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La classification d'instances et de classes dans les formalismes à objets s'appuie sur une organisation hiérarchique des classes : le graphe de spécialisation. Celui-ci reflète la vision particulière que détient un spécialiste du domaine qui est en cours de modélisation et il constitue de ce fait la structure pivot de la base de connaissances à objets. La construction du graphe de spécialisation est cependant une tâche complexe qui exige un effort de formalisation important. Dès lors, il est utile de fournir au concepteur de la base de connaissances une aide pour sa construction.
Il est ainsi intéressant de détecter automatiquement, au sein d'un ensemble d'instances représentatives de la discipline étudiée, un certain nombre de groupes pertinents qui pourront constituer des classes. Cette problématique se rattache typiquement au domaine de la classification conceptuelle, encore appelée catégorisation, dont les objectifs sont d'une part, de détecter, au sein d'un ensemble de données, des groupements de données à forte similarité, et d'autre part, de ``résumer'' ces regroupements sous la forme de classes hiérarchisées, symboliquement caractérisables à l'aide d'un ensemble de propriétés à la fois homogènes et contrastées. En simplifiant et en réduisant la complexité des données d'un problème, ces résumés facilitent la compréhension, l'analyse du problème même et, par conséquent, ils aident la modélisation du domaine sous-jacent.
Les travaux effectués jusqu'à présent en classification conceptuelle se rattachent aux domaines de l'apprentissage automatique et de l'analyse des données. Or, dans ces deux approches, les langages de représentation utilisés sont beaucoup moins structurés que ceux développés dans le domaine des représentations à objets. Ce thème a donc pour objectif d'étendre les méthodes existantes au formalisme à objets tout en préservant les vertus d'explicabilité qui caractérisent cette approche.