C’est avec la logique que nous prouvons et avec l’intuition que nous trouvons. Henri Poincaré - (1854 - 1912)
Les propos d’Henri Poincaré soulignent un positionnement largement partagé de l’intuition humaine. Mais un peu plus d’un siècle plus tard, avec l’informatique, nous pou-vons concilier les deux comme je le montre dans ce manuscrit : doter la machine d’une faculté à subodorer qui s’appuie sur la logique et dont les conclusions peuvent être ex-pliquées et prouvées : l’Intuition Artificielle.
Pour cela j’ai défini une approche en quatre étapes en précisant les verrous pour chacune d’elle comme le présente la figure 13.1. Certains de ces verrous sont levés (mentionnés en vert sur la figure), d’autres sont en cours de traitement (en orange) et les derniers sont envisagés pour des projets qui débuteront ultérieurement, notamment en 2020.
Ce travail de recherche a trouvé son origine dans des travaux personnels que j’ai eu nécessité à étendre. Pour se faire, j’ai monté différents travaux recherches académiques et industriels pour lever progressivement ces verrous.
Ainsi sur la première étape de l’approche, concernant les données, les verrous de vol-ume et de pertinence ont pu être traités dans le cadre de la thèse de Thomas Has-san par le développement d’un crawler web capable d’arpenter internet à la recherche d’information ciblées en évaluant leur pertinence par rapport au domaine concerné, et de gérer le volume des données ainsi collectées.
Le troisième verrou de cette étape est l’hétérogénéitédes données collectées. La thèse de David Werner a proposé de solutionner ce verrou par l’utilisation de facettes et de deux modèles : unificateur et intégrateur.
Les données collectées par la première étape sont ensuite converties enconnaissances à l’étape suivante. Pour cela les méthodes d’Analyse Formelle de Concepts ont été mises en oeuvre car elle permettent de générer des concepts et leur hiérarchie permettant d’une part de regrouper les données ayant du sens ensemble, mais aussi de pouvoir convertir cette structure en ontologie lors de la quatrième étape du processus.
Les verrous rencontrés pour adapter la FCA aux données collectées ont été :
• la prise en considération de lamultidimensionnalitéde la FCA qui a été réalisée par la création de l’outil MARM avec ses preuves mathématiques. Le projet Eurostars PSDP, m’a permis le recrutement en post doctorat d’Alexandre Bazin pour que nous travaillons sur cette problématique.
170 CHAPTER 13. LA VÉRACITÉ DES CONCLUSIONS
• le volume qui est en cours d’achèvement par l’adaptation de Quality Cover en n-dimensions afin de limiter le nombre de concepts en sortie tout en maximisant la couverture de la connaissance conservée. Le projet FUI WineCloud m’a permis de recruter en post doctorat Amira Mouakher qui a conçu Quality Cover pendant sa thèse.
• Enfin le dernier verrou : celui duflou est un verrou qui n’a pas encore été abordé. Un projet débutant en 2020 s’intéressera à cette problématique.
La troisième étape de cette approche présente le moteur de l’Intuition Artificielle, basé sur un paradigme de graphes. Le premier verrou de cette approche a été dedéfinir/ créer l’Intuition Artificielle. Pour lever ce verrou, je présente une approche formellebasée sur un polynôme de matrices permettant de mettre en évidence les relations les plus fortes n’existant pas dans le graphe de connaissances et ainsi de souligner que quelque chose ne va pas. Enfin je présente des algorithmes pour implémenter cette approche. Ils sont fonctionnels et ont été tester avec succès sur DBLP et sur un jeu de données médicales OrphaData. Cependant ce verrou n’est pas marqué comme complètement levé, dans le sens où d’autres algorithmes (non encore évalués dans l’approche) peuvent être utilisés pour diminuer la complexité.
Enfin la dernière étape consiste àcomprendre et exprimer l’Intuition Artificielle. En effet cette dernière identifie une incohérence et cherche à la transmettre à l’utilisateur. Pour cela elle doit pouvoir comprendre les relations impliquées, et ensuite elle doit les expli-quer. Les ontologies sont idéales pour ce genre de traitement. Cependant, pour com-prendre, la machine doit connaître les connaissances qui ont servit à l’Intuition Artificielle donc l’ontologie doit être construite à partir de ces connaissances. Un premier verrou s’impose : automatiser le processus de construction de l’ontologie à partir des connais-sances. Ce verrou se décompose en trois éléments : les deux premiers sont résolus, à savoir la transposition des concepts et diagramme de Hasse en classes et leurs relations de subsomption ainsi que la conversion des règles d’association en règles d’inférence. Cependant la qualification des caractéristiques relationnelles et des restrictions (existen-tielle et universelle) à partir du treillis n’ont pas encore été formalisées. Cette étape est prévue dans un projet en cours de rédaction.
Une problématique dequalificationdes concepts a du être préalablement résolu. Un pro-jet industriel QAPE, m’a permis le recrutement en post doctorat de Quentin Brabant, et j’ai accepté d’encadrer un stage de thèse de l’université de Sfax pour Wided Selmi pour lever ce verrou.
Le troisième verrou de cette partie, porte sur lavéracitédes conclusions de l’Intuition Ar-tificielle. Pour cela nous avons montré dans la thèse de Yoan Chabot que nous pouvons appuyer les règles d’inférence de l’ontologie sur des fonctions formelles.
Enfin le verrou de l’inférence concerne la création d’un moteur d’inférence multidimen-sionnel flou de façon à ce que toutes les étapes du processus soient cohérentes. Mal-heureusement ce genre de moteur d’inférence n’existe pas, mais un projet incluant deux post doctorants va débuter en 2020 pour créer ce moteur.
13.4. CONCLUSION 171
Figure 13.1 – Les étapes vers l’Intuition Artificielle et la résolution de leurs verrous
La voie de l’Intuition Artificielle est déjà bien tracée. Une partie du chemin a été parcourue et la suite est en bonne partie balisée. Progressivement ce domaine va se solidifier et la lecture de ce manuscrit pourra peut être aider ceux qui voudraient y contribuer ou confronter leurs idées à celles déjà émises.