Acquisition, Représentation
Recherche de Connaissances

Je ne parlerai pas sur cette page d'Extraction de Connaissances, dans le sens du Data mining (ex Clementine), des techniques autour des réseaux neuronaux, ni d'autres techniques d'Intelligence Artificielle expérimentées, mais non applicables dans le domaine de la Gestion des Connaissances.

Élucidation des Connaissances

Sur la page Connaissances, Cycle de Vie, je rappelle les techniques d'interview que j'ai personnellement utilisées, issues d'applications de la méthode KADS. Une liste de méthodes d'analyses de connaissances est donnée dans le livre "Méthodes et outils pour la gestion des connaissances" (Dieng & all, Dunod, 2000).

Acquisition Automatique de Connaissances

Apprentissage par Renforcement Q-Learning : un rapport et un applet de démonstration : Q-Learning, Tours de Hanoi.

Un site sur le sujet : GRAPPA : Groupe de Recherche sur l’Apprentissage Automatique et un site d'un thésard Laurent Candillier et sa thèse référencée avec le Clustering ci-dessous.

Apprentissage de Concepts et Clustering

J'ai étudié les techniques de clustering dans le cadre de l'Ingénierie des Performances des SI : les jobs, représentés par leur vecteur de consommation de ressources, sont regroupés en classes, un benchmark synthétique peut ainsi être construit, chaque classe étant représentée par un ensemble de boucles d’instructions simples consommant les mêmes ressources. A Tutorial on Clustering Algorithms présente une très bonne base de départ.

La thèse évoquée ci-dessus : Classification non supervisée contextualisée.

Acquisition de Connaissances, quelques liens

L'objectif de ce site est de décrire simplement (clairement autant que faire se peut) les différentes techniques d'Analyse des Connaissances et leur utilisation dans les domaines de la Gestion des Connaissances et de l'Intelligence Économique. N'hésitez pas à me contacter pour proposer un simple échange de liens ou la diffusion d'un texte pédagogique sur une de ces techniques.

• dmoz, Extraction de connaissances.
• dmoz, Intelligence Artificielle.

Case Based Reasoning, Capitalisation de Connaissances

Les représentations de connaissances issues du Case Based Reasoning permettent de représenter des connaissances tacites lorsqu'elles correspondent à une compilation de connaissances intermédiaires : les étapes du raisonnement ne sont pas représentées, seules sont conservées le couple énoncé - solution. Dans le cas du diagnostic les cas de dysfonctionnement (rencontrés ou simulés) sont mémorisés sous forme de couples description de situation - solution à apporter.

Pour une société de conseil en ingénierie des performances du système d'information, dans le cadre d'un projet subventionné par l'Anvar, j'ai développé un outil d'aide au diagnostic utilisant ces techniques du Case Based Reasoning.
Vous pouvez voir les photos d'écran d'une application, développée pour une autre société de conseil, s'appuyant sur le Case Based Reasoning.

J'ai développé, en partenariat avec la société Sligos, la Méthode DiaBC de Recensement d'une Base de Cas pouvant servir de support méthodique au 'storytelling' concept mis à la mode dans le cadre de la Gestion des Connaissances.

Raisonnement Approximatif, Fuzzy Reasoning

Pour représenter les termes sémantiques des experts (ex: 'rendement élevé', 'risque faible') je me suis intéressé dans le cadre du projet Esprit EQUUS (Efficient Qualitative and Quantitative use of Knowledge Based Systems in Financial Area) aux techniques de Raisonnement Approximatif : représentation des termes sémantiques vagues par des ensembles flous, les fuzzy sets. Voir la page sur le raisonnement approximatif - fuzzy reasoning.

XML - Lucene - Indexation Recherche de Connaissances

Vous trouverez une étude du langage XML et de l'indexation recherche avec Lucene : XML - Lucene - Indexation Recherche de Connaissances

• Cocoon : "Apache Cocoon is a web development framework built around the concepts of separation of concerns and component-based web development."
• Lucene : "Jakarta Lucene is a high-performance, full-featured text search engine library written entirely in Java."
• Xpeerion : "XML-Acceleration Processor" de la société AGiLiENCE

La diffusion des connaissances nous amène à étudier la diffusion de documents réalisés avec les suites Microsoft Office et OpenOfice.org, et plus particulièrement l'indexation / recherche de connaissances : Adjonction d'un Thésaurus XML à Lucene

Représentation de Connaissances, quelques liens

L'objectif de ce site est de décrire également les différentes techniques de Représentation des Connaissances et leur utilisation dans les domaines de la Gestion des Connaissances et de l'Intelligence Économique. N'hésitez pas à me contacter pour proposer un simple échange de liens ou la diffusion d'un texte pédagogique sur une de ces techniques.

• dmoz, Représentation des connaissances.
• AIAI Edinburgh University : AIAI is a technology transfer organisation that promotes the application of Artificial Intelligence research for the benefit of commercial, industrial, and government clients.
• Mondeka Représentation et Capitalisation des connaissances : outil de représentation des connaissances conçu pour des applications Intranet et Web (Ontologie, Thésaurus, Taxonomie).

L'informatique est le support privilégié pour l'enregistrement et la transmission des connaissances et l'indexation recherche d'informations acquiert une importance primordiale, on peut suivre la guerre que se livrent les principaux acteurs du marché : Microsoft Google Yahoo. Voir la page sur Google sur le site OCSIMA. Cette guerre durera-t-elle ? S'arrétera-t-elle avec le développement du Web Sémantique ?

Système Multi-Agents (SMA)

Ma première utilisation d'une plate-forme système multi-agents : Cormas (simulations et ressources naturelles) et le langage SmallTalk.
Vous trouverez un rapport sur la plate-forme Système Multi-Agents OpenCybele. Les SMA sont de plus en plus utilisés pour les systèmes de veille pour l'Intelligence Économique.

Recherche Sémantique de Connaissances

Voir la page Recherche Sémantique de Connaissances.