Abstract FR:

Ce document presente une these en apprentissage automatique, une branche de l'intelligence artificielle, et donc une these en informatique. Le theme en est le raisonnement par analogie. Il s'agit la d'un mode de raisonnement qui exploite similitudes et differences entre entites, afin de permettre des inferences. Il existe une grande variete de natures pour les inferences possibles. Nous les detaillerons au debut de ce travail. La these que nous defendons propose tout d'abord une definition des notions de similitude et de difference, dans le cadre du raisonnement par analogie. Nous montrerons qu'il est bien fonde d'assimiler similitudes et reutilisation de processus de reconnaissance des connaissances. La notion de differences sera percue comme le complementaire des similitudes. Nous allons etayer cette these en presentant un modele qui rend compte des etudes deja menees dans le domaine de l'analogie. Notre modele en offre une unification. Mais il incorpore aussi comme nouvelle methode de resolution du raisonnement par analogie, les theories et les techniques de l'informatique, et plus particulierement de l'apprentissage automatique. Le resultat de notre construction est une contribution a l'apprentissage automatique par l'incorporation du raisonnement par analogie, et aux sciences cognitives, par l'amelioration des modeles actuels et le substrat theorique offert. Il contribue aussi a un debat qui transcende l'intelligence artificielle : pensee et langage sont-ils indissociables ? notre these appuie l'interpretation selon laquelle la definition de la pensee doit etre elargie. Notre modele de raisonnement par analogie construit un mecanisme dont le fonctionnement n'est pas tributaire du langage. L'ajout d'un langage en ameliore considerablement les capacites. Le langage permet la communication. Il permet aussi d'accroitre la qualite du raisonnement. Mais en observant le modele que nous proposons, on s'apercoit que ce n'est plus l'equivalent de la pensee.