Participant : Gilles Bisson
Certains travaux en ``formation de concepts'' ont défini des méthodes de classification ``incrémentale''. Dans ces méthodes, la hiérarchie des classes est restructurée grâce à des opérateurs chaque fois qu'une nouvelle information est soumise au système. Ainsi, à chaque étape, la nouvelle donnée est uniquement comparée avec les classes déjà construites, ce qui diminue le nombre de comparaisons et la complexité algorithmique du problème. Malheureusement, ces systèmes sont incapables de travailler avec des données contenant des informations relationnelles.
Dans le cadre d'un stage de DEA [33], un mécanisme général de classification incrémental a été proposé qui permet de combiner (1) l'avantage de travailler avec des langages de représentation des connaissances de haut niveau basés sur les modélisations à objets, et (2) l'avantage d'avoir des mécanismes de classification incrémentaux capables de traiter des masses importantes de données. Ce travail se poursuit en visant à introduire de nouveaux opérateurs de restructuration et en étudiant l'impact de l'ordre de présentation des données.