Automates
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14 mars 2002
propos
recueillis par Jean-Paul Baquiast, le 24/02/2002
Discussion avec
Eunika Mercier-Laurent
Gestion des connaissances
et intelligence artificielle
Cet
interview est le premier d'une série que l'AFIA (Association
Française pour l'Intelligence Artificielle) souhaite consacrer
à un certain nombre de chercheurs choisis dans la communauté
IA française. Ils seront publiés sur le nouveau portail
de l'AFIA http://www.afia-france.org,
ainsi que dans notre revue en ligne Automates-intelligents . L'objectif
est de mieux faire connaître les travaux des équipes
et des laboratoires, recherches trop souvent réservées
aux seuls spécialistes
A
notre avis, la communication en direction des autres disciplines,
du milieu économique et plus généralement du
grand public constitue désormais un enjeu majeur. Les chercheurs
français sont bons, souvent très bons, mais ils pensent
trop souvent que le fait d'être connus de tous va de soi,
ce qui n'est évidemment pas le cas, particulièrement
hors leur domaine...
Aujourd'hui, l'insertion dans des réseaux de gestion des
connaissances et des compétences est indispensable à
la survie scientifique et économique. Outre des démarches
bien précises à l'égard de ces réseaux,
ceci suppose la publication d'articles ou d'ouvrages visant la vulgarisation,
la participation à des émissions, à des enquêtes
et interviews organisés par les médias, l'inscription
dans des cercles de connaissance partagée... : une démarche
indispensable qui demande du temps, nécessite parfois quelque
apprentissage...
D'un
commun accord avec Eunika Mercier-Laurent (eml@wanadoo.fr), chargée
de la communication au sein de l'AFIA, nous avons convenu de commencer
par elle cette série d'interviews. Docteur en informatique,
Eunika Mercier-Laurent présente en effet non seulement l'avantage
de se situer à l'intersection du secteur privé et
du monde académique, mais aussi de conduire des travaux intéressant
à la fois l'IA et les activités d'enseignement et
de gestion des connaissances qui se développent aujourd'hui
sur les réseaux (Knowledge Management, e-learning, etc.).
Jean-Paul
Baquiast et Christophe Jacquemin
Eunika
Mercier-Laurent
EML Conseil -Knowledge Management Dept.
Chercheur Associé Groupe MODEME IAE Lyon III
620, Chemin des Grives, 34160 ST DREZERY
T 04.67.86.65.81 M 06.17.36.50.24 eml@wanadoo.fr http://pro.wanadoo.fr/eml-conseil
Entovation Intl Network www.entovation.com
Après avoir obtenu un diplôme d'ingénieur
en électronique de Politechnika Warszawska en 1973,
elle travaille comme expert international en brevets à
Polservice (Varsovie). Arrivée en France en 1975, elle
fait un DEA d'automatique, option Traitement de l'Information
à l'Université Paris 7, puis de la recherche
à l'INRIA jusqu'à la fin de 1981. Dans le cadre
de sa thèse, elle réalise une maquette d'un
processeur spécialisé en consultation de bases
de données en langage naturel (projet Trèfle).
Ensuite, dans le cadre du projet Kayak, elle participe à
la conception du Buroviseur - un ordinateur personnel pour
le travail collaboratif intégrant le GED et le multimédia
et à la modélisation des activités de
bureau (IA)
En 1982 elle rejoint le Groupe Bull pour travailler successivement
dans la Direction Etudes et Développement, Unité
Scientifique et au CEDIAG. Dans le cadre des activités
Etudes, elle participe à la conception du processeur
de service DPS7000 et fait son premier système d'aide
au diagnostic des cartes électroniques utilisant les
techniques IA. .Pour approfondir sa connaissance "terrain"
de l'IA, elle suit des cours du DEA d'Informatique - Option
Intelligence Artificielle au LRI, Université Paris
11.
En 1987 elle définit et met en uvre les coopérations
avec les établissements Enseignement et Recherche autour
de produits: Lisp, Prolog, KOOL (Knowledge représentation
Object Oriented Language) et Charme (programmation par contraintes).
Début d'applications industrielles. Création
d'un Club d'Utilisateurs en 1989 afin d'echanger les expériences
et faire participer les clients dans l'evolution des produits,
souvent dans le cadre de projets de recherche communs.
En 1990, elle rejoint le CEDIAG (Centre d'Etudes et de Développement
en Intelligence Artificielle Groupe Bull) où elle a
en charge successivement du support technique et du marketing
des produits IA, d'analyse de problèmes clients et
élaboration des solutions et Responsable des Applications
Innovantes au niveau mondial. Elle participe à la définition
et architecture du projet MNEMOS (mémoire d'Entreprise).
Elle quitte le Groupe Bull en 1994 pour créer EML Conseil
- Knowledge Management, dédié à la formation
et conseil en matière d'organisation et de gestion
des connaissances. Travail en partenariat avec ENTOVATION
International pour l'aspect managerial et stratégique
du Knowledge Management. Eunika Mercier-Laurent est un de
100 leaders mondiaux dans le domaine (E100 Kleaders).
Elle a contribué à la définition d'un
standard en Knowledge Management Delphi Study KIKM avec University
of Kentucky et à la création du programme de
recherche GKII (Global Knowledge Innovation Infrastructure)
Entovation Intl. en partenariat avec The Banff Research Center
for Management, partenaires scientifiques et industriels.
Elle est membre du Conseil d'Administration de l'Institut
F.R. Bull, membre du Bureau de l'AFIA, Transinnova, Groupe
rex IsdF, expert à l'ANVAR, Who is Who in Engineering.
Elle
enseigne les différentes domaines du Knowledge Management
(KM) et l'approche connaissance à la résolution
des problèmes, entre autres à EM Lyon et dans
le cadre du DESS REX à Bourges, participe en tant que
conférenciere, organise les journées Industrie
recherche pour l'AFIA et coorganise d'autres événements
sur les domaines du KM.
Jean-Paul
Baquiast (JPB)
: Eunika Mercier-Laurent, pouvez-vous nous préciser
votre statut actuel et nous résumer votre carrière
?
Eunika Mercier Laurent (EML) : Je dirige une entreprise
de formation et de conseil dédiée à l'organisation
et de la gestion des connaissances (EML Conseil-Knowledge Management
http://pro.wanadoo.fr/eml-conseil).
En même temps, je fais de la recherche au sein du groupe MODEME
du Centre de Recherche de l'IAE Lyon 3 (Institut d'administration
des entreprises) car dans ce domaine, il est indispensable d'innover
sans cesse.
J'ai commencé à aborder les problèmes de
gestion de la complexité au CEDIAG (Centre d'études
et de développement en intelligence artificielle du Groupe
Bull), à la fin des années 80. Le CEDIAG étudiait
pour les clients des solutions utilisant les approches et les techniques
d'IA pour répondre à leurs problèmes (systèmes
d'aide à la décision, diagnostic, conception, planification,
ordonnancement, gestion de ressources, sécurité, etc.
). C'est ainsi qu'en 1991, nous avons proposé une approche
globale Corporate Knowledge.
A l'époque, l'IA était identifiée plus par
des techniques que par des solutions. Aujourd'hui, on parle plutôt
de découverte des connaissances, du "Semantic Web", indexation
automatique et recherche des documents multimédia, réalité
virtuelle, jeux, e-commerce, e-learning, conception globale, d'aide
à l'innovation... L'IA y est présente, mais cachée,
ou plutôt intégrée à des solutions plus
générales.
A l'époque, également, Internet était embryonnaire,
voire inconnu. De nombreuses technologies qui étaient en
attente n'ont pu faire leurs preuves qu'avec l'arrivée des
réseaux mondiaux.
JPB : Quelles recherches ont pris
leur plein développement avec l'Internet?
EML : Citons par exemple le concept de travail collaboratif,
introduit en France par le projet Kayak de l'INRIA en 1978 et traité
ultérieurement par un groupe de travail de l'AFCET(1)
entre 1992 et 1995. Je citerai aussi le projet Esprit KADS (Knowledge
Acquisition Design System) consacré à la modélisation
conceptuelle des connaissances. Bull en a tiré un outil méthodologique
appelé Open KADS, utilisé pour modéliser les
connaissances du projet SACHEM. En 1994 Open KADS proposait la navigation
sur les modèles de connaissances, intégrant les ontologies.
Bull avait également proposé des "clubs" de clients
qui étaient l'amorce de "communauté de pratiques"
et un exemple de l'entreprise étendue.
A partir de 1993-1995, les projets se multiplient. Vous pourrez
vous référer à l'annexe que j'ai écrite
à la traduction française du livre de Debra.M.Amidon(2).
Je citerai, parmi d'autres :
les Arbres des Connaissances, outil permettant
de visualiser les compétences individuelles et collectives,
à partir d'idées de Pierre Lévy et Michel
Autier, vendu par la société Trivium (1993),
le projet Mnemos la première "mémoire
d'entreprise" (1993),
les premiers cours de Knowledge Management (KM) proposé
en 1994 lors des journées "Systèmes-experts et leurs
Applications" à Avignon.
A partir de 1995, j'ai essayé de lancer le concept de KM (Knowledge
Management) au sein de l'AFIA, puis dans le cadre de conférences
et cours. L'idée a pris petit à petit corps en France.
Si bien qu'à partir de 1998, on a vu se développer le
"KM business", aussi bien à l'initiative des SSII que d'utilisateurs
divers comme les gestionnaires de ressources et documentalistes d'entreprise.
Aujourd'hui, on peut dire que le thème est incontournable,
que ce soit dans les réunions managériales ou les publications
économiques. De là à dire que tout le monde en
fait
JPB : Mais vous ne vous intéressez
pas seulement au KM et au rôle qu'y joue l'IA. Vous travaillez
aussi au développement des utilisations de l'IA dans de nombreux
autres domaines...
EML : KM Global prend en compte toutes les activités
de l'entreprise étendue ou de l'organisation. Il faut partager
le retour d'expérience, apprendre, veiller et innover. L'IA
a beaucoup à apporter... Elle est aujourd'hui omniprésente,
notamment dans le traitement de l'image, le virtuel. Cela m'a conduit
à m'intéresser à l'e-learning -ou enseignement
à distance-, qui constitue un enjeu considérable mais
où la France devrait avoir un rôle plus actif. Plus
particulièrement, en ajoutant de l'intelligence dans les
outils et démarches actuelles(3).
L'IA y joue un rôle permanent pour la gestion et la mise en
forme des connaissances, pour les relations entre l'apprenant et
le maître, pour l'étude intelligente des logiques des
différents partenaires, etc. Avec mes collaborateurs, je
participe à de nombreux projets. J'anime aussi des journées
Industrie/Recherche : citons notamment le prochain colloque co-organisé
par l'AFIA et ECRIN en partenariat avec l'EPITA qui se tiendra à
Paris les 28 et 29 mars 2002(4).
Sur le plan technique, on utilise de plus en plus des techniques
IA : réseaux de neurones, induction(5)
et algorithmes génétiques pour le Data Mining
(découverte des connaissances dans des bases de données)
; traitement de langage naturel associées
aux techniques de l'apprentissage automatique en Text Mining.
Sur le plan industriel, et dans tous ces domaines, on étudie
d'abord les besoins dans le cadre d'applications, puis on cherche
à réaliser des produits pouvant intéresser
une large gamme d'utilisateurs ayant des activités similaires.
Ici, il faut souvent faire appel aux chercheurs car il n'existe
pas encore de solutions efficaces permettant de faire face au développement
des besoins. Citons par exemple l'un des projets PRIAM du ministère
de l'Industrie, actuellement en cours et auquel participent le LIMSI,
l'INRIA, Aegis et EML. Ce projet vise la recherche de méthodes
automatiques pour indexer et retrouver facilement des documents
multi-média. Il intègre les techniques comme TLN (Traitement
du langage naturel), SMA (Systèmes multi-agents), ontologies,
réseaux neuromimétiques, raisonnement par analogie...
JPB : Comment travaillez-vous avec
d'autres laboratoires ou partenaires dans cette perspective de recherche
de solutions ?
EML : Appliquant les principes du KM holistique à
nous mêmes, nous sommes organisés en réseau
de compétences. En fait, nous utilisons des modes de pensée
différents de ceux des SSII habituelles. Pour moi, l'IA n'est
pas seulement une question d'outils : c'est aussi une façon
de penser. J'appelle cela "approche connaissance appliquée
à la résolution de problèmes". En IA, on doit
analyser de préférence les connaissances dont on a
besoin pour résoudre un problème donné plutôt
que rechercher les programmes disponibles, comme on le fait en informatique
classique. On cherche d'abord à comprendre un problème
en l'analysant dans son contexte global. Pour cela, on peut utiliser
une démarche comme celle de KADS (dont j'ai déjà
parlé) qui a conduit à un outil de modélisation
des connaissances utilisé dans le projet SACHEM (Groupe Usinor,
conduite de hauts fourneaux). KADS représente toute une philosophie
pour la réflexion. On s'interroge sur ses objectifs, les
connaissances, les perceptions, et la façon d'organiser tout
cela pour atteindre les objectifs. Ensuite, les solutions consistent
à identifier les briques existantes sur le marché
et combler les manques inévitables par des recherches en
laboratoire. Pour ma part, j'utilise la méthode "Litmus-test",
décrite dans le livre Innovation et Management des Connaissances.
Cette méthode, que j'appelle "schéma directeur de
la connaissance", permet de faire des constats spécialisés
par activités.
JPB : Il y a besoin finalement de
savoir qui fait quoi, où est l'expertise, afin de pouvoir
le cas échéant aller la chercher. N'est-ce pas là
au fond, un problème de communication que vous rencontrez
au sein de l'AFIA, et qui n'est pas résolu. On ne connaît
pas bien les chercheurs ou centres de recherche, et moins encore
ce qu'ils font et ce qu'ils pourraient faire...
EML : Absolument. L'AFIA a entrepris le recensement des
laboratoires en IA. Celui-ci n'est encore exhaustif. D'ailleurs,
cela ne sera peut-être pas suffisant. Je suis moi-même
membre d'un réseau mondial regroupant plus de 5000 spécialistes
des différents domaines, dans plus de 60 pays (Entovation).
Il est indispensable de faire partie de tels réseaux si on
veut partager son savoir avec les autres, apprendre, participer
aux projets intéressants.
JPB : Vous avez participé récemment
en octobre 2002 à une mission aux USA concernant le e-learning...
EML : Oui. J'en étais conseiller scientifique. Elle
comprenait des personnes du ministère de l'éducation,
quelques industriels et éditeurs. J'ai été
un peu déçue de voir que les enseignants ne mettaient
en lignes que des contenus basiques, comme des fichiers Power Point,
des enregistrements vidéos, sans aucune intelligence artificielle.
Néanmoins, c'est une démarche qui se défend.
Elle permet de commencer, l'adaptation des cours, leur enrichissement
en outils de gestion de connaissance se faisant par retour d'expérience.
JPB : C'est sur cela que compte par
exemple le MIT qui a décidé de mettre tous ses cours
sur Internet...
EML : Oui. En plus, grâce à une interaction
avec les apprenants, les cours sont améliorés. C'est
la méthode par tâtonnement. En France, on cherche trop
à perfectionner. Du coup, on ne prend pas les parts de marchés.
Ajoutons qu'une des grandes forces des américains réside
aussi dans leur façon d'appréhender le marketing :
il suffit par exemple de regarder les grands éditeurs d'outils
e-learning tels que Saba, Cisco, SmartForce pour s'en convaincre.
Et puis, une chose regrettable est que l'on ne valorise pas l'intelligence
dont disposent nos laboratoires et nos chercheurs dans ce domaine
JPB : Par exemple ?
EML : Outre modélisation des connaissances et conception
de modules experts, les chercheurs ont travaillé sur les
interactions entre les acteurs et les interfaces. On a développé,
par exemple, un professeur automatique qui peut remplacer une vidéo.
Il est visible sur l'écran, donne l'impression de l'interaction
- bouge ses lèvres et fait les gestes d'un vrai professeur,
en fonction des besoins précis de communication qu'exige
tel élève. Par exemple, il sourira en présence
d'une bonne réponse mais froncera les sourcils s'il en reçoit
une mauvaise.
JPB : N'est-ce pas un peu de l'ordre
du gadget ?
EML : Non, c'est très important pour mobiliser les
affects de l'élève face à l'enseignement. Si
vous regardez une simple vidéo où le professeur tient
à tous le même discours banalisé, vous ne vous
sentez pas impliqué. Avec le réseau, le professeur
virtuel personnalisé permet la coopération entre des
groupes d'élèves et un ou plusieurs professeurs réels.
Cette approche permet aussi d'éviter les problèmes
liés à la bande passante nécessaire à
des cours vidéo. En plus, l'approche connaissance permet
de produire et de réutiliser plus facilement les modules
de cours, ainsi que de fournir aux enseignants des outils équipés
d'une interface intuitive et conviviale.
PB : Revenons au problème majeur,
pour la démocratie, qu'est la gestion et, disons-le, le partage
des connaissances. Que pouvez-vous en dire ?
EML : A mon avis, 90% des connaissances sont dans les têtes
et les 10% restant sont dans les documents, livres et ordinateurs.
Quant à ces derniers, qui devraient être nos assistants
intelligents, ils ne sont en fait utilisés qu'à 10
% de leur capacité. L'ordinateur peut rechercher, stocker
et traiter les connaissances à condition qu'il soit programmé
pour. Il peut contenir les connaissances collectives. Mais c'est
la façon de transmettre les connaissances qui est importante.
Initialement, avec les systèmes experts, on pressait les
experts pour épuiser ce qu'ils savaient, puis on les rejetait.
Cela ne pouvait pas marcher. Aujourd'hui, il faut procéder
différemment. Enormément d'informations et de connaissances
sont sur le web. Mais c'est la façon de les stocker et de
trouver efficacement et rapidement ce que l'on cherche qui n'est
pas bien développé. L'IA a ici tout son rôle
à jouer. Les gens de plus en plus pressés accepteraient
de payer pour certaines informations, par exemple une revue de presse
spécialisée ou une veille systématique. Il
y aurait là un modèle économique viable. Ce
qui n'empêcherait pas par ailleurs que d'autres connaissances
soient fournies gratuitement, pour des raisons diverses. De nombreux
scientifiques offrent aujourd'hui gratuitement leurs connaissances
sur le web, dans la perspective d'un partage dont tout le monde
bénéficiera.
JPB : C'est ce qu'explique Howard
Bloom dans son dernier livre, Global brain(6)
: le cerveau global, capable de computations impossibles aux individus
isolés, se construit par l'échange au sein de grands
groupes d'individus qui partagent en permanence leurs connaissances.
Ceci s'est fait depuis des millions d'années chez les insectes,
les oiseaux, les mammifères. Certains font remonter le phénomène
aux mutualisations que réalisent les bactéries(7).
Ceci dit, il reste à trouver la connaissance dont on a besoin
dans l'océan de celles disponibles
EML : On retrouvera les solutions d'IA, par exemple dans
le cadre du semantic web(8).
Ce que je voudrais, c'est poser des questions à mon ordinateur
en me couchant et trouver sur mon écran les réponses
pertinentes à mon réveil. C'est tout l'enjeu du web
sémantique. Les seules méthodes efficaces sont celles
de l'IA, combinant systèmes multi-agents, langage naturel,
etc. Mais c'est aussi la modélisation. On ne peut pas utiliser
le web sémantique si on n'y met pas des modèles et
des liens. Il y a deux types de modélisations : les modélisations
conceptuelles (visant le concept), les ontologies (modèle
spécifique domaine), le raisonnement générique,
qui vont être réutilisés dans un contexte donné
et qui sont indépendantes de l'implémentation dans
l'ordinateur. Et puis il y a des mot clés, les agents ,
les modélisations proches de code machine, mais qui sont
beaucoup moins efficaces.
En parlant de KM, il faut aussi évoquer le retour d'expérience.
Ceci était jusqu'à présent réservé
au domaine technique comme les centrales nucléaires, les
avions. On construit une base de données dans laquelle on
inscrit les événements. Mais la base n'est pas nécessairement
complète, et comporte souvent des enregistrements invalides
ou vides. L'expert nécessaire pour l'interpréter n'est
pas toujours disponible.
L'autre démarche, avant de construire une base de données,
consiste à réfléchir aux métiers auxquels
la base doit servir, à ce que l'on doit y mettre, recenser
le vocabulaire et les outils spécifiques, identifier la communauté
des pratiques existantes... Et seulement ensuite concevoir la base
de données (ou de connaissances) à partir de multiples
points de vue. Il ne s'agit pas là, encore une fois, de systèmes
experts. Ceux-ci modélisent les connaissances en objets et
en règles. Or notre cerveau est "câblé" pour
raisonner par analogie. Les règles n'existent pas partout.
Dans le retour d'expériences, on utilise beaucoup le raisonnement
par analogie. Il s'agit de techniques très puissantes permettant
de rapprocher les offres et les demandes. Cela concerne aussi bien
les annuaires, le commerce électronique que la recherche
d'une solution pour un problème, ou de compétences
techniques ou scientifiques. Existe-t-il des compétences
semblables ou similaires à celles dont j'ai besoin? Si elles
ne sont pas exactement celles que je recherche, pourrait-on former
en quelques jours la personne intéressée ? C'est un
peu aussi de la logique floue. Il existe une petite entreprise française
qui fait cela, Kaidara(9), laquelle
a été créée il y a dix ans en développement
d'une thèse universitaire.
JPB : Tout cela est très important,
mais est-ce bien reconnu en France ?
EML : Pas tellement. Heureusement, nous nous organisons
dans des réseaux internationaux de compétence partagées
où les participants peuvent s'appuyer les uns les autres.
Pour faire du KM, il faut changer ses habitudes. Ceci nécessite
d'acquérir le réflexe d'apprendre tout le temps, par
échange avec l'environnement. Acquérir aussi le réflexe
du partage : récupérer les expériences et les
partager. Il faut innover, et pas seulement du point de vue technologique
mais dans tout ce que l'on fait. Déjà, le changement
d'habitudes est une innovation.
JPB : Vous
posez le problème de l'entreprise en réseau, de l'avenir
du salarié, qui se partagera lui-même en plusieurs
types d'activités. On retrouve aussi la perspective de la
mutualisation citoyenne des compétences...
EML : Vous avez raison. Pour moi, le salariat à
l'ancienne n'a pas d'avenir. Les entreprises fusionnent en sacrifiant
leurs personnels. On fusionne d'ailleurs les personnels mais pas
les compétences. Il faut absolument que les individus apprennent
à gérer leur parcours et leurs compétences
pour les réutiliser ailleurs. La gestion des compétences
personnelles ne peut pas être de la seule responsabilité
des DRH.
JPB : Ceci montre la voie pour l'AFIA.
Après le recensement des labos, il faudrait absolument que
le millier de chercheurs et ingénieurs relevant de l'AFIA,
qui sont les meilleurs du pays dans leur domaine, s'inscrivent dans
un réseau permettant de les retrouver et les contacter pour
d'éventuelles collaborations, soit avec d'autres laboratoires,
soit avec le privé.
EML : La base européenne de compétences Cordis(10)
est un exemple : les personnes ou les entreprises proposent leurs
talents pour les projets européen; il serait bien d'y ajouter
un peu d'IA
En KM holistique, la même démarche s'applique à
l'individu, aux groupes, aux grandes entreprises et à la
société. Si on arrive à motiver l'individu
en le persuadant qu'il doit apprendre, innover, partager le retour
d'expérience, on va peut-être rendre le pays plus compétitif,
plus innovant (car l'innovation découle du rapprochement
et du partage). Il faudrait vraiment enseigner ces approches. Les
valeurs actuelles sont aujourd'hui basées sur l'argent. L'argent
n'apporte rien de bon et est l'objet de convoitise. Il vaudrait
mieux se baser sur échanges de connaissances, un peu comme
dans les SEL (Systèmes d'échanges locaux). Personne
ne pourra vous voler vos connaissances, et vous pourrez toujours
les proposer aux autres. La connaissance s'enrichit en partageant.
C'est en tous cas ma vision.
1)
Association Française pour la Cybernétique
Économique et Technique, rebaptisée "Association
Française des Sciences et Technologies de l'Information et
des Systèmes". Elle a été créée
en 1968 avec l'objectif d'aider aux développements de ces nouvelles
techniques. 2) Debra M. Amidon. Innovation et management des connaissances.
Traduction et adaptation Eunika Mercier-Laurent et Grégory
Gruz. Editions d'Organisation 2001 3) Voir sur ce sujet le mémoire de Svitlana
Hryshchuk conduit sous la responsabilité du professeur Geneviève
Jacquinot : Les plates-formes de télé-enseignement.
Enjeux et usages, 2000. (Université Paris VIII, DEA approches
plurielles en sciences de l'éducation). 4) Colloque Recherche Industrie AFIA à l'Epita
28-29 mars 2002 sur www.afia-france.org,
plus d'informations eml@wanadoo.fr 5) Proposée par Quilan en 1976, cette technique
d'apprentissage consiste à générer en automatique
un arbre de décisions à partir d'exemples pris dans
des bases de données. 6) Howard Bloom. Global Brain John Wiley and sons,
2000. Voir notre
analyse dans ce numéro. 7) Voir notamment les publications du chercheur Israélien
Eshel Ben Jacob concernant le web bactérien. http://www.geocities.com/horuscope/EshelBen-Jacob.html
8) Semantic web : http://www.w3.org/2001/sw/ 9) Kaidara http://www.kaidara.com/ 10) http://www.cordis.lu/fr/src/i_001_fr.htm