Ingénierie des connaissances pour traiter de l’hétérogénéité des données issues de systèmes sociaux - IA et Altérité radicaleReport as inadecuate




Ingénierie des connaissances pour traiter de l’hétérogénéité des données issues de systèmes sociaux - IA et Altérité radicale - Download this document for free, or read online. Document in PDF available to download.

1 SND - Sciences, Normes, Décision

Abstract : Ce mémoire d’habilitation présente l’état de mes travaux sur l’ingénierie des connaissances pour traiter de l’hétérogénéité des données issues de systèmes sociaux.Mes travaux ont d’abord porté sur des algorithmes d’apprentissage, puis sur des systèmes d’agents en co-évolution avant que je ne modélise et ne simule des systèmes plus sophistiqués d’acteurs sous la forme de modèles spatiaux à trois niveaux correspondant à des phénomènes sociaux réels comme la mobilisation de masse en RDA en 1989. Ces recherches étaient réalisées en coordination avec Wolf-Dieter Eberwein, spécialiste en Sciences Politiques.Cette modélisation m’a amené à identifier le concept d’hétérarchie pour modéliser des systèmes hétérogènes multi-agents et multi-niveaux.J’ai également utilisé cette notion d’hétérarchie pour concevoir des modèles d’évolution du système juridique de gestion des données personnelles.Toujours dans le cadre de l’étude des hétérogénéités des données issues de systèmes sociaux j’ai ensuite travaillé avec Francis Rousseaux et Eddie Soulier sur des modèles d’ingénierie des connaissances s’appuyant sur l’intelligence territoriale et l’hétérogénéité des lieux, les hétérotopies.Ces travaux se poursuivent avec Francis Rousseaux et Jean Petit, un doctorant nouvellement inscrit.Mes travaux les plus récents avec Francis Rousseaux et Guillaume Blot, un doctorant que j’encadre, portent sur les hétérogénéités temporelles constatées lors de parcours de contenus de connaissance accessibles en e-learning.Ces recherches sur les systèmes multi-agents présentant différentes formes d’hétérogénéités m’ont amené à les replacer dans le contexte des systèmes plus classiques d’intelligence artificielle construits sur les capacités rationnelles individuelles des agents.Je dégage dans ce mémoire la notion d’altérité radicale qui fédère ces travaux sur les systèmes multi-agents hétérogènes et produit des données elles-mêmes hétérogènes pour des systèmes d’agents.Pour cette hétérogénéité je propose des familles d’opérateurs et je présente brièvement quelques-unes de leurs propriétés.J’indique enfin des travaux qui pourront faire l’objet de sujets de thèses à venir ou qui sont déjà en cours de traitement par des doctorants et qui mettent en jeu différentes formes d’hétérogénéité présentées ici.

en fr

Keywords : Knowledge management Adaptive Complex Systems

Mots-clés : Systèmes multi-agents Gestion des connaissances Humanités numériques Réseau social Ontologies Agents cognitifs Systèmes complexes adaptatifs Agrégation de données hétérogènes Opérateurs d’altérité Intelligence artificielle Altérité radicale Modèles





Author: Pierre Saurel -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



DOWNLOAD PDF




Related documents