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Cooperation et evaluation cognitive d x27 agents artificiels pour la supervision

Coopération et évaluation cognitive d ? agents arti ?ciels pour la supervision Gilles Dumont d ? Ayot Louise Travé-Massuyès et Joseph Aguilar-Martin LAAS -CNRS Université de Toulouse avenue du Colonel Roche Toulouse Cedex gdumont louise aguilar laas fr Résumé L ? objectif de ces travaux est d ? évaluer la plausibilité cognitive de modèles de raisonnement couramment utilisés en Intelligence Arti ?cielle en les mettant en correspondance avec le raisonnement humain ceci dans des situations de supervision de systèmes dynamiques Pour cela un micro-monde lié au domaine de la physique hydraulique est utilisé Il s ? agit en premier lieu de développer des opérateurs arti ?ciels capables de superviser ce processus chacun dans un ??style cognitif ? spéci ?que Trois types d ? agents ont ainsi été mis au point basés sur le raisonnement qualitatif la classi ?cation à partir d ? exemples et le raisonnement à base de cas La seconde phase consiste à comparer les séquences d ? actions correspondant aux raisonnements d ? un opérateur humain et d ? un agent arti ?ciel durant la t? che de supervision Cela est réalisé par l ? intermédiaire d ? une notion d ? intention associée aux actions Dans un dernier temps la coopération entre ces trois modes fondamentaux de raisonnement est envisagée Mots-clés Supervision de procédés raisonnement qualitatif classi ?cation à partir d ? exemples raisonnement à base de cas plausibilité cognitive intention associée à une action logique oue CAbstract This work aims at evaluating cognitive plausibility of the main reasoning paradigms proposed by Arti ?cial Intelligence by comparing their outputs to human reasoning in situation of process supervision For this purpose a micro-world in the uids domain is used Arti ?cial operators able to supervise this process and corresponding to speci ?c cognitive styles ? are then developed Three types of agents are presented based on qualitative reasoning principles classi ?cation from examples and case based reasoning respectively In a second phase the work compares the action sequences corresponding on one hand to human operators reasoning and on the other hand to arti ?cial operators reasoning during the process supervision task This is performed thanks to a notion of intention associated to actions Finally the coopération of the three reasoning styles is considered Keywords Process supervision qualitative reasoning classi ?cation from examples case base reasoning cognitive plausibility intention of an action fuzzy logic INTRODUCTION La supervision de procédés est mise en ?uvre dans plusieurs domaines tels que les centrales nucléaires la médecine la navigation aérienne ? Des erreurs de la part de l ? opérateur de supervision peuvent avoir des conséquences graves Pour limiter ces erreurs on peut soit automatiser le processus de façon poussée voire ne plus utiliser d ? opérateur humain ce qui est possible pour des t? ches simples et routinières soit fournir à l ? opérateur humain une aide intelligente ce qui implique une compréhension ?ne de son raisonnement aussi bien lorsqu ? il y a réussite de l ? opération de supervision