Capitalisation des dires d'expert (Henry, 96), (Rouland, 01)
L'objectif des méthodes de capitalisation est de formaliser les connaissances des experts. La première évolution de modèle est intervenue avec les Systèmes Experts qui aujourd'hui tendent à être généralisés par ses Systèmes à Base de Connaissances.
Les systèmes experts visent à mettre en place des moyens pour doter un système de connaissances issu d'un expert, de documents ou de manuels ; tandis que les systèmes à base de connaissances appelés aussi « apprentissages automatiques » permettent comme leur nom l'indique de doter les systèmes eux-mêmes d'une capacité d'acquisition de nouvelles connaissances.
Les systèmes experts de première et de deuxième génération
Les systèmes experts de première génération
Les systèmes experts de première génération se caractérisent par l'utilisation d'un seul formalisme de représentation des connaissances, celui des règles de productions et l'utilisation de méthodes empiriques de conception de système à base de connaissances propres à chaque concepteur. L'acquisition des connaissances se résume donc à une activité d'extraction des connaissances à l'aide de diverses techniques et à une activité de transcription dans un langage d'implémentation.
Les limites de ces systèmes sont :
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une faible structuration des connaissances,
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une utilisation de formalisme peu propice à l'explication des processus de raisonnement,
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une mauvaise adéquation aux besoins des utilisateurs,
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une maintenance et une intégration avec d'autres logiciels difficiles, voire impossibles,
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un décalage avec le langage utilisé par les experts,
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un travail en équipe malaisé dans le cas de projet complexe.
Les systèmes experts de deuxième génération
Les systèmes experts de deuxième génération sont basés sur les travaux de recherche destinés à améliorer ceux de première génération :
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l'émergence du formalisme objet et des méthodes de conception objet ; il en a résulté un nouveau type de générateur de systèmes experts couplant langage orienté objet et système à règles de production : KOOL, NEXPERT, OBJECT, SMECI... ;
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l'adaptation du cycle de vie des réalisations du génie logiciel à celui des systèmes à base de connaissances, il en a résulté des méthodologies de conception : KADS, MOISE ;
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l'émergence de la psychologie cognitive dont une partie des travaux porte sur la recherche de techniques et de méthodes pour faciliter le travail de l'ingénieur de la connaissance ; il en a résulté une nouvelle approche d'acquisition des connaissances.
Même si les systèmes experts ont prouvé leur efficacité dans plusieurs cas de figure, ils sont trop rigides et la démonstration pas à pas est un frein à la créativité. Leur inconvénient majeur réside dans le fait qu'il n'existe pas de moyen d'acquérir des connaissances au cours de leur utilisation. L'ajout de nouvelles données oblige l'ingénieur de la connaissance à remanier une grande partie du système expert.
D'où la nécessité depuis les années 90 d'élargir le système expert à celui des systèmes à base de connaissances. L'acquisition conduite par les modèles est un de ces systèmes à base de connaissances.
Les systèmes à base de connaissances
L'acquisition conduite par les modèles introduit un niveau intermédiaire entre la phase d'extraction et la phase d'implémentation, celui de modélisation. Elle comporte plusieurs phases :
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la première phase d'acquisition dite « dirigée par les données » consiste à extraire et transcrire l'expertise sans a priori sur un modèle,
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la deuxième phase est la phase de construction de modèle dont le résultat est l'obtention du schéma conceptuel,
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la troisième phase consiste à mettre en place le schéma. Ce dernier guide l'acquisition d'expertise manquante et définit un cadre de formalisation. Cette phase aboutit à la construction du modèle conceptuel complet,
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la dernière phase consiste à rendre le modèle opérationnel en vue d'implémentation.
Le travail d'extraction des connaissances n'est pas limité à la première phase ; il se fait dans chacune d'elle ; il est d'autant plus facilité que le modèle s'affine.
Cette approche à plusieurs intérêts ; elle permet de modéliser et de structurer les connaissances indépendamment de tout outil d'implémentation, de guider le travail d'extraction à l'aides des modèles construits, de faire collaborer l'ensemble des intervenants de la conception des systèmes à base de connaissances (ingénieur de la connaissance, l'expert, l'utilisateur final, le développeur du système informatique).
La construction du schéma du modèle conceptuel contribue au développement d'outils qui reproduisent la compétence de l'expert pour mieux assister l'utilisateur. Cet objectif est à opposer à celui des systèmes de première génération, qui était de reproduire la performance de l'expert par « mimétisme ».
De nombreuses méthodologies de conception de système à base de connaissances supportent cette approche d'acquisition, telles les méthodologies KADS, MACAO, KOD et MOISE.
Toutes ces méthodologies proposent une structure et des concepts pour construire le modèle charnière de l'approche.
Le travail d'acquisition des connaissances comporte des phases d'extraction des connaissances. Il existe différentes techniques d'extraction en fonction des informations à recueillir et de la phase d'acquisition.
L'expertise a deux origines : l'une textuelle, l'autre recueillie auprès d'un expert. Les sources de connaissances documentées sont :
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les ouvrages techniques spécialisés,
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les documents réglementaires,
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les documents de travail des concepteurs.
Les experts sont des spécialistes dans leur domaine (structure, géotechnique...).
Les cinq techniques d'extraction les plus utilisées pour la production sont :
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le recueil de connaissances documentées,
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le dépouillement de rapports de synthèse technique,
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les questionnaires,
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l'interview d'expert,
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l'analyse de protocole. Les protocoles constituent des ensembles de spécifications décrivant les conventions et les règles à suivre dans un échange de données. Ils servent à garantir l'efficacité dans les échanges de données.
La démarche d'acquisition se décompose en deux phases dont les étapes sont résumées sur le schéma suivant :
La première phase de la démarche d'acquisition consiste en un premier travail d'extraction par l'exploitation des connaissances documentées : c'est-à-dire les ouvrages spécialisés du domaine, les documents réglementaires et les documents de travail des concepteurs.
Le recueil de connaissances documentées permet l'assimilation de la terminologie du domaine, des données en présence et des problèmes particuliers posés par la génération des systèmes.
L'objectif de la première phase d'extraction consiste donc à acquérir de nouvelles connaissances pour :
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compléter l'analyse de données disponibles selon la phase de conception,
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préciser les étapes de la production,
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recenser les règles d'expertise....
La seconde phase d'acquisition débute par l'analyse de l'expertise partielle et permet l'élaboration d'une première modélisation et d'un démonstrateur. Grâce à cette première modélisation, des supports de travail pour la seconde phase d'extraction auprès des experts sont préparés. Ces supports sont souvent des questionnaires simples pour les interviews et des études de cas pour les analyses des protocoles.
Alors que la première phase d'extraction est réalisée sans a priori sur le modèle, la deuxième phase d'extraction est effectuée avec une idée du modèle ; cela permet un transfert plus ciblé des connaissances.
Avant tout travail de transfert de connaissances avec les experts, le démonstrateur est testé auprès de ces derniers. Leurs remarques et leurs suggestions de modifications seront prisent en compte pour la suite du développement. De plus cette démonstration facilite leur adhésion et la communication.
Une fois les connaissances recueillies à l'aide des différents supports celles-ci sont de nouveau analysées et reformulées pour pouvoir construire le modèle d'expertise.
L'intérêt du modèle d'expertise est de structurer les connaissances, d'aider à déterminer les conditions de leur mise en œuvre et de permettre la collaboration de l'ensemble des intervenants de la conception d'un système à base de connaissances. Il sert également de guide pour un recueil approfondi des connaissances.
