{"id":1211,"date":"2017-07-10T21:57:56","date_gmt":"2017-07-10T20:57:56","guid":{"rendered":"http:\/\/www.agecso.com\/wp\/?page_id=1211"},"modified":"2017-07-10T22:06:07","modified_gmt":"2017-07-10T21:06:07","slug":"bourbakem12","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.agecso.com\/wp\/bourbakem\/bourbakem12\/","title":{"rendered":"L\u2019ing\u00e9nierie des connaissances"},"content":{"rendered":"<p>[<a href=\"http:\/\/www.agecso.com\/wp\/bourbakem\/\">Retour au projet BourbaKeM<\/a>]<\/p>\n<p>Projet BourbaKeM<br \/>\nEl\u00e9ment n\u00b012<br \/>\nL\u2019ing\u00e9nierie des connaissances<br \/>\nNada Matta<br \/>\n[<a href=\"http:\/\/www.agecso.com\/wp\/wp-content\/uploads\/2017\/07\/BourbaKeM-12.pdf\">Version PDF du texte<\/a>]<\/p>\n\n<!-- iframe plugin v.6.0 wordpress.org\/plugins\/iframe\/ -->\n<iframe src=\"\/\/www.slideshare.net\/slideshow\/embed_code\/key\/ovz7GhvhJYzcPz\" width=\"595\" height=\"485\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:1px solid #CCC; border-width:1px; margin-bottom:5px; max-width: 100%;\" 0=\"allowfullscreen\" class=\"iframe-class\"><\/iframe>\n\n<p>[<a href=\"http:\/\/www.agecso.com\/wp\/wp-content\/uploads\/2017\/07\/BourbaKeM-12.pptx\">Version Powerpoint<\/a>]<\/p>\n<h1>1.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0Introduction<\/h1>\n<p><a name=\"_Toc163637071\"><\/a>L\u2019ing\u00e9nierie des connaissances (IC) fournit une d\u00e9marche d\u2019analyse et de mod\u00e9lisation d\u2019une r\u00e9solution de probl\u00e8mes [Charlet 2003]. Les travaux dans cette discipline fournissent des guides m\u00e9thodologiques et de repr\u00e9sentation de r\u00e9solution de probl\u00e8mes, [Aussenac et al. 1996]. Ces travaux puisent leur source dans des th\u00e9ories et des m\u00e9thodes emprunt\u00e9es \u00e0 diverses disciplines qui \u00e9tudient l\u2019activit\u00e9 rationnelle, comme la psychologie cognitive, l\u2019ergonomie, la linguistique, la sociologie et l\u2019intelligence artificielle. L\u2019objectif de l\u2019IC est de repr\u00e9senter le r\u00f4le que jouent les donn\u00e9es et les informations dans une r\u00e9solution de probl\u00e8mes. Ces r\u00f4les sont appel\u00e9s connaissance. En d\u2019autres termes, on appelle connaissance le savoir et le savoir-faire utilis\u00e9s par une personne ou un groupe de personnes pour r\u00e9aliser une action dans un contexte donn\u00e9. La d\u00e9marche de l\u2019IC comme toute ing\u00e9nierie passe par plusieurs \u00e9tapes\u00a0: recueil, mod\u00e9lisation et repr\u00e9sentation des connaissances.<\/p>\n<h1>2.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Recueil des connaissances<\/h1>\n<p>Une familiarisation avec le domaine d\u2019expertise et de l\u2019activit\u00e9 est indispensable afin d\u2019identifier sur les th\u00e9matiques ainsi que les sources des connaissances\u00a0: experts, documents, Base de donn\u00e9es, etc. Un entretien libre avec l\u2019expert peut \u00eatre men\u00e9 afin de dresser un sch\u00e9ma global de l\u2019activit\u00e9 d\u00e9crivant un ordonnancement des grandes \u00e9tapes est dans certain cas, n\u00e9cessaire comme une premi\u00e8re phase du recueil.<\/p>\n<p>Plusieurs techniques de recueil existent. Leur application d\u00e9pend des sources des connaissances. Par exemple\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>Le recueil dirig\u00e9 par des questionnements de l\u2019expert sur les \u00e9tapes identifi\u00e9es dans l\u2019\u00e9tape pr\u00e9c\u00e9dente et en dressant des classifications des objets, des probl\u00e8mes et des strat\u00e9gies.<\/li>\n<li>L\u2019extraction de concepts \u00e0 partir de texte (\u00ab\u00a0TextMining\u00a0\u00bb) [Feldman &amp; Sanger 2007]. Des algorithmes de d\u00e9tection d\u2019occurrence de termes sont d\u2019abord appliqu\u00e9s \u00e0 des corpus de texte. L\u2019expert peut identifier les concepts parmi les termes identifi\u00e9s et dresser des classifications de ces concepts.<\/li>\n<li>L\u2019agr\u00e9gation de donn\u00e9es par d\u2019application d\u2019algorithmes de \u00ab\u00a0DataMining\u00a0\u00bb [Fayyad et al. 1996].<\/li>\n<\/ul>\n<h1>3.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Mod\u00e9lisation des connaissances<\/h1>\n<p>La mod\u00e9lisation des connaissances a marqu\u00e9 la nouvelle g\u00e9n\u00e9ration des techniques d\u2019IC. La plupart des approches se basent sur une repr\u00e9sentation au niveau connaissances (Knowledge level) au sens de Newell [Newell 1982]. Ce niveau permet de mod\u00e9liser un agent rationnel en rendant explicite\u00a0 le <em>corps<\/em> (\u00ab\u00a0le Quoi\u00a0\u00bb), les <em>actions<\/em> (le Comment \u00bb) et les <em>lois de conduite<\/em> (\u00ab\u00a0le Pourquoi\u00a0\u00bb). Dans ce type de mod\u00e9lisation le mod\u00e8le de <em>domaine<\/em> repr\u00e9sente le \u00ab\u00a0Quoi\u00a0\u00bb et le mod\u00e8le de <em>raisonnement<\/em> repr\u00e9sente le \u00ab\u00a0Pourquoi et Comment\u00a0\u00bb.<\/p>\n<p>C\u2019est \u00e0 travers cette mod\u00e9lisation de l\u2019activit\u00e9 au niveau rationnel, en distinguant la t\u00e2che prescrite du contr\u00f4le de l\u2019activit\u00e9 r\u00e9elle, que l\u2019IC a fourni une flexibilit\u00e9 dans la mod\u00e9lisation des connaissances. Cette mod\u00e9lisation fournit un cadre permettant de se focaliser sur la description d\u2019agents rationnels et de leur conduite avant leur transformation dans un format calculable, programmable dans un automate. C\u2019est dans ce sens, que l\u2019IC a permis non seulement de fournir des syst\u00e8mes calculables (Syst\u00e8mes \u00e0 base de connaissances) mais \u00e9galement une repr\u00e9sentation formelle de la connaissance, exploitable sous plusieurs formes (comme par exemple, un acc\u00e8s cognitif \u00e0 l\u2019information et au capital connaissance d\u2019une entreprise, une structuration conceptuelle de diff\u00e9rentes facettes d\u2019une donn\u00e9e, etc.).<\/p>\n<p>Cette mod\u00e9lisation d\u00e9crit un mod\u00e8le abstrait qu\u2019on appelle mod\u00e8le conceptuel, cadre s\u00e9mantique partag\u00e9 par des utilisateurs et des concepteurs qui leur permet de communiquer. En IC, le mod\u00e8le conceptuel est une repr\u00e9sentation partag\u00e9e entre l\u2019expert (source des connaissances), l\u2019ing\u00e9nieur de la connaissance, les utilisateurs destinataires de la formalisation des connaissances et dans certaines cas, l\u2019informaticien programmeur d\u2019un syst\u00e8me \u00e0 base de connaissances.<\/p>\n<p>Diff\u00e9rentes approches d\u00e9finies en ing\u00e9nierie des connaissances (CommonKADS [Breuker &amp; Van de Velde 1994], KOD [Vogel 1982], MASK [Aries et al. 2008], etc.) offrent des guides permettant de fournir une telle repr\u00e9sentation. Les techniques avanc\u00e9es dans ces approches peuvent \u00eatre vues comme une grammaire de mod\u00e9lisation (appel\u00e9e \u00e9galement langage de mod\u00e9lisation), un vocabulaire (dans lequel des primitives sp\u00e9cifiques \u00e0 certains types de domaines sont d\u00e9finies) et une d\u00e9marche (guidant l\u2019ing\u00e9nieur de la connaissance \u00e0 d\u00e9finir le vocabulaire sp\u00e9cifique d\u2019une application donn\u00e9e en utilisant la grammaire d\u00e9finie). Citons par exemple, le langage CML \u00ab\u00a0Conceptual Modelling Language\u00a0\u00bb [Schreiber et al. 1994] qui permet de repr\u00e9senter le mod\u00e8le de domaine sous forme de concepts et le mod\u00e8le de raisonnement avec des t\u00e2ches et \u00a0des inf\u00e9rences.<\/p>\n<h1>4.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Repr\u00e9sentation des connaissances<\/h1>\n<p>Deux cat\u00e9gories de langages sont propos\u00e9es pour la repr\u00e9sentation des connaissances\u00a0[Kayser 1997]\u00a0:<\/p>\n<ol>\n<li>Les <em>frames,<\/em> proches d\u2019une repr\u00e9sentation objet en informatique. Les concepts sont exprim\u00e9s sous forme de classe hi\u00e9rarchis\u00e9e. Chaque classe comme (c\u2019est le cas de la programmation orient\u00e9e objets) est d\u00e9crite par des attributs\/Valeurs. Des instances repr\u00e9sentent les exemples de classes.<\/li>\n<li>Les <em>r\u00e9seaux s\u00e9mantiques<\/em>, formalis\u00e9s sous forme de concepts, relations. Les graphes conceptuels sont propos\u00e9s par Sowa [Sowa 91] pour traduire cette repr\u00e9sentation en logique propositionnelle. Les relations entre les concepts permettent de d\u00e9crire ses propri\u00e9t\u00e9s. La relation \u00ab\u00a0Est-un\u00a0\u00bb, utilis\u00e9e dans les langages orient\u00e9s objet, est privil\u00e9gi\u00e9e afin d\u2019illustrer l\u2019h\u00e9ritage de propri\u00e9t\u00e9s. Par analogie, toutes les relations au niveau concept p\u00e8re sont h\u00e9rit\u00e9es au niveau concepts fils.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Le r\u00e9seau s\u00e9mantique permet une puissance de raisonnement, exploit\u00e9 dans ce qu\u2019on appelle actuellement \u00ab\u00a0Ontologie\u00a0\u00bb. Une ontologie, notion h\u00e9rit\u00e9e de la philosophie grecque illustrant la science de l\u2019\u00eatre, est une repr\u00e9sentation de concepts d\u2019un domaine [Fensel 2001]. Elle est d\u00e9crite sous forme d\u2019un arbre d\u2019h\u00e9ritage entre les concepts et un graphe d\u00e9crivant les relations entre les concepts. Plusieurs niveaux d\u2019ontologies ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9finis [Gangemi et al. 2000] : g\u00e9n\u00e9rique, sp\u00e9cifique \u00e0 un domaine et relative \u00e0 une application dans un domaine particulier. Plusieurs langages d\u2019impl\u00e9mentation sont \u00e9galement d\u00e9finis comme RDF, OWL, etc. De m\u00eame, des logiciels adoss\u00e9s \u00e0 des moteurs d\u2019inf\u00e9rences permettant de repr\u00e9senter les ontologies, sont propos\u00e9s. Nous pouvons citer par exemple PROTEGE et CORESE.<\/p>\n<p>L\u2019exploitation de l\u2019ontologie, utilisant ces logiciels permet par exemple de fournir une recherche intelligente des informations dans les documents, sur Internet. Ce que le Web s\u00e9mantique [Berners-lee et al. 2001] propose.<\/p>\n<h1>5.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Bibliographie de base<\/h1>\n<p>[Aussenac-Gilles et al. 1996]\u00a0: N. Aussenac-Gilles, P. Laublet, C. Reynaud<em>, Acquisition et<\/em> <em>Ing\u00e9nierie des connaissances, Tendances Actuelles<\/em>, Cepadues Editions, 1996<\/p>\n<p>[Aries S. et al, 2008]\u00a0: Aries S., Le Blanc B., Ermine J-L, <em>MASK\u00a0: une m\u00e9thode d\u2019ing\u00e9nierie des connaissances pour l\u2019analyse et la structuration des connaissances, <\/em>Chapitre 7 de l\u2019ouvrage : Management et ing\u00e9nierie des connaissances, mod\u00e8les et m\u00e9thodes, Trait\u00e9 IC2, S\u00e9rie Management et Gestion des STIC, Hermes-Lavoisier, 2008<\/p>\n<p>[Berners-lee et al. 2001] : Berners-Lee T., Hendler J. &amp; Lassila O., <em>The Semantic Web A new form of Web content that is meaningful to computers will unleash a revolution of new possibilities<\/em>, Scientific American, May 17, 2001<\/p>\n<p>[Breuker &amp; Van de Velde 1994] : Breuker and W. Van de Velde, <em>CommonKADS Library for expertise modelling, Reusable problem solving components<\/em>, (Eds), IOS press, Amsterdam, 1994<\/p>\n<p>[Charlet, 2003] Charlet J. <em>L\u2019ing\u00e9nierie des connaissances : d\u00e9veloppements, r\u00e9sultats et perspectives pour la gestion des connaissances m\u00e9dicales<\/em>. Pierre et Marie Curie &#8211; Paris VI, 2003.<\/p>\n<p>[Fayyad et al. 1996] : Fayyad, U. M., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P., &amp; Uthurusamy, R. <em>Advances in knowledge discovery and data mining<\/em>. (1996)<\/p>\n<p>[Feldman &amp; Sanger 2007] : Feldman, R., &amp; Sanger, J. <em>The text mining handbook: advanced approaches in analyzing unstructured data<\/em>. Cambridge University Press. (2007)<\/p>\n<p>[Fensel 2001] : Fensel, D:\u00a0 <em>Ontologies<\/em> (pp. 11-18). Springer Berlin Heidelberg, (2001)<\/p>\n<p>[Gangemi et al. 2002]\u00a0: Gangemi, A., Guarino, N., Masolo, C., Oltramari, A., &amp; Schneider, L. (2002). <em>Sweetening ontologies with DOLCE. In Knowledge engineering and knowledge management: Ontologies and the semantic Web<\/em> (pp. 166-181). Springer Berlin Heidelberg.<\/p>\n<p>[Kayser 1997]\u00a0: Daniel Kayser\u00a0: <em>La repr\u00e9sentation des connaissances<\/em>, Hermes, 1997<\/p>\n<p>[Newell 1982] L. Newell: <em>The Knowledge level<\/em>, Artificial Intelligence Journal, 19(2), 1982<\/p>\n<p>[Sowa 91] J. F. Sowa: <em>Principles of semantic networks: exploration in the representation of knowledge<\/em>, J.F. Sowa (Ed.), Morgan Kaufmann, 1991.<\/p>\n<p>[Schreiber et al. 1994] Schreiber G., Wielinga B., Akkermans H., Van de Velde W., Anjewierden A. (1994) <em>CML: The commonKADS conceptual modelling language<\/em>. In: Steels L., Schreiber G., Van de Velde W. (eds) A Future for Knowledge Acquisition. EKAW 1994. Lecture Notes in Computer Science (Lecture Notes in Artificial Intelligence), vol 867. Springer, Berlin, Heidelberg<\/p>\n<p>[Vogel 88] C. Vogel\u00a0: <em>G\u00e9nie Cognitif<\/em>, Ed. Masson, Paris 1988<\/p>\n<h1>6.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 L\u2019auteur<\/h1>\n<p><strong><img decoding=\"async\" class=\"alignleft wp-image-1215 size-thumbnail\" src=\"http:\/\/www.agecso.com\/wp\/wp-content\/uploads\/2017\/07\/NadaMatta-150x150.png\" alt=\"\" width=\"150\" height=\"150\" srcset=\"https:\/\/www.agecso.com\/wp\/wp-content\/uploads\/2017\/07\/NadaMatta-150x150.png 150w, https:\/\/www.agecso.com\/wp\/wp-content\/uploads\/2017\/07\/NadaMatta.png 186w\" sizes=\"(max-width: 150px) 100vw, 150px\" \/>Nada Matta <\/strong>est professeur en Ing\u00e9nierie et Gestion des connaissances \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de Technologie de Troyes.<\/p>\n<p>Elle travaille sur la valorisation du savoir-faire, la tra\u00e7abilit\u00e9 de projets et la capitalisation du retour d\u2019exp\u00e9rience dans les activit\u00e9s coop\u00e9ratives comme la conception de produits, la gestion de crise, etc.<\/p>\n<p>Plusieurs applications de ses recherches sont r\u00e9alis\u00e9es chez EADS, Dassault-Aviation, D\u00e9cathlon, IFTH, Snecma, PSA, INRS, CSTB, SAMU10, \u2026<\/p>\n<p>http:\/\/matta.tech-cico.fr\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[Retour au projet BourbaKeM] Projet BourbaKeM El\u00e9ment n\u00b012 L\u2019ing\u00e9nierie des [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":682,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - 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