Moteur d’inférences

L’étape d’inférence est le cœur du module de traitement. Elle consiste à faire les correspondances (Entrées fuzzifiées – Sorties fuzzifiées) à partir des règles d’inférences de type IF-THEN. Les résultats des règles d’inférences seront obtenus en utilisant un ensemble d’opérateurs T-norme et S-norme, ils prennent la forme de fonction d’appartenance.

Dans la base de "connaissances" associée au moteur d’inférences, nous définissons les différentes règles d’inférences pour chaque combinaison "caractéristiques de situation – caractéristiques de compétence". Nous avons défini toutes les règles sous la forme :

Si caract. situation 1 ET caract. situation 2 ALORS Niveau compétence associée est N Dans ce qui suit, nous présentons le principe de détermination des règles d’inférences. Chaque combinaison de règles est donnée sous forme de tableau. Chaque ligne du tableau correspond à une règle de la forme "SI Prémisses ALORS Conclusion". L’agrégation des différentes règles correspond à l’association des différentes lignes du tableau à l’aide de l’opérateur OU.

IV.2.1. Règles d’inférences pour les niveaux de connaissances techniques

La catégorie des connaissances techniques est représentée par une liste des différents savoirs relatifs à la manipulation des entités concernées. Deux variables caractéristiques de la situation sont considérées dans le moteur d’inférence pour définir le niveau de maîtrise associé à chaque entité. Il s’agit des variables concernant la proximité par rapport à l’aspect exécution ("Prox_Exécution") et la fréquence d’interactions avec les entités "Fréq_Interaction". Nous faisons l’hypothèse que le niveau de connaissance technique est d’autant plus important que la proximité par rapport à l’aspect exécution est faible et que la fréquence d’interaction est forte. Cette hypothèse est à la base de la formulation des règles d’inférences. Nous présentons ci- dessous le système d’inférences pour les connaissances techniques support. Les autres tableaux sont présentés en annexe VIII. Les lignes deux et trois du tableau V-7 signifient respectivement :

Vers une caractérisation des compétences

Page 145

SI "prox_Exécution" est Différente ET "fréq_Interaction" est Rarement ALORS niveau connaissance technique support est Transposition,

OU

SI "prox_Exécution" est Relativement Proche ET "fréq_Interaction" est Souvent ALORS niveau savoir technique support est application,

PREMISSES

CONCLUSION

Proximité Exécution Fréquence Interaction Niveau Connaissance Tech. Support

Souvent Expertise Différente Rarement Transposition Souvent Transposition Relativement Proche Rarement Application Souvent Application Proche

Rarement Notion de base

Tableau V-7. Règles d’inférence pour le "niveau de connaissances techniques support"

PREMISSES

CONCLUSION

Proximité Analyse Complexité objet Niveau capacité d'analyse

Simple N. 1 Relativement complexe N. 1 Différente Complexe N. 2 Simple N. 2 Relativement complexe N.3 Relativement Proche Complexe N.4 Simple N.4 Relativement complexe N. 5 Proche Complexe N. 5

Tableau V-8. Règles d’inférence pour la capacité d'analyse

IV.2.2.

La signature de la compétence associée sur l’axe analyse est dépendante de la nature de l’activité par rapport à sa proximité de l’axe analyse mais aussi, elle dépend de la complexité de l’objet sur lequel porte l’activité. L’hypothèse d’inférence est que l’effort d’analyse mis en œuvre dans l’activité (donc, la valeur de la signature de la compétence associée sur l’axe

Chapitre V

Page 146

analyse) est la plus élevée quand la valeur de la proximité par rapport à l’aspect analyse est maximale (proche). Elle est d'autant plus élevée que cette activité porte sur un objet complexe. Les règles d’inférences pour la signature sur l’axe Analyse sont représentées dans le tableau (V-8) ci-dessus. Les autres tableaux sont présentés en annexe VIII.

IV.2.3. Règles d’inférences pour la capacité d’organisation

La signature de la compétence associée sur l’axe organisation est proportionnellement dépendante de la complexité de la situation par rapport au nombre d’entités participantes à l’activité et au nombre d’actions présentes dans l’activité. L’hypothèse intuitive d’inférence est que l’effort d’organisation mis en œuvre durant l’activité (donc la valeur de la signature de la compétence associée sur l’axe organisation) est la plus élevée quand l’acteur de l’activité doit manipuler un nombre élevé d’entités ou doit réaliser un nombre d’actions important. Ce qui correspond à la valeur Complexe pour les deux variables d’entrée (annexe VIII).

IV.2.4. Règles d’inférences pour la capacité décisionnelle

La signature de la compétence associée sur l’axe décisionnel (capacité décisionnelle) est proportionnellement dépendante de la nature de l’activité par rapport à l’aspect décision et à la complexité de la situation par rapport à l’aspect contrainte dans l’activité. Notre hypothèse est que l’effort décisionnel mis en œuvre durant l’activité (donc la valeur de la signature de la compétence associée sur l’axe décisionnel) est la plus élevée quand la nature de l’activité est proche de l’aspect décision. Cette valeur sera d’autant plus élevée que l’acteur devra prendre ces décisions dans un milieu très contraint (annexe VIII).

IV.2.5. Règles d’inférences pour la capacité relationnelle

Le raisonnement est similaire pour définir la valeur de la signature de la compétence associée sur l’axe relationnel. Cette valeur est d’autant plus élevée que la nature de la transaction est complexe, et le nombre de participants sera grand (annexe VIII).

IV.2.6. Le calcul d'inférences

Pour le calcul des résultats du mo teur d’inférences, plusieurs méthodes sont proposées dans la littérature associant un opérateur T- norme et S-norme différent à chaque partie du système de règles floues. Les plus courantes sont les suivantes (tableau V-9) :

Vers une caractérisation des compétences

Page 147

OPERATEUR

METHODE

ET OU Prémisse ALORS conclusion

Max – Min Min Max Min (µPrémisse, µConclusion)

Max – Produit Min Max Produit (µPrémisse x µConclusion)

Somme – Produit Produit Moyenne Produit (µPrémisse x µConclusion)

Tableau V-9. Principales méthodes pour le calcul du moteur d’inférences

Pour notre approche, nous avons opté pour la méthode la plus fréquente, celle du Max-Min, dite aussi méthode de Mamdani. Cette méthode nous semble appropriée à notre besoin qui consiste à trouver la valeur minimale de la compétence qui a permis d’arriver au résultat validé comme satisfaisant de l’activité.

Le côté prémisse d’une règle d’inférence représente les causes, l’opération min permet de considérer tous les cas possibles par cette prémisse ayant comme effet le niveau N. De même, l’opération min associée à l’implication ALORS va traduire le rapport effet-résultat minimum correspondant et limiter l’influence de la règle sur le résultat global du système d’inférence. Pour le calcul de la valeur finale, l’opérateur OU associe toutes les règles activées par l'instanciation. Au moins une des règles est donc prise en compte. Le résultat de chaque règle est représenté par une surface traduisant la pertinence du cas qu’elle représente par rapport au résultat global, la surface globale va prendre en compte l’influence la plus importante. Du point de vue compétence, si on prend la valeur maximale possible par la combinaison des règles, on a la valeur minimale de compétence garantissant le résultat décrit par la situation.