Assistance au calage de modèles numériques en hydraulique ... - TEL

4.2 OUTILS DE FORMALISATIONLes connaissances génériques sur le calage de modèle sont un sous-ensemble de lapremière catégorie identifiée par Amdisen. Ces connaissances sont indépendantes dudomaine et englobent notamment la définition d’un modèle numérique, et la descriptionde la tâche de calage de modèle. Nous entendons ici par domaine la disciplineconsidérée : hydraulique fluviale 1D, hydrologie distribuée, etc. Les connaissances relativesà l’hydraulique fluviale 1D ont pour la plupart été recensées dans le chapitre 1.Nous avons ensuite scindé la deuxième catégorie identifiée par Amdisen en deuxniveaux, afin de pouvoir distinguer les connaissances indépendantes du code de calculutilisé des connaissances spécifiques à l’utilisation de celui-ci.Les connaissances du domaine sont à la fois spécifiques au domaine et indépendantesdu code de calcul utilisé. Il est important de noter que seules les connaissances directementmises en œuvre dans l’optique du calage de modèle numérique sont prises en compteet formalisées en conséquence. Les chapitres 2 et 3 contiennent une grande partie desconnaissances du domaine d’application dont nous proposons une formalisation.Les connaissances sur le code de calcul relèvent de l’utilisation de ce code pour lecalage de modèle. Elles portent sur le contenu sémantique – relatif au domaine – desentrées et des sorties du code, mais aussi des heuristiques associées à sa bonne exécution(détection des erreurs et actions conséquentes).Enfin, les connaissances sur le système étudié et son modèle sont constituées des donnéeset des informations recueillies sur le système particulier étudié et sur le modèlenumérique que l’on se propose de caler.4.2 Outils de formalisationCette section présente les outils utilisés pour formaliser l’ensemble des connaissancesévoquées dans les paragraphes précédents. Cette formalisation s’est effectuée engrande partie de manière graphique au travers de diagrammes utilisant la notation UML(OMG, 2003, chap. 3), dont l’annexe B propose une introduction.4.2.1 Diagrammes de classes UMLLe langage UML s’est imposé naturellement pour la représentation des connaissancesdescriptives, puisqu’il est actuellement devenu un standard pour la conceptionorientée objet de systèmes informatiques (Muller et Gaertner, 2000), standard maintenupar l’Object Management Group 6 . De plus, ce langage – et plus précisément sesdiagrammes de classes 7 – est depuis peu utilisé pour représenter des connaissances sousforme d’ontologies (Cranefield et Purvis, 1999; Kogut et al., 2002). Dans le domainede l’intelligence artificielle, une ontologie est, pour reprendre la définition de Gruber(1993), la ✭ spécification explicite d’une conceptualisation 8 . ✮ On peut dire plus simplementqu’une ontologie est une description des concepts et de leurs liens au sein d’undomaine donné 9 .Un diagramme de classes UML peut par ailleurs être accompagné d’un ou plusieursdiagrammes d’objets dans lesquels sont représentées des instances des classes. Une6. www.omg.org7. Voir l’annexe B, p. 233.8. Proposition de traduction pour ✭ An ontology is an explicit specification of a conceptualization. ✮9. Le Grand Dictionnaire Terminologique (www.granddictionnaire.com) donne la définition suivantedans le domaine de l’intelligence artificielle : ✭ Ensemble d’informations dans lequel sont définis lesconcepts utilisé dans un langage donné et qui décrit les relations logiques qu’ils entretiennent entre eux. ✮84