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Pour dénouer les èmes de la vie quotidienne, nous recourons naturellement à notre expérience. Nous nous remémorons les situations semblables déjà rencontrées. Puis nous les apprécions à la situation actuelle pour édifier une nouvelle solution qui, à son tour, s'ajoutera à notre expérience.
Ce comportement humain est centré sur le raisonnement à partir de cas (RàPC) (nommé en anglais case-based_reasoning (CBR)). Il dénoue les èmes à partir des cas analogues dans sa base de connaissances. Cette technologie est apparue il y a une quinzaine d'années mais les travaux initiaux sur le sujet remontent cependant aux expériences de Schank et Abelson en 1977 à l'Université Yale. Elle reste pourtant encore assez méconnue par rapport à d'autres technologies appartenant au domaine des sciences cognitives comme le data mining. Elle diffère de cette dernière par son approche. En effet, ici, on n'utilise qu'indirectement les données pour retrouver les cas proches, à partir desquels on va trouver une solution idoine.
Un système RàPC produit une base de cas. Chaque cas possède une description et une solution. Pour utiliser ces informations, un moteur est aussi présent. Celui-ci va retrouver les cas similaires au ème posé. Après analyse, le moteur propose une solution ajustée qui doit être validée. Enfin le moteur ajoute le ème et sa solution dans la base de cas. Pour avoir un système de raisonnement par cas exceptionnel, il est donc important de trouver une solution efficace à chacun de ces èmes. La révision et l'apprentissage sont deux autres èmes qui sont issus des trois premiers.
La représentation des cas devient alors une nécessité lors de la réalisation d'un système RàPC. En effet cette représentation va encourager l'efficacité et la rapidité de la recherche des cas dans la base. Il est donc nécessaire de choisir les informations à stocker dans chaque cas et de trouver sous quelle forme.
Chacun des types d'informations, n'est pas utilisé par tous les RàPC. La description du ème et la solution apportée sont des éléments indispensables. Certaines caractéristiques (les plus discriminantes) seront utilisées en tant qu'index lors de la recherche et l'ajout de cas. Les index doivent être suffisamment tangibles et abstraits à la fois pour qu'ils intéressent un maximum de cas et qu'ils soient réutilisables dans les raisonnements éventuels. La déduction rapide des cas y est nécessaire.
De manière générale, on apprécie les cas comme une liste de couples att-valeur. Chaque couple ayant trait à une caractéristique. Ensuite il faut construire un modèle d'organisation et d'indexation pour relier les cas entre eux. Ce modèle doit posséder certaines qualités. Tout d'abord il est nécessaire que l'ajout assure l'accessibilité aux anciens cas.






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