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Hippodamos Samuel GESCHE

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Page 1: Hippodamos Samuel GESCHE. 2 Hippodamos : lenjeu initial Cest bien connu : Modélisation de lexpertise Elaboration de théories scientifiques Modélisation

Hippodamos

Samuel GESCHE

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Hippodamos : l’enjeu initial

C’est bien connu : Modélisation de l’expertise Elaboration de théories scientifiques Modélisation d’un domaine par des ontologies

On peut exprimer de la connaissance pointue à travers des documents.

Mais on constate : Plusieurs experts du même domaine n’ont pas la même expertise Plusieurs chercheurs sur le même sujet n’aboutissent pas à la même théorie Plusieurs ontologies du même domaine sont différentes

Modéliser ne fait que renforcer les divergences d’opinion.

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Solutions

Deux approches complémentaires : Approche analytique : recherche de consensus, ou au moins

d’interopérabilité ; résolution des incohérences, utilisation de paradigmes multi-points de vue

Approche holistique : enrichissement par la diversité ; positionnement, discussion

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Approche

L’approche holistique : la confrontation La connaissance spécialisée n’est généralement pas totalement

exprimée (ce qui se conçoit bien, on oublie souvent de l’énoncer…) La connaissance spécialisée ne peut pas être objectivement évaluée

(évaluation par les pairs uniquement)

Seul le spécialiste a la clé de sa connaissance.

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Approche

Un atelier de confrontation numérique Basée sur des modèles déjà exprimés, dans différents

formalismes. Les utilisateurs visés sont les spécialistes eux-mêmes. Capacité de modéliser limitée (nécessité d’utiliser des

formalismes plus simples que les ontologies). Les outils sont donc privés des algorithmes les plus puissants. En

compensation, le savoir faire des spécialistes peut être utilisé.

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Approche

Principe : « rechercher la différence autour de la similitude »

Recherche des similitudes entre les modèles Exploration de l’environnement de ces zones similaires, en

visualisant les différences

Trois primitives : visualiser, rapprocher et éloigner Rapprocher les structures différentes mais néanmoins similaires Eloigner les structures ressemblantes mais néanmoins différentes Déclinaison en relations sémantiques : synonymie, équivalents,

liens (partition, évocation…), homonymie, faux-amis…

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Fonctionnalité « Multilingue » ?

Un atelier de confrontation numérique Basé sur la collaboration homme-machine Tolérant aux divergences de formulation Localisé (en FR / EN pour l’instant) Fondé sur la notion de graphe, formalisme indépendant de la

langue Et sur celle de relation, quelle que soit cette relation

Cet atelier peut-il servir pour la confrontation de structures formulées dans des langues différentes ?

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Problématiques

Quelles différences y a-t-il D’une part entre des experts d’un domaine où la terminologie

n’est pas figée, D’autre part entre des experts parlant des langues différentes ?

Quelles différences y a-t-il Entre confronter des avis différents quant au contenu (et donc la

théorie sous-jacente), Et confronter des avis différents quant à la langue (et donc la

culture, l’enseignement…) ?