Le raisonnement à partir de cas

Le Raisonnement à Partir de Cas (Kolodner, 1993) est un paradigme de résolution de problèmes proposé par des recherches en Intelligence Artificielle, fondé sur la réutilisation de problèmes déjà rencontrés, les cas. Il est aussi issu d’études en psychologie cognitive portant sur les modèles de mémoire dynamique (Schank, 1982), ainsi que sur le raisonnement par analogie (Gick et Holyoak, 1983 ; Gentner, 1983). C’est une description computationnelle du raisonnement par analogie intra-domaine. Souvent représenté par un cycle (Figure 19), il peut être décrit par une séquence d'étapes (Aadmodt et Plaza, 1994 ; Mille, 1998) :

• Elaborer un cas cible : à partir du problème à résoudre (le problème cible), le « cas cible » est élaboré en utilisant des connaissances générales et la base de cas afin de formuler le problème cible de manière pertinente.
• Remémorer un cas source : un cas proche (le cas source) est remémoré à partir de la base de cas.
• Adapter le cas source : la solution du cas source est adaptée afin d’obtenir une solution au problème cible.
• Réviser le cas adapté : cette solution est révisée en vérifiant la plausibilité de la réponse proposée en détectant les éventuelles erreurs d’adaptation afin de les corriger.
• Mémoriser le cas cible : le cas cible est mémorisé dans la base de cas pour une réutilisation future. Dans cette étape, le système peut éventuellement réorganiser la base de cas ou l’indexer différemment.

Figure 19 : Le cycle du Raisonnement à Partir de Cas