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Métaconnaisance et modèles cognitifs de jugement

Pinson, Suzanne (2022), Métaconnaisance et modèles cognitifs de jugement, Revue d'intelligence artificielle (RIA), 3, 1-2, p. 95-112. 10.5802/roia.21

View/Open
ROIA_2022__3_1-2_95_0.pdf (1.021Mb)
Type
Article accepté pour publication ou publié
Date
2022
Journal name
Revue d'intelligence artificielle (RIA)
Volume
3
Number
1-2
Publisher
Lavoisier
Pages
95-112
Publication identifier
10.5802/roia.21
Metadata
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Author(s)
Pinson, Suzanne
Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision [LAMSADE]
Abstract (EN)
Les thèmes de représentation et d’utilisation des connaissances et plus particulièrement ceux de connaissances déclaratives et de métaconnaissance ont constitué la base de nombreux travaux de recherche et de nombreuses thèses dirigées par Jacques Pitrat. Dans cet article, je relate mes interactions avec lui, et comment il m’a aidée à intégrer les modèles cognitifs de jugement et la méta-expertise dans un système à base de connaissances (SBC). Je présente ensuite mon travail de thèse qui a abouti à la création du système CREDEX, système de diagnostic et d’aide à la décision destiné aux analystes financiers dans leur démarche d’évaluation des entreprises demandant un prêt, en termes de forces et de faiblesses et de risque afférent. L’accent est mis sur la représentation de la connaissance experte sous-jacente, sur la formalisation des modèles de décision et sur la représentation des heuristiques de choix sous forme de métaconnaissances. Je montre enfin comment Jacques Pitrat m’a permis de généraliser ce travail et dans quels domaines ces travaux sont toujours d’actualité.
Subjects / Keywords
Métaconnaissance; connaissances déclaratives; système à base de connaissances; SBC; règles de production; méta-règles; modèles cognitifs de jugement; modèles multi-attributs; évaluation d’entreprise; risque crédit; CREDEX

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