Raisonnement à partir de cas : Une technique d’adaptation des cas basée sur les réseaux de neurones

Abstract

Le raisonnement à partir de cas (RàPC) est un paradigme issu de l'intelligence artificielle qui permet la mise en place d'un système à base de connaissances. Il consiste à résoudre un nouveau problème en se remémorant et en adaptant un ou plusieurs cas passés déjà résolus. L’adaptation constitue l’étape la plus importante du processus de RàPC. Elle nécessite l'acquisition d'un ensemble de connaissances spécifiques généralement très difficiles à modéliser. Dans ce mémoire, nous proposons une technique d'adaptation des cas qui est basée sur l'utilisation de réseau de neurones. On fournit à l'entrée du réseau le nouveau problème rencontré et on récupère à sa sortie la solution adaptée. Cette technique présente deux principaux avantages: (1) l'apprentissage des réseaux de neurones se fait avant le processus de raisonnement ; (2) les réseaux générés peuvent être réutilisés dans les futures adaptations. Elle sera appliquée à l’adaptation des scénarios d’apprentissage pédagogique, décrits sous forme de suites d’activités, aux apprenants décrits avec le modèle IMS-LIP.