Analyse de risques : Identification et estimation : Démarches d'analyse de risques - Méthodes qualitatives d'analyse de risques
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Les modèles du raisonnement qualitatif

Complément :

Le raisonnement à base de modèles (Model Based Reasoning) est un processus déductif mettant en œuvre des modèles qualitatifs. Il est utilisé pour prévoir, simuler et expliquer le comportement d'un système complexe, à partir du comportement et du fonctionnement de ses composants (Monet, 98).

Deux situations peuvent conduire à préférer les modèles qualitatifs par rapport aux modèles traditionnels numériques :

  • lorsqu'on peut se satisfaire de résultats approchés (par exemple, caractériser un processus physique sans en donner les paramètres exacts) ;

  • lorsque les connaissances sur le système sont imprécises ou intrinsèquement qualitatives.

Les modèles qualitatifs trouvent donc naturellement leur utilité pour servir de support à des tâches ne requérant pas une forte précision, pour lesquelles les considérations quantitatives sont peu utiles (Trave-Massuyes et al., 97).

Les applications principales des modèles qualitatifs sont les suivantes (Forbus, 96) :

  • le diagnostic à base de modèle des systèmes ;

  • la simulation qualitative du comportement des systèmes ;

  • des applications plus diverses comme la production, la recherche des défaillances, etc.

On distingue deux classifications pour les modèles qualitatifs (Trave-Massuyes et al., 97) :

  1. les modèles statiques et dynamiques.

    Un modèle statique est une description d'un système limitée aux états d'équilibres ou aux régimes stationnaires. A contrario, un modèle dynamique décrit les états transitoires (évolution entre deux états transitoires) : dans ce cas, il produit une description du comportement du système au cours du temps.

  2. les modèles avec ou sans causalité explicite.

    Un modèle sans causalité explicite ne spécifie pas le sens des interactions. A contrario, les modèles avec causalité explicite déclarent le sens de propagation des influences ou des valeurs, au moyen d'un graphe orienté ; ils permettent donc de prendre en compte les liens de cause à effet.

Dressons un rapide panorama des modèles du raisonnement qualitatif susceptibles d'intéresser notre contexte (Trave-Massuyes et al., 97).

Modèles qualitatifs statiques

Les modèles causaux (c'est-à-dire les modèles statiques avec causalité explicite) reposent sur l'élaboration d'un graphe causal, dont les nœuds sont des variables et dont les arcs traduisent les influences entre ces variables.

Parmi ces modèles, les plus simples se contentent d'identifier les relations entre les variables sans les qualifier.

Dans les graphes orientés signés, les nœuds et les variables sont affectés d'un signe (+, -, 0) et les arcs d'un signe (+, -). La figure 46 donne l'exemple d'un système simple comprenant un réacteur et une boucle de recyclage et son graphe orienté signé.

Les graphes de propagation de valeurs symboliques (type modèle de Simao) sont des graphes causaux plus sophistiqués, où les variables d'entrée prennent des valeurs qualitatives dans un espace fermé, et incluant des règles de transfert et d'opération des valeurs qualitatives.

Figure 46 : Boucle de recyclage et son graphe orienté signé (Trave-Massuyes et al., 97)
Figure 46 : Boucle de recyclage et son graphe orienté signé (Trave-Massuyes et al., 97)[Zoom...]

Modèles qualitatifs dynamiques

Complément :

L'objectif des modèles qualitatifs dynamiques est de représenter l'évolution du système entre deux états d'équilibre et la description globale du comportement dans le temps.

Leur principe est de reproduire le comportement des systèmes à partir des relations de cause à effet : tout événement affectant une variable est propagé sur les autres variables, qui lui sont causalement dépendantes, par l'intermédiaire de chemins causaux (arcs). La propagation peut être simulée par des fonctions de transfert qualitatives et dynamiques prenant le temps comme paramètre.

Figure 47 : Graphe causal dynamique
Figure 47 : Graphe causal dynamique[Zoom...]
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