Interactive knowledge acquisition, by a telematic system, in the field of waste water treatment
Acquisition interactive de la connaissance par un système télématique dans le domaine de l'assainissement de l'eau
Résumé
The aim of mis work is to build a water project management tool, which involves me study of expert knowledge transfer to a computer system. The architecture of this Intelligent Workstation is introduced wim the paradigm of Second Generation Expert Systems : different knowledge levels, which need several ways of knowledge acquisition, appear. On one hand, a project simulator is used for deep knowledge acquisition; and, on the omer hand, a telematics system, based on machine learning from examples, is used for shallow knowledge acquisition. This machine learning is done by incrementally constructing a Perceived Dependencies Network. Nevertheless, we don't expect me system to learn only from examples of resolved problems supplied by experts. The system also has to be able to hold a dialogue with experts to validate learned knowledge. This permits to prevent erroneous data introduction, while allowing knowledge base changes due to possible field evolutions (technological innovation, statutory evolution, ... ).
La réalisation d'un outil d'aide à la conduite de projets, dans le domaine de l'aménagement en eau, nécessite l'étude du transfert de la connaissance, depuis les experts du domaine, vers l'outil informatique. L'architecture informatique de cette station de travail intelligente est présentée, avec comme paradigme, celui des systèmes experts de seconde génération: plusieurs niveaux de connaissance apparaissent qui nécessitent plusieurs formes d'acquisition de la connaissance. Pour l'acquisition de la connaissance profonde, un simulateur de projets est utilisé; et un système télématique, à base d'apprentissage automatique à partir d'exemples, permet de traiter l'acquisition de la connaissance de surface. Cet apprentissage est effectué au moyen de la construction incrémentale d'un réseau de dépendances perçues. Néanmoins, nous n'exigeons pas du système télématique qu'il apprenne seulement à partir d'exemples de problèmes résolus et fournis par les experts. Le système doit aussi être capable de dialoguer avec les experts de façon à faire valider la connaissance apprise. Ceci permet d'éviter l'introduction de certaines données erronées, tout en autorisant les changements de la base de connaissance dus à une éventuelle évolution du domaine (innovation technologique, évolution règlementaire, ...)