncés descriptifs. Le " savoir-comment " se décompose lui-même en trois types : l ' énoncé d'objectifs à atteindre, les stratégies et les méthodes de résolution de problème [LE ROUX 94] .
Pour construire un système d'aide à la résolution de problème, on distingue plusieurs niveaux de connaissances à implémenter : le " savoir-que " du système s'implémente comme un modèle de rôles, le " savoir-com ment " se décompose en opérateurs et tâches, cf. figure 8.7.2.
L e s r ô l e s
La description du monde se trouve représentée dans le système sous la forme d'un modèle des rôles. I l s'agit d'un modèle conceptuel des concepts et des relations entre ces concepts. Ce modèle est unique dans le système et ne dépend pas des applications. Sa particularité est d'exprimer le rôle joué par les objets dans leur manipulation.
L e s o p é ra t e u r s
Les opérateurs permettent de manipuler les instances du modèle des rôles. Un opérateur est lié à des règles, ou encore des contraintes, qu'il doit respecter lors de ses manipulations. Ce sont les activités élémentaires de production d'information par le système. Dans le langage des systèmes-experts un opérateur correspond à un pas d'inférence.
L e s t â c h e s
Les tâches correspondent à des problèmes généraux pour lesquels le système sait comment obtenir une solution. Ce niveau permet à l'utilisateur d'exprimer son besoin d'information géographique au système comme un cas particulier de tâche à accomplir.
Une tâche est composée de :
son nom, c'est l'énoncé du but de la tâche,
sa stratégie, c'est un ensemble de règles qui permettent au système de choisir en fonction du contexte une méthode parmi les méthodes de la tâche. Ce contexte est celui de l'utilisateur, la stratégie lui demande de préciser un peu plus son objectif,
ses méthodes . Une méthode d'une tâche est une façon d'atteindre le but général correspondant au nom de la tâche.
1/ Identification 21 Expression du contexte de l'utilisateur Stratégie S Tache T (Mi)
{-
description du lot de données géographiques - description des traitementsà appliquer aux données .... pour réaliser une application permettant d'atteindre le but de l'utilisateur. Système Tâche plus spécialisée Opérateur 0 Relation R entre concepts Décomposition en plusieurs tâches ..,. , ""' Représentation des ressources dynamiques ,.... , ,.... , Représentation des ressources statiques
figure 8. 7.2 : architecture du sys t è m e
Opérateurs
élémentaires
Métadonnées
L 'utilisateur identifie une tâche dont le but généralise son but propre. La stratégie de cette tâche invite l'utilisateur à
exprimer son contexte et à spécifier son but, et en fonction de cela choisit une méthode de la tâche.
Cette méthode peut soit : a) instancier une nouvelle tâche dont le but correspond au but spécifié, soit b) : décomposer la réalisation en plusieurs tâches dont les buts deviennent des buts intermédiaires de la résolution, soit c) : indiquer un enchaÎnement d'opérateurs permettant d'atteindre le but spécifié.
Les opérateurs manipulent des instances du modèle des rôles pour atteindre le but de la tâche. Les couches des opérateurs et des rôles permettent au système de gérer sa description des ressources géographiques numériques existantes.
L ' i n t e rf ac e c o o p é r a t i v e
Le terme " coopérative " signifie qu'il n e s'agit pas d'une simple interaction. Le système va s'adapter, au fur et à mesure de l'utilisation, au cas particulier de l'utilisateur en prenant en compte les interactions courantes pour décider des interactions suivantes.
L'utilisateur navigue au sein de l'ontologie de tâches pour communiquer au système, sous la forme d'un objectif à atteindre, son besoin d'information. I l faut un point de départ de cette navigation, c'est-à-dire l'identification par l'utilisateur d'un index d'entrée du catalogue, un problème général correspondant le mieux à son cas particulier. Cela peut être réalisé grâce à une présentation d'un exemple typique d'utilisation pour chaque problème général, accompagné de l'énoncé de ce problème général.
Une autre méthode plus sophistiquée consiste à construi re une interface semblable à celle d'Ontoseek, c'est-à dire un éditeur de graphe sémantique. Il faut alors que le système possède une description de ses index d'entrée sous la forme de tels graphes.
L'interface permettant au système de se représenter les ressources disponibles, et de mettre à jour cette description, sera probablement très délicate à construire et nous n'y avons pas encore réfléchi. Le système ne manipulera pas de données mais des schémas conceptuels, des nomenclatures et des métadonnées. Les nécessités de cette dernière interface donneront lieu à la définition, l'implémentation et le test de nouvelles métadonnées sur les B D de I'IGN.
Dans la suite de l'article, on s'appuie sur un cas particulier de problème demandant des connaissances géographiques pour avoir des premiers éléments de cette architecture, C'est une façon d'exhiber des tâches et rôles candidats pour notre architecture, de se donner des idées avant de construire une méthode plus formelle impliquant de vrais utilisateurs. Les grandes lignes de cet exemple sont reprises pour nous permettre d'introduire et de détailler le modèle de rôles.