Abstract FR:

Nous presentons un mode de raisonnement general, que nous appliquons en particulier a l'interpretation des donnees, en vue de leur validation, et eventuellement de diagnostic. Cette forme de raisonnement est basee sur la mise en correspondance entre deux categories. La premiere categorie represente le contexte, c'est-a-dire un ensemble de facteurs explicatifs. La deuxieme categorie represente le phenomene, soit la variable a expliquer. D'un point de vue cognitif, les categories de contexte et de phenomene sont caracterisees par une organisation a base de prototypes, et la representation des variations autour de ces prototypes. L'association entre ces deux categories genere une categorie complexe, appelee cas de reference. Les prototypes et les variations sont relies par des regles. Notre modele, dit type-graduel, raisonne en variations graduelles par rapport a des prototypes. De par ses proprietes de gradualite et de continuite, la logique floue est un outil privilegie pour le representer. Ce type de raisonnement graduel, qui s'appuie sur des relations d'ordre, ne peut etre modelise par des methodes existantes, telles l'analogie et la deduction floues. Par extension des representations linguistiques de ces formes de raisonnement, nous modelisons notre forme de gradualite par des metaregles d'inference et de variation. Par exemple, la metaregle d'inference, si x est un peu plus grand que a, alors y est un peu plus grand que b, associee a la metaregle de variation, plus x croit par rapport a a, plus y croit par rapport a b, represente une forme d'approximation, par extrapolation d'une valeur floue legerement superieure a a. Les variations de x et de y sont modelisees par des modificateurs linguistiques. Des degres globaux de variation, de x et de y, sont definis en fonction des degres de variation des bornes de leurs supports et de leurs noyaux respectifs. Les methodes d'inference generales mises en uvre sont appliquees aux regles graduelles, ainsi qu'aux regles specifiques du modele typograduel. Le modele est valide sur une application au diagnostic de dangerosite des virages, situes hors agglomeration.