Principes fondamentaux

Dans ce paragraphe nous présentons les théories fondamentales concernant le fonctionnement et la structure d’un système de raisonnement à partir de cas. D’abord nous présentons le cycle de raisonnement à partir de cas fondé par les chercheurs A. Aamodt et E. Plaza [1994].

Ensuite nous introduisons le modèle de carré d’analogie présenté dans [Mille et al., 1996] qui montre le raisonnement analogique et représente le lien entre la description du cas et sa solution. Enfin nous nous intéressons aux connaissances nécessaires pour le développement d’un système de raisonnement à partir de cas.

Le cycle de raisonnement à partir de cas

L’objectif du raisonnement à partir de cas est de résoudre des problèmes courants à partir d’expériences passées. La méthode remémore les situations similaires passées et réutilise des informations et connaissances sur ces situations. Un système informatique de RàPC est un système particulier de gestion des connaissances. Il met en œuvre une base de cas composée d'expériences passées dans laquelle peuvent être recherchées des expériences similaires au problème à résoudre (problème courant).

L'utilisation d'un tel système répond à un cycle de raisonnement, le cycle du RàPC. Selon les sources bibliographiques, ce cycle est décomposé en 3, 4 ou 5 phases. [Fuchs et al., 2006] distingue les étapes de remémoration, adaptation et mémorisation. [Aamodt, 1994] propose de considérer également une phase de « révision » entre « l'adaptation » et la « mémorisation » d'un cas. [Mille, 1999] complète ce processus par une étape amont "d'élaboration" du cas cible (problème courant). Nouveau problème Nouveau cas Nouveau cas cas retrouvé cas retrouvé cas testé et réparé cas appris cas passé cas passé cas passé 2.Remémoration 3.Adaptation 4.Révision 5.Mémorisation solution suggérée solution confirmée 1.Elaboration Base de cas

1. L’élaboration d’un nouveau problème (cas cible) représente l’acquisition des informations connues sur le nouveau problème. Le cas doit être représenté d’une manière similaire à un cas source.

2. La remémoration des cas (sources) les plus similaires signifie la recherche des correspondances entre descripteurs des cas de la base et du cas à résoudre. Différentes techniques peuvent être utilisées : calcul d'un degré d’appariement des descripteurs (similarité entre deux cas), pondération éventuelle des descripteurs d'un cas, etc.

3. L’adaptation des cas afin de résoudre un nouveau problème se fait en réutilisant la solution d’un cas similaire.

4. La révision de la solution proposée signifie l’évaluation de la solution dans le monde réel (bilan d’un cas), la vérification par introspection de la base de cas en considérant la qualité des cas. 5. La mémorisation d’un nouveau cas représente l’ajout éventuel du cas cible dans la base de cas. Dans cette phase nous pouvons également synthétiser et apprendre des nouvelles connaissances.

Décomposition méthode – tâche

Armengol [1993] présente une approche en termes de tâches génériques. C’est une méthode plus fine pour la description du raisonnement à partir de cas qui propose une décomposition méthode-tâche. Les phases de raisonnement à partir de cas du cycle, à l’exception de l’élaboration, sont décomposées sur la figure 3.2 en fonction de la méthode utilisée pour accomplir la tâche que chaque phase de raisonnement à partir de cas doit assurer.

Les tâches ont des noms de nœuds écrits en « gras », alors que les méthodes sont écrites en caractères normaux. Les liens entre les nœuds de tâche (lignes pleines) sont les décompositions de tâche, c’est à dire les parties des relations. Les liens entre les tâches et les méthodes (lignes pointillées) identifient des méthodes alternatives pour la résolution de la tâche.

La tâche supérieure concerne la résolution des problèmes et apprentissage par expérience (« problem solving and learning from experience » en anglais) et la méthode pour accomplir cette tâche est le raisonnement à partir de cas (« case-based reasoning » en anglais).

Carré d’analogie

Le raisonnement de RàPC peut également être présenté par le carré d’analogie introduit dans [Mille et al., 1996]. Ce carré d’analogie explique :

- Dans un premier lieu le lien entre la description d’un cas et sa solution (la trace du raisonnement menant à la solution).

- Dans un deuxième lieu, les liens entre la description et la solution du cas source de la base de cas et du cas cible représentant un nouveau problème à résoudre (similarité entre deux problèmes). Dans ce cas nous parlons d’adaptation de la solution du cas cible en fonction de la similarité et de l’adaptation des descripteurs des cas sources similaires de la base de cas au cas cible. Problème Solution Solution Problème α problème α solution β source _{β cible}

α - similarité entre deux problèmes (cas) β – trace du raisonnement menant à la solution

Cas Source

Cas Cible

Figure 3.3. Carré d’analogie [Mille et al., 1996]

Un cas source est sélectionné et dit similaire à partir des valeurs de descripteurs du problème cible et en utilisant la mesure de similarité α. Ensuite les descripteurs solution qui doivent être adaptés car dépendant de descripteurs problèmes source, différents des descripteurs problèmes cible, sont mis en évidence par les relations de dépendance β entre valeurs de descripteurs problème cible et valeurs de descripteurs solution.

En d’autres termes, si une valeur de descripteur source dépend d’une valeur de descripteur problème, une modification de la valeur du descripteur problème entraînera une modification « analogue » à la dépendance du descripteur solution correspondant. Cette connaissance est

l’adaptation permet de proposer une solution cible candidate qui pourra être vérifiée par rapport à sa conformité aux dépendances particulières qui pourraient exister entre problème et solution cible.

Conteneurs de connaissances

La mise en œuvre d’un outil d’aide à la décision basé sur le système de RàPC nécessite des connaissances particulières. [Richter, 1995] présente quatre conteneurs de connaissances utilisés dans un système de raisonnement à partir de cas : le vocabulaire, les mesures de similarité, la transformation de la solution et la base de cas (cf. fig. 3.4).

Figure 3.4. Les conteneurs de connaissances [Richter, 1995]

Les conteneurs relatifs aux mesures de similarité et à la transformation de la solution portent essentiellement sur l'expertise qu'il est par définition difficile à modéliser. Ces deux derniers conteneurs de connaissance, bien que spécifiés dans une phase amont de configuration de l'outil, peuvent être modifiés lors de l'exploitation du système. Ils traduisent en effet une certaine expertise sur les connaissances du domaine qu'il est nécessaire d'affiner au cours du temps. En principe, chaque containeur peut fournir pratiquement toute la connaissance disponible.

Lorsqu’il s’agit du raisonnement guidé par les connaissances, les connaissances utilisées dans la mise en œuvre du RàPC sont décrites au sein d’un modèle formel, dans un langage de représentation des connaissances. D’Aquin [2005] distingue trois types de connaissances : les cas, les connaissances du domaine et les connaissances d’adaptation.

Un modèle des connaissances du domaine est nécessaire afin de définir les notions relatives au domaine d’application d’un système de RàPC. Ce modèle est proche du terme vocabulaire présenté par Richter. Les connaissances d’adaptation correspondent aux connaissances relatives à la similarité entre problèmes et à l’adaptation des solutions utilisées par Richter.