Simulation cognitive de la prise de décision d'experts; application au ...

tel-00547128, version 1 - 15 Dec 2010
78 Méthodologie de conception de modèles DBP à partir de connaissances
d’experts
5.3.3. Création du module d’appariement
Les connaissances liées au module d’appariement s’apparente à un dictionnaire : il contient
toutes les informations nécessaires à la gestion des indices critiques. Le module
d’appariement peut accéder aux valeurs numériques associées aux valeurs sémantiques pour
effectuer des calculs de distances sémantiques entre les patrons et la situation courante (voir
Figure 29).
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Figure 29 : appariement de patrons
Lors de la création de ce module, il faut enfin ajouter les différentes règles inter-indices
qu’utilisent les experts. Nous avons vu lors de la présentation de ce module qu’un paramètre
Aij permettait de représenter les liens entre les indices. Ces liens représentent le fait que la
reconnaissance d’un patron possédant une combinaison particulière de deux indices critiques
de la situation peut être plus pertinente qu’une reconnaissance d’un patron avec un plus
grand nombre de valeurs d’indices critiques proches : en clair ces liens représentent les cas
particuliers.
Le module d’appariement transmet au module de décision les patrons proches.
5.3.4. Création du module de prise de décision par critères
Enfin, le module de prise de décision par critères doit choisir un patron sur un ou plusieurs
critères. Pour la construction de ce module, il faut utiliser les critères identifiés
préalablement et paramétrer un algorithme de décision.
Plusieurs algorithmes sont possibles sous CogTRANS : choix sur critères unique ou multiples,
choix sur critère unique ou multiple avec pondération de la distance sémantique à la situation
courante.
Enfin, ce module peut être utilisé pour produire des comportements aléatoires. Les sommes
obtenues par les algorithmes ci-dessus permettent alors de poser une probabilité de
sélection du patron.
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