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Participants : John van den Elst, Frank van Harmelen, Monique Thonnat
Mots-clés : pilotage de programmes, modélisation des connaissances Afin de mieux comprendre la problématique du pilotage de programmes de traitement d'images, d'améliorer la qualité de l'utilisation des techniques de traitement d'images existantes et d'élargir leurs domaines d'application, les connaissances impliquées dans le processus de prise de décision de l'expert doivent être décrites de manière structurée et indépendante de l'implantation. Ceci peut être atteint en appliquant des techniques de modélisation des connaissances. Nous avons étudié dans quelle mesure les compétences sur le pilotage de programmes de traitement d'images peuvent être représentées explicitement. Une description des connaissances de pilotage de programmes de traitement d'images permet le transfert des compétences de l'expert qui a développé la bibliothèque vers des utilisateurs novices.
La modélisation des connaissances est un sujet classique dans le domaine de l'intelligence artificielle, qui implique la description de la nature et de la structure des connaissances spécifiant le comportement de la résolution de problèmes souhaité. Le modèle d'expertise de KADS a montré qu'il est une approche efficace pour ce but. Ce modèle d'expertise fournit une structure des connaissances pré-définie indépendante de l'implantation pour la spécification du comportement de résolution de problèmes, et permet de définir une catégorisation de connaissances nécessaires pour générer ce comportement. En se référant à certaines méthodes de génie logiciel, une telle spécification est appelée une spécification fonctionnelle. Nous avons donc utilisé le modèle KADS pour décrire la nature et la structure des connaissances impliquées dans le pilotage de programmes de traitement d'images. Ceci permet une description intuitive et de haut niveau des concepts qui jouent un rôle dans le pilotage de programmes, en utilisant des théories génériques pour différents types de connaissances. De plus, cette modélisation fournit un guide pour la représentation des connaissances de l'expert, propose un cadre pour la vérification et la validation des informations et peut servir de base pour la formalisation et la structure de l'implantation.
Afin de nous permettre d'appliquer et d'évaluer la spécification fonctionnelle du pilotage de programmes de traitement d'images, nous l'avons implantée dans un système de pilotage de programmes. Pour atteindre notre objectif de recherche, le système existant OCAPI a été utilisé comme point de départ. OCAPI (Outil de Contrôle Automatique de Procédures Images) est un noyau de système à base de connaissances dédié au pilotage de programmes, qui a été développé à l'INRIA Sophia Antipolis. Dans un premier temps, nous avons décrit la connaissance contenue dans les concepts et les mécanismes d'OCAPI à un niveau conceptuel en utilisant le modèle d'expertise de KADS. En s'appuyant, d'une part sur cette spécification fonctionnelle d'OCAPI et, d'autre part, sur des expériences applicatives, nous avons identifié des informations incomplètes et non pertinentes, telles qu'une représentation des données insuffisamment expressive, un manque de possibilité de réutiliser des programmes, un manque d'information sur la planification dynamique des programmes, des mécanismes d'évaluation et d'ajustement trop localisés, etc.
La spécification fonctionnelle d'OCAPI a été ensuite améliorée et augmentée en se basant sur des techniques de réutilisation de composants logiciels (génie logiciel), des techniques de planification (intelligence artificielle), des systèmes existants de pilotage de programmes, et sur notre expérience pratique sur des applications comme la détection d'obstacles dans des scènes routières, l'imagerie médicale et la classification de galaxies.
Nos travaux ont pour résultat une spécification fonctionnelle du pilotage de programmes de traitement d'images.
En appliquant la méthode KADS de conception par conservation de structure, ce modèle fonctionnel a été implanté dans un moteur de pilotage de programmes (PULSAR), en utilisant l'architecture de LAMA et le langage d'expression de connaissances YAKL.
Le modèle de connaissances et son implantation ont été illustrés dans le domaine des systèmes de vision autonomes : la détection d'obstacles dans des scènes routières (base PROMETHEE), et le traitement d'images médicales (base AFSIM cf. 3.1.5 ). Les solutions proposées sont principalement développées pour ces domaines d'application, mais nous avons essayé de les garder les plus génériques possibles.
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