Lors de ce séminaire, Joël Colloc (CNRS/université du Havre Normandie) abordera ses travaux sur la thématique "FVSOOM : Un modèle et une méthode de dévelopement de systèmes d'aide à la décision et de bases de connaissances en chimie, biologie et en clinique médicale".

FVSOOMM repose sur un modèle orienté objet spécifique fondé principalement sur la composition d’objets composants et d’objets jonctions contrairement à la plupart des modèles objets qui reposent sur la notion de classe d’objet. Pour chaque objet composé, on associe un espace vectoriel flou temporel qui exprime récursivement son évolution comme la somme des vecteurs de ses objets composants jusqu’aux objets simples qui sont définis uniquement par des attributs. Le vecteur de chaque objet simple est la somme des vecteurs de ses attributs dont la propriété est exprimée par une fonction sigmoïde normalisée sur un intervalle :
[-1,1] selon le domaine de définition établi par l’expert du domaine par exemple la température corporelle en °C : [35,41] ® [-1,1]. Cette approche a été utilisée pour élaborer des bases de connaissances dans des domaines très variés : en clinique médicale (cardiologie, neurologie, urgence toxicologique), en gestion (marketing), en psychologie cognitive (informatique émotionnelle), en sciences de l’éducation (tutorial d’élèves), en urbanisme (aide à la décision territoriale).

La méthode associée décrit les étapes de conception et de réalisation d’un système multi-agents d’aide à la décision (SMAAD). Le cycle de vie guide l’élaboration des composants connaissances de ce système, les processus de raisonnement et les interfaces nécessaires aux trois principales catégories d’utilisateurs (Experts Système, Experts des domaines de connaissances, Utilisateurs finaux). FVSOOMM repose sur l’analogie structurelle réalisée par le calcul des vecteurs associés  aux attributs, puis aux composants connaissances nécessaires aux différents objectifs de décision sélectionnés par le SMAAD. Différents exemples en biochimie, toxicologie, biologie et clinique médicale seront présentés afin de montrer l’unification nécessaire de ces domaines de connaissances pour élaborer une décision opérationnelle conforme aux besoins des utilisateurs. Une conclusion décrira les forces et les faiblesses de notre approche, les recherches en cours et les perspectives de ce travail notamment en matière d’éthique de l’utilisation de l’IA.