Résumé :
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Cette thèse s'inscrit dans le cadre d'une collaboration entre l'INRA et le CRIN-CNRS/INRIA-Lorraine. Elle porte sur la représentation des connaissances et raisonnements au moyen des systèmes multi-agents à base de tableau noir, et s'intéresse particulièrement à l'usage des modèles dans l'expertise et dans la représentation de l'expertise. Le domaine d'expertise est celui de l'agronomie confrontée à l'imagerie satellitaire : des images, les experts extraient des cartes régionales d'occupation du sol qu'ils analysent ensuite en termes de diagnostic des systèmes agraires. La première partie du rapport présente des généralités sur l'expertise, les systèmes d'analyse d'images, les systèmes multi-agents à base de tableau noir et les méthodes d'acquisition et de représentation de l'expertise. La deuxième partie du rapport s'intéresse à l'expertise concernant la cartographie des occupations du sol. Cette expertise est présentée puis formalisée en un modèle de raisonnement implanté dans un système dénommé AEROSOL, développé à partir de ATOME. La connaissance est représentée à la fois dans les spécialistes et les tableaux noirs. Une évaluation du système est présentée. La troisième partie porte sur l'expertise concernant l'analyse des fonctionnements des systèmes agraires. Cette expertise s'appuie sur différents niveaux de connaissances, et en particulier sur des modèles de paysage, ce qui amène à étudier le rôle des modèles dans l'expertise et dans la représentation de l'expertise. Des modèles sont proposés alors pour formaliser la connaissance du domaine. Un modèle de fonctionnement des systèmes agraires est implanté dans le tableau noir du système AR2OPAGE, système d'aide à l'analyse des cartes issues des images.
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