Abstract FR:

Le systeme rebecas predit le comportement de processus complexes grace a un raisonnement a partir de cas (case-based reasoning). Ce comportement depend des interactions de nombreux parametres. Ceux-ci se repartissent en deux categories: les parametres source qui influencent le processus et les parametres cible temoignant de l'influence des parametres source. Dans notre systeme, cette influence est immediate, elle peut etre durable. Rebecas produit des hypotheses sur la valeur future des parametres cible en fonction de l'historique des parametres source. Les phenomenes mis en jeu dans ce type de processus sont continus. Un cas representant le comportement d'un processus termine a donc une representation continue, contrairement aux representations de style frame, tres majoritaires en raisonnement a partir de cas. Un cas dans rebecas est en effet compose d'historiques representant les valeurs successives de parametres. Nous proposons pour l'appariement des cas un algorithme d'appariement approximatif de chaines de caracteres, prenant en compte l'aspect temporel de leur representation. Cet algorithme consiste a rechercher un cas dans lequel est inclus l'historique du cas a predire. Compte-tenu de la complexite de cet appariement, tous les parametres ne peuvent etre consideres simultanement. C'est pourquoi l'appariement propose est realise selon differents points de vue. Ceci a pour consequence la restriction de la description du comportement du processus a un des parametres source. Une partie d'un cas est selectionnee, selon un point de vue donne. Plusieurs cas peuvent ainsi etre choisis. Rebecas selectionne le meilleur en considerant l'ensemble des points de vue, et la synchronisation des differentes parties selectionnees dans ce cas. Rebecas est actuellement utilise pour la prediction du comportement d'incendies de forets. Nous montrons que cette approche peut etre appliquee a d'autres domaines