Abstract FR:

Le sujet de cette these est de modeliser et de realiser un prototype d'un systeme d'apprentissage apprenant les regles et les meta-regles necessaires a l'expertise de certaines problematiques dont les exemples et les contre-exemples sont representables sur un espace euclidien a n dimensions. L'apprentissage se reitere sur quatre phases. Dans une premiere phase, les sequences d'actions des exemples sont partitionnees en sous-sequences coherentes (tactiques). Dans une seconde phase, les tactiques sont comparees par le biais de fonctions geometriques identifiant une relation geometrique causale, traduite par une regle conceptuelle. Ces regles sont generalisees pour recouvrir des classes de situations tactiques. Dans une troisieme phase de planification strategique, les exemples sont reecrits en chronologies de regles dont la comparaison et la generalisation generent des meta-regles ordonnancant l'application des regles. Lors d'une derniere phase de revision des connaissances, les regles et les meta-regles sont utilisees dans un systeme expert testant ses connaissances apprises, et reintroduisant comme contre-exemples, des sequences qu'il juge defavorables dans sa base de connaissances. Ce systeme est actuellement applique sur le jeu de go