chapitre 4 La modélisation des processus cognitifs
La complexité de la notion de la décision se reflète dans la variété des types de modélisation.
En science politique, il existe un certain nombre de recherches ayant utilisé des méthodes IA pour modéliser des décideurs politiques. Certains systèmes comme "Uncle Sam" (Job 91), un modèle de la politique extérieure des Etats-Unis, utilisent des techniques à base de règles. Uncle Sam est capable d'interpréter une certaine classe d'événements codés en fonction de règles qui encodent l'attitude du gouvernement façe à certains Etats dans certaines situations. Après soumission d'un événement, le système effectue un certain nombre d'inférences internes pour produire un rapport qui évalue l'événement et qui suggère une action politique.
D'autres systèmes utilisent des techniques de "case-based reasoning" ou encore de "frame-based reasoning". Nous n'effectuerons pas ici un survol complet de la littérature, mais nous renvoyons aux collections de Hudson (91) et de Sylvan et Chan (84) qui réunissent pratiquement tous les projets de recherche connus. Dans cette section, nous allons d'abord discuter les résultats d'une recherche clinique (section 4-5.1, p. 154) qui montre l'importance du raisonnement à bases de règles ("explanation-based reasoning" selon les auteurs) par rapport à deux autres types de raisonnement. Ensuite, nous discuterons des tentatives pour modéliser l'interprétation d'événements politiques en fonction des croyances (section 4-5.2, p. 156). "JESSE" est, à notre avis, la modélisation la plus sophistiquée d'un décideur collectif (section 4-5.3, p. 159). Avant de conclure nous allons discuter brièvement une approche originale de David Sylvan et Majeski (section 4-5.4, p. 161).
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