Méthodes d'intelligence artificielle pour l'enseignement : le raisonnement sur des bases de données images, sons ou textes

RÉSULTATS : Construction d'un modèle de raisonnement automatique.
Le but est d'aider des élèves de collège à dater un édifice historique en les incitant à observer quelques éléments caractéristiques de son architecture. Pour répondre aux questions, les élèves disposent d'une aide en ligne (textes et images). En fin de consultation, le système fait une synthèse commentée de toutes les datations partielles qu'il a successivement produites.
Observation de situations d'apprentissages.
Les élèves découvrent la spécificité des informations contenues dans des images. Ils construisent des bases indexées et améliorent ainsi leur perception d'un domaine: sélection de documents significatifs, définition de descripteurs pertinents permettant des classements divers, distinction entre caractères généraux et caractères spécifiques. À ce niveau, les élèves effectuent des tris sur critères qui les conduisent à élaborer des raisonnements logiques.
À l'aide d'un générateur de systèmes experts, les élèves réutilisent les mêmes descripteurs pour élaborer des règles de production et les enchaîner dans un arbre logique. Les systèmes de raisonnement automatique (restreints) ainsi créés sont capables de poser des questions pertinentes et, à partir des réponses fournies, de générer des conclusions logiques.

RESPONSABLES : Alain BEAUFILS.
MEMBRES DE L'ÉQUIPE : Gérard BARDOU, Jean-Claude CHAUVEAU, Luc RIA, Philippe SHUBERT, Loöc MARTIN.
DURÉE : 1987-1989.
PUBLICATIONS : BEAUFILS A. (1989). "Pratiques actives en Intelligence Artificielle: utilisation et création de systèmes experts dans le cadre d'un auto-apprentissage". Intelligence Artificielle & Systèmes Experts, n.29, p.17-24.
BEAUFILS A. (1991). "Construction de bases de données multimédias, exercices sur le tri, la navigation ou le raisonnement". In D.Burger, Technologies hypermédias, implication pour l'enseignement aux jeunes déficients visuels. Paris, INSERM-CNEFEI, p.65-78.
DESCRIPTEURS : Base de données / élèves auteurs / images / intelligence artificielle / auto-apprentissage.