Abstract FR:

Les travaux présentés dans ce mémoire ont pour objectif la conception d'une approche système adaptable et évolutive, pour l'interprétation de documents techniques. L'application proposée concerne le traitement de plans de l'itinéraire du réseau de France Télécom. L'approche mise en œuvre est basée sur une modélisation des connaissances nécessaires à un système pour interpréter un document. Cette modélisation permet de représenter de façon explicite les connaissances relatives aux données et à leur voisinage, ainsi que celles relatives à la stratégie d'interprétation. L'approche est également basée sur un système multi-agents qui permet de gérer dynamiquement la stratégie d'interprétation. Chaque agent est autonome et communiquant. Il est chargé d'appliquer une méthode de construction de données en collaborant avec les autres. La stratégie d'interprétation de documents est basée sur une approche mixte. Elle débute par l'expression des besoins de l'utilisateur sous la forme d'une intention de construction. La partie descendante de l'approche est caractérisée par la propagation de cette intention. Au cours de cette propagation, chaque agent négocie avec d'autres la construction de données nécessaires à son travail. Ils élaborent ainsi dynamiquement la stratégie de construction. La partie ascendante de l'approche concerne la construction de données par les agents. Elle exploite pour cela la stratégie construite au cours de la partie descendante. A haut niveau, la cohérence des données construites est évaluée par rapport au modèle de connaissances. Cette évaluation permet aux agents d'estimer la robustesse des données produites. Le système peut ensuite remettre en cause les données évaluées comme incohérentes pour les rendre cohérentes. L'autonomie des agents et la gestion des données construites permet l'émission d'hypothèses multiples. Il est ainsi possible de mettre en concurrence des agents et également d'interpréter de différentes façons une même zone de l'image. En utilisant leurs connaissances, les agents peuvent ensuite fusionner les données construites et sélectionner les plus cohérentes. Enfin, l'implémentation du système exploite une base données et des outils logiciels permettant de le répartir sur différentes machines, quel que soit l'environnement.