Abstract FR:

Dans les sciences d'observation telles que l'archeologie, la mineralogie ou la zoologie, de grandes quantites d'objets sont repertoriees sous forme de taxinomies et exprimees dans des catalogues au moyen d'un langage de description textuel, varie et nuance. La lourde gestion de ces catalogues et les problemes lies a la description et a la caracterisation des classes d'objets, ont fait naitre le besoin de construire d'une part une base de connaissances permettant d'integrer des informations coherentes, homogenes et non redondantes, d'autre part une structure de discrimination fiable, permettant de caracteriser les classes de maniere pertinente. Le principe d'explicitation des connaissances retenu dans le cadre de notre travail repose sur une approche incrementale. Notre systeme metis explicite progressivement les connaissances de l'expert et raffine le langage de description (appele modele structurel) a partir d'une suite de descriptions de classes qui lui sont presentees. Chaque nouvelle classe fournie au systeme, constitue un enrichissement et une nouvelle vision du modele de l'expertise, soit par specialisation d'une description deja acquise, soit par l'ajout d'une nouvelle description. Metis modifie ainsi dynamiquement le modele structurel des descriptions de classes explicitees. La taxinomie du domaine sert de fil conducteur pour guider le processus d'explicitation des connaissances. Elle est progressivement enrichie, permettant ainsi au systeme de presenter les traits discriminants et d'evaluer leur pertinence par apprentissage, ou avec le concours de l'expert