lundi 16 mai 2011

Le raisonnement par cas : un savoir spécifique

Pour chaque problème complexe, il existe une solution simple, directe... et fausse. (Henry Louis Mencken)
Synthétiser le fruit d'une longue expérience d'expert est rarement possible, car il n'existe pas toujours assez de régularités dans les situations que l'expert a pu observer pour y parvenir. Cela n'empêche pas l'expert d'avoir accumulé une connaissance utile de son expérience.


Se servir des situations déjà rencontrées pour agir

L'une des formes les plus courantes de connaissance issue de l'expérience est le raisonnement par cas : l'expert, incapable de formuler une théorie générale résumant ses connaissances, parvient toutefois à appréhender avec succès la plupart des problématiques techniques de son domaine.
Est-ce là un savoir intrinsèquement tacite, difficile à éliciter et à formaliser ? Oui, si l'on souhaite précisément ce que l'expert est incapable de produire : une théorie. Non, si l'on cherche à obtenir de l'expert son savoir sous sa forme cognitive : un ensemble de cas rencontrés, auxquels on peut comparer chaque nouveau problème pour choisir la démarche adéquate de résolution.
Il y a donc deux éléments essentiels dans le raisonnement par cas :
  • d'une part, un ensemble de situations déjà rencontrées, la base de cas ;
  • et d'autre part, une évaluation de proximité permettant de dire dans quelle mesure tel cas nouveau est proche de tel autre déjà traité.
Éliciter les connaissances de l'expert revient donc à expliciter les cas formant la base, et à expliciter sur quels éléments l'expert se base pour évaluer la proximité des cas.
Mais autant il semble aisé de faire expliciter les cas par l'expert en le laissant "raconter sa guerre", autant il semble difficile d'éliciter son mode d'évaluation.

La modélisation des connaissances à la rescousse

Intéressons-nous d'abord à la difficulté majeure. Il existe une science relativement peu connue qu'on appelle l'ingénierie des connaissances, et qui s'est intéressé notamment aux tâches expertes, c'est-à-dire aux tâches qui requièrent un usage intensif de connaissances. Parmi celles-ci, on peut identifier un certain nombre de classes génériques regroupant les tâches expertes par similarité, et selon la méthodologie Common-KADS, l'une d'elles est la classe des tâches de diagnostic.
Ce que nous apprend l'ingénierie des connaissances, et en particulier Common-KADS, c'est qu'une tâche de diagnostic permet d'identifier une solution à un problème à partir d'un ensemble d'hypothèses sur l'origine du problème, chaque hypothèse se traduisant par une conséquence observable pouvant être confronté à la réalité par un test. De plus, il existe un nombre réduit de modèles de telles tâches de diagnostic, qui ne sont que des variantes d'un modèle de base.
Dans une certaine mesure, c'est bien ce que l'expert réalise : il identifie le cas déjà rencontré (la solution) qui lui paraît le plus proche d'un cas nouveau (le problème). L'expert qui raisonne par cas utilise donc selon toute vraisemblance une variante personnelle d'un de ces modèles.

L'intérêt de tels modèles, c'est de pouvoir s'appuyer sur un modèle pour formaliser la manière dont l'expert s'y prend. En particulier, dès lors qu'il réalise une forme de diagnostic, il a forcément dans ses connaissances un ensemble de connaissances spécifiques du diagnostic : solutions (i.e. cas), hypothèses, conséquences observables et tests. L'élicitation doit donc se focaliser d'abord sur l'identification de ces connaissances spécifiques.
Une fois identifié ces connaissances spécifiques, il faut les recenser, et établir les relations entre les cas, les hypothèses, les conséquences et les tests. Cet effort permet de ne retenir dans la base de cas que les connaissances utiles, ce qui simplifie la manipulation de la base par un novice.
Bien sûr, ce n'est qu'une description schématique du travail du médiateur technique qui aborde l'élicitation des connaissances d'un expert basées sur des cas. D'autres tâches expertes peuvent intervenir, l'élicitation des cas peut être basée sur des entretiens ou sur des données historiques enregistrées dans un ordinateur ou un cahier... Mais l'apport de la modélisation des connaissances facilite grandement son travail.