Un modèle de mémoire de cas pour une réutilisation optimale

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Le raisonnement à base de cas (CBR pour Case Based Reasoning) à travers son aspect modélisation, a constituénotre premier champs d'investigation. D’autre part, la mise en avant « la mémoire »cothèmeessentield’étudepourleraisonnement, a orienté notre problématique vers l'étude de l'efficacité du processus de "rappel".Cette étude nous a conduit vers la proposition d'un modèle de mémoire prenant en compte un double critère derecherche: la similarité du problème remémoré avec le problème source, et l'adaptabilité de la solution trouvée.Ce qui permettra d'optimiser la réutilisation du cas remémoré.Afin de garantir la recherche d’un cas qui soit le plus facile à adapter, le mécanisme de recherche doit prendre enconsidération comment le cas sera adapté sans pour autant procéder à une adaptation complète. Il doit en faitprocéder à une prévision du coût d’adaptation durant l’étape de recherche même. Il s’agit d’une anticipation surl’étape d’adaptation sans l’effectuer dans son intégralité.Nous nous proposons d’intégrer ce coût d'adaptation dans un modèle de mémoire non classique : Les CRNs.Cette intégration a généré une seconde problématique, à savoir l’extraction de connaissance ’adaptabilité àpartir de la base de cas. Ces connaissances serviront au calcul du coût d’adaptation utilisé comme autre critère deremémoration. Nous avons donc, soulevé cette question et proposé différentes approches pour y répondre.