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Sabatier Philippe. Contrôle catastrophique d'un système a base de connaissances. : Conception, modélisation et application au diagnostic des défauts des fromages. 1994 / Thèses / accès à la bibliothèque (document papier)
Résumé
Résumé
L'Intelligence Artificielle s'intéresse à la mise en œuvre de systèmes symboliques formels, dont les représentations doivent se comporter comme des connaissances humaines. Le développement de l'I.A. dans le domaine du diagnostic de troubles sanitaires pose le problème du contrôle -i.e. de la cohérence- des bases de connaissances. L'objet de ce travail est de dégager les éléments d'une méthodologie du contrôle fondé sur l'apport de la Théorie des Catastrophes (TC). Nous partons de l'étude des délicats problèmes conceptuels, et mathématiques que pose la modélisation des phénomènes biologiques. Nous montrons ensuite que la TC, est susceptible de fournir un modèle adéquat pour la compréhension des défauts des fromages. Plus que la modélisation d'un domaine, nous cherchons à établir la pertinence d'une méthode et l'intérêt de la constitution d'un niveau intermédiaire (ici microbiologique) entre la perception des formes (ici organoleptique) et l'organisation de la matière (ici biochimique). Ce niveau correspond à une représentation interne de la réalité physique, et permet d'interpréter le divers phénoménologique. Nous montrons que la TC ouvre la possibilité d'une véritable schématisation des descriptions, compris langagières, des objets naturels. Elle s'appuie sur la mise en évidence de facteurs d'invariance phénoménologique. Cet apport est décisif pour améliorer le contrôle des systèmes à base de connaissances, et particulièrement des outils d'aide au diagnostic, pour lesquels se pose un problème d'interprétation.
In AI research, we develop symbolic systems, which use representations considered as knowledge. In so doing we have confused the representations with the phenomenon we are modelling. But the map is not the territory. Today we consider that this confusion is the origin of the control problem of the knowledge bases. So we want emphasize the perspective that a knowledge representation is just that. Consequently we must develop inside each AI program a model of some system int he world. Our goal is to prove that Catastrophe Theory (CT) is a good way of modelling processes qualitatively (chapter 1). The use of CT allows describe the evolution of physical structures morphologically, and this is important for the biological diagnosis (chapter 2). The mathematical topic of the CT is exposed as a part of the system theory (chapter 3). To achieve one's end, we investigate an application of the CT to the cheese's « pathology » (chapter 4). Pathology can takes various forms and should be determined not by some external standard but to the individual in identical or varying circumstances. The evolution of the cheese, and the defects, may be determined from its localisation i a gradient : acidity, salt,… In all cases a frontier can be observed, which limits two zones, one with and another without the defect. This model is an internal representation of the physical reality. This is a vehicle that permit the interpretation of the phenomenological diversity (chapter 5).
Mot(s) clés libre(s) : INFORMATIQUE, INTELLIGENCE ARTIFICIELLE, BASE CONNAISSANCE, COHERENCE BASE CONNAISSANCE, CONTROLE COHERENCE, APPLICATION BIOLOGIQUE, REPRESENTATION CONNAISSANCE, MODELISATION PHENOMENE BIOLOGIQUE, PERCEPTION CATEGORIE, THEORIE CATASTROPHES, QUALITE PRODUCTION, BIOINFORMATIQUE
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