Acquisition des connaissances et raisonnement dans un univers multi-agents : application à la prise de décision en génie civil urbain

Cette these se situe dans le domaine de l'intelligence artificielle, dans le cadre plus particulier des systemes multi-agents. Les idees, propositions et realisations qui y sont presentees sont issues des difficultes que nous avons rencontrees en traitant le cas particulier d'un systeme multi-experts en maintenance de voirie urbaine, le systeme ROSY (road system), developpe en collaboration avec la mairie de Nancy. Ce systeme sert a illustrer les propositions emises tout au long du manuscrit. Nous presentons tout d'abord succinctement l'outil ATOME, generateur de systemes a multi-bases de connaissances fonde sur le modele du blackboard realise dans notre laboratoire, avec lequel ROSY est developpe. Nous decrivons ensuite le systeme multi-experts en lui-meme. Cette modelisation est issue de l'analyse de la demarche experte et de l'acquisition des connaissances necessaires au raisonnement expert. Les principales techniques utilisees lors du processus d'acquisition des connaissances avec l'expert en voirie urbaine sont detaillees et une methode d'acquisition faisant appel a la notion de constructeurs est proposee. Le probleme de la modelisation des connaissances est alors aborde. Dans un premier temps, nous nous consacrons a l'etude de la representation de donnees et connaissances particulieres, principalement les donnees visuelles et les regles graduelles. Nous voyons alors les modifications qui ont ete apportees aux specialistes de l'outil ATOME de facon a reproduire plus fidelement le raisonnement expert. De meme, des propositions sont emises pour une meilleure gestion de la communication entre tâche et specialistes et pour un controle plus explicite.