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Nous faisons naturellement appel à notre expérience pour résoudre les èmes de la vie quotidienne. Nous nous remémorons les situations semblables déjà rencontrées. Puis nous les confrontons à la situation actuelle pour construire une nouvelle solution qui, à son tour, s'ajoutera à notre expérience.
Nommé en anglais case-based_reasoning (CBR)) le raisonnement à partir de cas (RàPC) copie ce comportement humain. Il résout les èmes en retrouvant des cas analogues dans sa base de connaissances et en les adaptant au cas considéré. 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 générer une solution.
Un système RàPC présente une base de cas. Chaque cas détient une description et une solution. Pour utiliser ces informations, un moteur est aussi présent. Celui-ci va retrouver les cas similaires au ème posé. Le moteur fournit une solution adaptée qui doit être validée après analyse. Enfin le moteur ajoute le ème et sa solution dans la base de cas. Pour développer un bon système de raisonnement par cas, il est donc indispensable de trouver une solution efficace à chacun de ces èmes. La révision et l'apprentissage sont deux autres èmes qui découlent des trois premiers.
La représentation des cas prend une place importante dans la réalisation d'un système RàPC. En effet cette représentation va engager 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.
Tous les RàPC n'ont pas forcément besoin des types d'informations. La description du ème et la solution apportée sont des éléments indispensables. Les index doivent être suffisamment concrets et abstraits à la fois pour qu'ils concernent un maximum de cas et qu'ils soient réutilisables dans les raisonnements futurs. Ils doivent aussi permettre de déduire rapidement les cas.
Fréquemment on considère les cas comme une liste de couples att-valeur. Chaque couple correspondant 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.