Contribution à l'élaboration d'un modèle de raisonnement à partir de cas pour l'aide à l'interprétation d'organisations spatiales agricoles

Cette thèse porte sur l'étude du raisonnement à partir de cas pour aider à l'interprétation d'organisations spatiales agricoles. Les agronomes effectuent des enquêtes auprès d'exploitants agricoles, afin d'appréhender les relations entre structure spatiale et fonctionnement des exploitations. Des chorèmes d'exploitations, permettent de synthétiser ces données d'enquêtes. Nous avons modélisé l'organisation spatiale des exploitations par des graphes bipartites. À certains sous-graphes, décrivant des structures spatiales intéressantes, sont adjoints des explications, décrivant l'organisation fonctionnelle, pour constituer des cas. La modélisation conjointe a abouti à la reconception des chorèmes et à la constitution d'une base de cas et de hiérarchies de concepts du domaine. Le système de RàPC ROSA permet de proposer des explications de fonctionnement à un graphe en utilisant les cas enregistrés. La comparaison des graphes s'appuie sur le mécanisme des logiques de descriptions.The frame of this study is the case-based reasoning to bring a better understanding of relationships between spatial and functional organisation within a farm environment. Research initial data is based on interviews of farm owners. This data was compiled in choremes, that highlight the core entities for analysis. Their spatial organisation enable the connection with their functional organisation. We use graphs to model these choremes. They also have the convenience that they can be entered directly in the computer. This effort to formalise choremes into graphs has greatly modified the appearance of choremes and brings to the constitution of a cases base and a knwoledge model domain of concepts. Comparing graphs, with the principles of Case Based Reasoning, enable the matching of organisations. Thus the analysis of the behaviour of a farm from which we would only know the spatial description can be done by asking the system to retrieve explanation from previously analysed data.NANCY1-SCD Sciences & Techniques (545782101) / SudocNANCY-INRIA Lorraine LORIA (545472304) / SudocSudocFranceF