Disciplines et périmètre du programme

Intelligence artificielle, Mathématiques Appliquées, Sciences cognitives, Calcul intensif, Développement informatique

• Acquisition de connaissances

Toutes les méthodes qui vont permettre d'acquérir de la connaissance de manière automatique ou non (extraction de connaissances à partir de données, enquête, entretien, ...) et d’extraire des informations pertinentes en utilisant des connaissances.

• Formalisation, Représentation des connaissances

un ensemble d'outils et de procédés destinés à représenter et à organiser la connaissance acquise, dans le but de l'utiliser et le partager. Il existe de nombreux types de formalismes et de représentations, allant de modèle purement symboliques (fonctions qualitatives, ontologie, graphes conceptuels, graphes sémantiques, cartes conceptuelles, mind maps, graphes du Web sémantique) au modèle purement quantitatifs (systèmes d’équations différentielles par exemple).
 

• Intégration des connaissances

Processus consistant à synthétiser des représentations des connaissances à différentes échelles et sous différents formats (morceaux du puzzle) d’un phénomène en une représentation commune.
 

• Ingénierie inverse

Il s’agit du développement des méthodes et outils pour (1) définir le but recherché, (2) définir les arguments qui soutiennent ce but et (3) proposer des itinéraires et les moyens à mettre en œuvre pour atteindre ce but. L'ingénierie inverse comprend donc de l’aide à la décision (multi-critères, multi-objectifs, multi-arguments, mutli-acteurs) et met en œuvre des méthodes de contrôle de procédé, problème inverse, viabilité, robustesse...
 

Structuration thématique

(en cours de réflexion, mai 2012)

Acquisition de connaissances Elicitation de connaissances Extraction de données et de connaissances Apprentissage supervisé	Simplification et couplage de modèles Simplification de modèle Transposition de modèle Couplage de formalismes
Capitalisation et transfert de connaissances et de modèles Capitalisation de connaissances (scientifiques et savoir-faire) Transfert de connaissances Transfert de modèles	Reconstruction des dynamiques multi-échelles Raisonnement graphique Raisonnement probabiliste Raisonnement qualitatif
Aide à la décision Optimisation mono ou multi-objectif Optimisation de trajectoire Argumentation automatique ou semi-automatique	Prise en compte des incertitudes Quantification des incertitudes Représentation des incertitudes Propagation des incertitudes

 

Une démarche en deux temps : les méthodes et les problèmes d'application

• le développement de méthodes

En acquisition de connaissances : standardiser dans un référentiel, règles d’experts, stockage des données

En représentation de connaissances et raisonnement : représenter des connaissances hétérogènes et prise en compte des incertitudes

•  Les problèmes d’application

Simplification/Couplage de modèles : reconstruction de dynamiques multi-échelles

Eco-conception : optimisation multi-objectif
 
Capitalisation/Transfert de connaissances : Capitaliser des connaissances sur des objets et programmes CEPIA pour leur transfert

Ingénierie inverse : aider à la conception de produits spécifiques (alimentaire et non alimentaire)