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Les èmes de la vie quotidienne se résolvent naturellement en faisant appel à notre expérience. Nous nous souvenons les situations semblables déjà rencontrées. Puis nous les comparons à la situation actuelle pour construire une nouvelle solution qui, à son tour, s'ajoutera à notre expérience.
Le raisonnement à partir de cas (RàPC) encore appelé case-based_reasoning (CBR) calque ce comportement humain. Il résout les èmes en retrouvant des cas analogues dans sa base de connaissances et en les adaptant au cas considéré. Il y a une quinzaine d'années que cette technologie a vu le jour, mais les travaux initiaux sur le sujet remontent cependant aux expériences de Schank et Abelson en 1977 à l'Université Yale. Elle reste pourtant moins connue 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.
Une base de cas se trouve dans tout système RàPC. Chaque cas contient une description et une solution. Pour utiliser ces informations, un moteur est aussi disponible. Celui-ci va retrouver les cas similaires au ème posé. Après analyse, le moteur procure une solution adaptée qui doit être validée. Somme toute le moteur ajoute le ème et sa solution dans la base de cas.
Un système de raisonnement par cas digne de ce nom, se développe afin 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 déterminer 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'exigent pas forcément chacun des types d'informations. 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 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.
En fait, les cas comme une liste de couples att-valeur, sont bien considérés ; 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.