Acquisition de connaissances et apprentissage automatique pour l'élaboration d'une base de connaissances
Résumé
Cet article présente une étude de faisabilité d'un système à base de connaissances pour l'aide à la certification des Systèmes de Transport Terrestre Automatisé (STA). L'étude nous a conduit à introduire conjointement des techniques d'acquisition de connaissances et d'apprentissage symbolique-numérique. L'approche développée met à contribution deux mécanismes d'apprentissage : CHARADE /GANA 87/ et CLASCA /HADJ 91/, pour dégager un savoir-faire en certification, à partir d'exemples de scénarios historiques d'analyse de sécurité détenus par les experts de certification et les constructeurs sur les "STA" déjà certifiés. Cette recherche est soutenue par une bourse de doctorat cofinancée par la Région Nord-Pas de Calais et l'INRETS. Elle résulte d'une collaboration entre l'INRETS-CRESTA et le LAIH de l'Université de Valenciennes dans le cadre du GRRT (Groupement Régional pour la Recherche dans les Transports).
Mots clés
Sécurité ferroviaire
Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Certification
Apprentissage à partir d'exemples
Incrémentalité
Acquisition des connaissances
Apprentissage symbolique-numérique à partir d'exemples
Formation incrémentale de descriptions conjonctives de classes
Génération d'un système de règles
Système à base de connaissances
Transport guidé
Classification des scénarios
Evaluation des scénarios.