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Représentation des connaissances et raisonnement

  Participants : Frédéric Alexandre, Christophe Antoine, Iskander Ayari, Olivier Aycard, Maroua Bouzid, Anne Boyer, François Charpillet, Vincent Chevrier, Marie-Pierre Chouvet, Rémy Foisel, Jean-Michel Gallone, Norbert Glaser, Jean-Paul Haton, Marie-Christine Haton, Nicolas Lachiche, Pierre Laroche, Florence Le Ber, Marc Lejeune, Jean Lieber, Ludmilla Mangelinck, Pierre Marquis, Olivier Maulmy, Malek Mouhoub, Nicolas Moureaux, Amedeo Napoli, Roselyne Nguyen, Arnaud Simon, Kamel Smaïli

Les activités de l'équipe en matière de systèmes à base de connaissances peuvent être rangées en trois grandes rubriques :

• l'acquisition et la représentation des connaissances, avec un accent particulier sur les méthodes d'acquisition pour systèmes multi-agents ( cf.  § 3.1.1 ), les systèmes à objets et les logiques de description ( cf.  § 3.1.4 ), ainsi que la fouille de données ( cf.  § 3.1.5 ),
• les modèles de raisonnement, notamment les modèles logiques ( cf.  § 3.1.6 ), les aspects liés au temps : raisonnement temporel ( cf.  § 3.1.2 ) et raisonnement en temps réel avec contraintes de ressources ( cf.  § 3.1.3 ), classification et raisonnement à partir de cas ( cf.  § 3.1.4 ),
• les architectures multi-agents et les mécanismes associés (négociation, protocoles de communication, etc., cf.  § 3.1.1 ).

• Systèmes multi-agents
  • Étude et modélisation de l'interaction
  • Acquisition et représentation des connaissances
  • Applications
  • Modélisation conceptuelle
  • Systèmes à base de connaissances pour l'interprétation et la simulation de paysages
• Raisonnement temporel
• Raisonnement sous contraintes de ressources
• Représentations de connaissances à base d'objets, classification et raisonnement à partir de cas
• Fouille de données - Application au domaine de la santé
• Algorithmes de calcul de premiers implicants/impliqués