\section{État de l'art sur les recherches en raisonnement à partir de cas}
\subsection{Mise en contexte de la recherche}
La recherche dans le domaine du Raisonnement à Partir de Cas s'est affirmée d'abord aux États-Unis avec les célèbres conférences <<~DARPA~>> commencées en 1988 \cite{DARPA88}, avant de s'imposer en Europe avec la première conférence Européenne en 1993 à Kayserslautern \cite{EWCBR93}, puis avec la première conférence internationale à Lisbonne en 1995 \cite{ICCBR95}. Ces deux dernières conférences ont lieu en alternance chaque année. Plusieurs sites WEB proposent des bibliographies et des forums sur le sujet. Le plus actif est probablement [http://www.surveying.salford.ac.uk/ai-cbr-mirror] qui permet d'atteindre la plupart des autres sites du monde. Il n'existe pas encore de journal spécifique à ce domaine de recherche mais de nombreux journaux ont consacré des numéros spéciaux au raisonnement à partir de cas, et d'une manière générale les publications sur le raisonnement à partir de cas ont acquis leur place dans les journaux spécialisés de l'intelligence artificielle mais aussi dans de très nombreux journaux spécifiques aux domaines d'application principaux comme la conception par exemple.

Il semble  que le Raisonnement à Partir de Cas soit maintenant  plus orienté vers les sciences cognitives aux États-Unis tandis que les chercheurs européens appartiennent  majoritairement à la communauté des techniques de l'intelligence artificielle. De fait, le domaine du Raisonnement à Partir de Cas constitue un pont <<~naturel~>> entre les deux communautés et plusieurs nouveaux projets de recherche mobilisent des chercheurs des deux spécialités.

Nous nous situons naturellement dans la communauté informatique des chercheurs en intelligence artificielle, mais sommes persuadés que l'exploitation de l'expérience pour aider à la tâche de l'utilisateur doit s'appuyer sur les résultats des travaux des sciences cognitives portant sur la manière dont l'homme réutilise son expérience pour la résolution de problème. Il en sera donc souvent question dans la suite du document.

Pour présenter de manière synthétique les tendances actuelles de la recherche en Raisonnement à Partir de Cas, nous présenterons d'abord les tendances concernant le paradigme RàPC en tant que sujet de recherche, puis nous nous appuierons sur le modèle maintenant bien établi par \cite{AamPla94} et illustré dans la figure~\ref{apii-cbr-cycle} pour situer les travaux plus spécialisés se rapportant à tel ou tel aspect du RàPC.

Nous ne présenterons pas les outils du RàPC et n'évoquerons les applications (très nombreuses en conception, diagnostic et assistance à l'utilisateur) que par le biais des retombées générales pour la recherche qu'elles ont permises. Pour disposer d'un état de l'art particulièrement complet sur ces derniers points, nous engageons le lecteur à se reporter au dernier ouvrage de Watson \cite{Wat97}.

\begin{figure}[htbp]
\epsfxsize=10cm
\begin{center}
        \leavevmode \epsfbox{/home/am/dessins/apii_cbr_cycle}
\end{center}
\caption{Le cycle du raisonnement à partir de cas}
\label{apii-cbr-cycle}
\end{figure}

Pour mettre en valeur le dynamisme propre de la communauté émergente des chercheurs en RàPC, nous séparerons le tour d'horizon international des contributions que nous avons sélectionnées parmi les contributions récentes en France. Le même plan de présentation sera gardé.

Enfin, nous conclurons en situant ces tendances en regard des {\em Directions stratégiques en Intelligence Artificielle}\/ telles qu'elles ont été synthétisées dans \cite{DoyDea96}\footnote{Ce rapport ne fait pas référence aux recherches sur le Raisonnement à Partir de Cas, ce qui n'est pas très étonnant dans le contexte américain, mais fait autorité sur les enjeux majeurs de la recherche en intelligence artificielle.}.



\subsection{Le RàPC : Tendances de la recherche.}
\label{sec:tendances}


\subsubsection{Principales tendances au niveau international}


{\bf Efforts de modélisation et de formalisation du RàPC}


{\em La modélisation formelle}\/ de l'ensemble du cycle RàPC reste à faire. Il s'agit en effet d'un système d'inférences non monotones par essence \footnote{Dans un système d'inférences monotone : $si A \models B$ alors $(A \wedge C \models B)$, ce qui n'est évidemment pas garanti dans un raisonnement à partir de cas où l'inférence que l'on peut tirer d'un fait constaté dépend complètement de son contexte.}. Il est habituellement classé comme une sorte de raisonnement par analogie \cite{HBCH+91}, ce qui de notre point de vue occulte la différence importante qui existe entre transfert (Raisonnement analogique \cite{CBB+90}) et adaptation (RàPC)\footnote{Le transfert consiste à réaliser une mise en correspondance d'un réseau d'explications à un autre réseau d'explications sur la base d'une analogie <<~de forme d'explications~>>, alors que l'adaptation consiste à réutiliser des explications analogues pour substituer des éléments de solutions par d'autres éléments choisis selon l'écart d'explication à réduire \cite{Mil95a}.}. Les différentes phases du cycle ont longtemps été considérées comme largement indépendantes. Il est maintenant bien admis que les connaissances exploitées pour mener à bien chaque étape ne sont pas indépendantes et que adaptation et apprentissage se situent au centre d'un réseau de dépendances. Nous retiendrons toutefois deux contributions importantes faites pour formaliser le RàPC dans le cadre  de la planification et sous les conditions de connaissances suffisantes pour démontrer la justesse d'une solution, Jana Koelher \cite{Koe96} propose une formalisation à l'aide de logiques de descriptions qui a l'avantage de rester cohérente pour l'ensemble du cycle mais ne peut que difficilement prendre en compte l'adaptation de cas en l'absence de théorie complète, tandis que Ralph Bergmann et Wolfang Wilke \cite{BerWil95} proposent une approche hiérarchique de cas abstraits mais nécessitant un changement de langage de représentation \footnote{L'abstraction des cas est faite dans un langage de description qui n'est pas celui des cas eux-mêmes.}. Nous verrons que la communauté française a fait preuve de beaucoup d'initiative sur ce thème. 

{\em La modélisation cognitive}\/ qui a mené au paradigme du RàPC est due à Schank et son équipe de recherche  \cite{Sch82} qui l'a popularisé en proposant des mécanismes de base pour le mettre en {\oe}uvre \cite{SchRie89}. Elle conna\^it de nouveaux développements dans les équipes de Kolodner pour partager l'expérience sur les réseaux \cite{PetKol96} et Schank dans le domaine de l'enseignement \cite{SchKas96}. En Europe des travaux tentant de faire le pont entre modèles cognitifs et systèmes de RàPC se sont intéressés à la modélisation des t\^aches RàPC pour faciliter l'acquisition de connaissances \cite{JBCH93}. Ce thème est actif en France également dans le domaine de la réutilisation des connaissances pour la conception.

{\em La modélisation conceptuelle}\/ sous la forme du cycle présenté en figure~\ref{apii-cbr-cycle} tire ses racines des premiers efforts de présentation globale du RàPC comme \cite{Sla91} ou \cite{Kol93} et est maintenant largement partagée dans la communauté.

Nous avons proposé de préciser cette modélisation conceptuelle \cite{Mil95a} en nous inspirant de l'approche de modélisation du raisonnement analogique \cite{Py94} et en analysant le rôle spécifique de l'adaptation dans le cycle de raisonnement.

{\em Une modélisation du RàPC au niveau connaissance} a été proposée par \cite{AmePla93} (première approche en termes de t\^aches génériques) en prenant un système particulièrement bien connu CHEF \cite{Ham86} comme exemple. Cet effort est particulièrement important pour clarifier les types de connaissances et les types d'inférences réalisées pendant le cycle RàPC. 

C'est sur la base de ces travaux que nous avons proposé une modélisation des tâches du RàPC \cite{Fuc97}.

{\em Une modélisation du RàPC en logique floue} a été proposée par Yagger dès 1996 dans \cite{Yag96} et précisée dans \cite{Yag97}. Le mode d'inférence est considéré comme fondamentalement de même nature et pour cela le cycle est réduit à deux étapes principales~: l'étape de comparaison et l'étape de composition d'une solution. Deux techniques sont suggérées pour réaliser la composition de solution en RàPC : la médiane pondérée quand les actions du domaine sont constituées d'une liste ordonnée d'alternatives et une variante d'apprentissage par renforcement, pour les domaines dont les actions impliquent une sorte de plan. Nous verrons que ce rapprochement entre RàPC et logique floue a été également mené quasiment simultanément en France (et en Espagne) sur des bases différentes.

{\em Une modélisation spécifique aux cas complexes utilisés en conception a été proposée.} Une série de travaux\footnote{Ces travaux ne sont pas toujours référencés dans la communauté du RàPC mais ont été abondamment publiés dans la communauté de la recherche en conception.} ont fortement influencé la manière dont les problèmes de conception sont abordés avec le RàPC. Une synthèse de ces travaux est faite dans \cite{MBZ95} qui pose le principe de trois formes de connaissances~: un modèle de décomposition de problèmes en sous-problèmes, un modèle de descriptions d'épisodes de conception qui correspondent à la résolution de sous-problèmes, et un modèle d'adaptation sous forme de règles de transformation de formes.

Pour compléter ce tour d'horizon, nous devons citer la proposition <<~synthétique~>> du {\em Memory Based Reasoning} faite dès 1986 \cite{StaWal86} qui intègre l'ensemble du cycle dans un mécanisme d'activation mémoire, étudié sous un angle plus théorique dans \cite{Bro93} qui étudie le modèle de mémoire sous-jacent sous la forme d'un réseau avec passage de jetons, et mis en pratique sur un réseau massivement parallèle avec les travaux de Kitano pour la traduction automatique \cite{KitYas92}, \cite{Kit93}. Le parallélisme a d'ailleurs été étudié séparément, pour accélérer la recherche de cas  et une intéressante proposition a été faite dans ce sens pour le domaine de la planification \cite{KHAE94} qui permet d'envisager d'exploiter une très grande base de cas dans des conditions d'efficacité garantie.

Nous avons commencé l'exploration de cette voie pour étudier ses possibilités d'auto-adaptation \cite{Bou96a}.

La recherche se décline ensuite classiquement selon les différents champs plus spécialisés d'étude du RàPC et en particulier~:
\begin{itemize}
\item {\bf La représentation des cas.} Au-delà de la traditionnelle représentation des <<~cas vecteurs~>> un nombre important de travaux se sont intéressés à la représentation des cas complexes \cite{Vos96a}, \cite{Bar95} notamment pour l'aide à la conception.

 Nous avons été amenés à développer un langage objet pour la représentation des cas complexes dans le domaine de l'aide à la décision \cite{Fuc97}.
\item {\bf L'élaboration du cas}. Ces travaux visent à la mise en évidence de la pertinence de cas incomplètement décrits \cite{BenCos93}, ou
  cherchent à anticiper l'adaptabilité des cas qui seront
  remémorés \cite{LKW97a}.
Nous avons pour notre part étudié cette partie dans le cadre des applications industrielles pour faciliter la description <<~gagnante~>> d'un cas \cite{HerMil98b}.

\item {\bf L'organisation des cas}. De nombreux travaux s'intéressent à l'organisation de la mémoire des cas pour améliorer l'efficacité de la recherche soit en prenant en compte l'efficacité des remémorations précédentes \cite{FoxLea95b} ou plus classiquement en développant des techniques de gestion d'arbres de décision de plus en plus performantes \cite{BreAha97}. Le problème des très grandes bases de cas a été posé \cite{SKS93} mais cette question est en train de se renverser : comment <<~voir~>> les bases de données comme des bases de cas. Cette question est liée aux travaux sur la capitalisation des connaissances dans l'entreprise \cite{Tho97}.

\item {\bf La remémoration des cas}. Le choix d'une mesure de similarité est déterminant pour l'efficacité du RàPC. On a assisté à un foisonnement de propositions spécifiques issues aussi bien des travaux de l'analyse de données \cite{DLPT82}, que du monde des métriques mathématiques \cite{CriVCu92} ou \cite{BatBre95}, qu'en psychologie cognitive \cite{Tve77}, sans oublier les travaux spécifiques au domaine de l'intelligence artificielle comme \cite{Bis94}. Une part importante de la recherche s'est donc focalisée sur la recherche de mesures de similarités les plus génériques possibles. La sémantique d'une mesure de similarité est largement liée à la t\^ache de résolution de problème concernée comme l'a démontré Michael Richter \cite{Ric95a}. La question de la similarité est : quelles sont les chances que ce cas ancien soit utilisable pour résoudre ce nouveau cas sachant qu'ils sont proches sur un certain nombre de points. Les approches s'inspirant de la théorie de Dempster-Shafer sont particulièrement étudiées \cite{Ric95b}. Les équipes françaises ont été particulièrement actives dans ce domaine comme nous le verrons dans la section qui leur est consacrée. Une étude théorique a été très récemment publiée dans \cite{Rud97} qui tente de montrer le type d'inférence que la similarité porte réellement.

Notre contribution s'est limitée à la proposition de mesure de dissimilarité conceptuelle et événementielle pour prendre en compte la dynamique de situations pour un projet de supervision \cite{MFC99}.

\item {\bf La réutilisation et l'adaptation}.  L'adaptation a fait l'objet de nombreuses propositions dans les premières années de la recherche sur le RàPC (\cite{Bar89}, \cite{CHM89}, \cite{Gen89}, \cite{Hin89}, \cite{Kas89}, \cite{Tur89} par exemple), et une classification des différents types d'adaptation est faite par Janet Kolodner dans \cite{Kol93}. Ce classement est fondé sur les différences de méthode (transformationnel/dérivationnel) et sur les différences de recherche des règles d'adaptation (règles simples liées aux variables, règles de modification de structure, ou recherche de valeur à remplacer par proximité mémoire). La phase d'adaptation a fait l'objet d'efforts plus systématiques depuis quelques années comme l'a montré  l'atelier sur l'adaptation organisé à l'occasion de la conférence européenne sur l'intelligence artificielle de 1996 \cite{WECAI96}. Dans la dynamique de cette conférence, Angi Vo{\ss} propose dans \cite{Vos96b} une liste de critères pour classer les types d'adaptation réalisés dans un certain nombre de systèmes RàPC réalisés dans la communauté. Les critères de classification reprennent les critères classiques de type d'opérateur d'adaptation, mais sont étendus à la prise en compte du type de cas, du nombre de cas utilisés pour l'adaptation et sur l'évaluation de l'adaptation.

Appliqué par exemple au domaine de la conception architecturale \cite{SLF95}, les propositions faites dans \cite{PurPu95} exploitent les contraintes pour guider l'adaptation. Cette approche garantit des solutions cohérentes globalement quelle que soit la partie de cas adaptée. Elle suppose toutefois que le jeu de contraintes soit complet et correct, ce qui reste une t\^ache d'acquisition de connaissances difficile.

L'équipe du Trinity College à Dublin, quand à elle, s'est attachée à étudier l'adaptation dans plusieurs de ses aspects comme la complexité \cite{SmyCun93} ou les dépendances qui existent entre les t\^aches et la connaissances d'adaptation \cite{HKSC95}. Enfin plus récemment, ils proposent d'apprendre des règles d'adaptation à partir des cas eux-mêmes \cite{HanKea97}.

Plus récemment encore \cite{WilBer98} propose une étude des connaissances et des techniques d'adaptation en différenciant deux familles distinctes~: la famille des méthodes fondées sur la transformation des solutions et la famille des approches <<~génératives~>>, c'est à dire capables éventuellement de trouver la solution à partir de rien\footnote{Cette décomposition approfondit et précise celle qui avait été faite entre les adaptations transformationnelles et dérivationnelles.}. Ils complètent leur étude en faisant une place à l'adaptation compositionnelle \cite{Vel97}, qui consiste à adapter différentes parties d'un cas à partir de différents cas et selon des stratégies qui peuvent donc varier dans le spectre précédent.

Une contribution essentielle (à notre sens) a été faite dans \cite{HanWel95} qui propose un algorithme d'adaptation de plan fondé sur les cas et indépendant du domaine (SPA comme Systematic Plan Adaptor). Bien que, par nature, il s'agisse d'un algorithme génératif, l'effort pour le rendre indépendant des opérateurs (souvent liés au domaine) le rend particulièrement intéressant comme base de travail.

La communauté française a également participé activement à ce thème de recherche comme nous le verrons plus loin.

\item  {\bf La révision et la mémorisation des cas} : des travaux très récents \cite{StrGoe98} proposent d'utiliser l'évaluation pour guider la mémorisation qui prend alors un véritable statut d'apprentissage. Nous trouvons dans \cite{LKW97} une approche plus pragmatique. Le processus d'adaptation est au centre du dispositif et trois différents types d'apprentissage sont exposés : l'apprentissage de cas comme des plans-réponses, l'apprentissage d'adaptation de cas et l'apprentissage de la similarité. L'apprentissage de plans réponse consiste à intégrer un nouveau plan (adapté d'un ancien ou non) dans la base. L'apprentissage de l'adaptation consiste à mémoriser des cas d'adaptation et à les indexer en fonction de leur utilisation. L'apprentissage de la similarité est fondé sur l'estimation d'un coût d'adaptation. Basé sur le couple nouveau problème - problème remémoré, un cas d'adaptation est recherché qui servira de base à l'estimation du coût d'adaptation. L'association de ces différentes approches d'apprentissage est toujours meilleure que l'utilisation d'une seule. La tâche de résolution de problème est opportuniste par essence et l'évaluation des réponses permet de gérer les conséquences d'incohérences locales. Lié à l'apprentissage, une approche originale a été proposée dans \cite{SmyKea95} pour trouver des indices permettant <<~d'oublier~>> les cas qui ne seraient plus utiles dans une base.

 Nous insistons sur cette approche liant apprentissage et adaptation parce qu'elle est une de nos sources d'inspiration pour l'étude du processus d'apprentissage à partir d'expérience tel que nous l'envisageons dans nos nouveaux thèmes de recherche.
\end{itemize}

Pour compléter ce tour d'horizon international, il convient de présenter les efforts de la communauté française. Cette communauté est récente, se structure sans précipitation, mais est très active. Nous participons à l'animation de ce groupe français de recherche et nous avons eu l'occasion de présenter une synthèse de ses travaux \cite{MilNap97} que nous reprenons ici en la complétant.


\subsubsection{La recherche sur le raisonnement à partir de cas en France}
\label{rapc-france}

Les contributions récentes s'organisent autour de quelques thèmes majeurs~:

\begin{enumerate}
\item {\bf Modélisation et formalisation du RàPC}

 Nous distinguerons différentes approches~:
\begin{itemize}
\item {\bf La modélisation cognitive du raisonnement à partir de cas chez
    l'Homme.} Une série de travaux ont été consacrés à l'INRIA à
  l'étude de la réutilisation des connaissances chez l'homme et en
  particulier par la réutilisation de plans de résolution de problèmes
  \cite{Vis94}. Il est important de noter que l'approche cognitive du RàPC
  fait partie intégrante des efforts de la recherche en RàPC de la
  même façon que les travaux d'inspiration plus
  <<~informatique~>>\footnote{Willemien Visser a ainsi animé avec
    Brigitte Trousse un atelier commun à l'occasion d'IJCAI'93 sur la
    réutilisation en conception et les journées françaises rassemblent
    régulièrement les deux communautés}.
\item {\bf La formalisation du raisonnement à partir de cas par les
    logiques de description} Après le travail inaugural de Jana
  KOELHER \cite{Koe94}, des travaux proches ont été présentés dans
  \cite{NLC96}, et une étude de la formalisation du RàPC dans une logique
  de description est décrite \cite{SalVen97} au moyen de critères homogènes,
  explicites et formels\footnote{Une généralisation de ce travail a
    été présentée pour l'appliquer aux graphes conceptuels dans
    \cite{FarGan97}.}. Les cas sont organisés grâce à une taxinomie de
  concepts index, ce qui permet d'exploiter l'opération de
  classification automatique de la logique de description pour
  rechercher des cas similaires. Une phase d'apprentissage supervisé
  de concepts index est facilitée par un algorithme fondé sur la
  recherche du plus spécifique subsumant de deux cas.
\item {\bf Modélisation fondée sur les ensembles flous.}
  \cite{DEGGMP97}, comme \cite{Yag96}, s'appuient sur des travaux menés
  sur l'interpolation fondée sur des relations de similarité pour
  proposer des modèles fondés sur les règles floues pour le
  Raisonnement à Partir de Cas. Dans ces approches, un cas est vu
  comme un nuplet de valeurs d'attributs précises. Les attributs
  sont séparés en un ensemble $S$ pour la description du
  problème ($S$ comme Source) et $T$ pour les
  attributs solution ($T$ comme Target)\footnote{Cette distinction Source/Target est inhabituelle. En effet, un cas source est habituellement un cas de la bibliothèque, tandis que le cas cible est le cas à résoudre. Dans le contexte de l'article, les attributs source sont ceux qui permettront de retrouver les cas source, tandis que les attributs cibles sont ceux qui doivent être évalués.}. L'hypothèse (forte) est faite que tous les
  attributs sont renseignés. L'adaptation est présentée
  comme une sorte d'interpolation pour obtenir les valeurs de $T$
  sachant la(dis)similarité existant entre les descriptions de problèmes $S$.
  L'existence de mesures de similarité  entre attributs
  problème {\bf S} et attributs solution {\bf T} est supposée
  établie. Enfin la connaissance de fonctions de dépendances
  entre les attributs problème et attributs solutions est
  supposée également établie. Dans son expression la plus
  proche de l'esprit du RàPC, les auteurs posent que~:

\begin{center}
{\em Les plus similaires sont les problèmes $s_{1}$ et $s_{2}$,\\ le plus il est possible que les solutions $t_{1}$ et $t_{2}$ soient similaires.}
\end{center}
La proposition  peut se formuler sous la forme d'une règle de possibilité  :


$\begin{array}{c}
{\pi _{X \mid Y}(v,u)\geq A(u)\ si\ v \in B} \\
{\pi _{X \mid Y}(v,u)\geq 0\ si\ v \notin B}  \label{eq2}
\end{array}$

o\`{u} $\pi _{X \mid Y}(v,u)$ estime \`{a} quel point $Y=v$ est possible quand $X=u$.

 On peut dire plus littéralement : $\forall u,\ si$ $X=u$, il est possible au moins au degré $A(u)$ que $Y$ prenne sa valeur dans $B$. Si les travaux sur la similarité avaient déjà exploité les variables linguistiques\footnote{L'usage de symboles représentant sous la forme d'un terme <<~bien choisi~>> une valeur <<~floue~>>. Par exemple, {\tt jeune} est une variable linguistique dés l'instant où une fonction d'appartenance lui est associée.} pour manipuler les connaissances et donc avaient exploité les mécanismes de calcul provenant de la logique floue, cette approche formelle permet d'analyser plus précisément en quoi le RàPC est une sorte de raisonnement hypothétique dans l'incertain.
\end{itemize}
\item {\bf La représentation des cas.} Des contributions intéressantes ont été faites pour la représentation des cas décrivant des historiques. Un projet de modélisation de propagation d'incendie pour l'aide à la décision a été l'occasion de développer un modèle de cas permettant de représenter et manipuler des données temporelles et spatiales \cite{Rou94}. Par ailleurs, et dans un esprit qui relève plus du génie logiciel, \cite{JacTro97} propose un environnement de développement d'applications fondées sur le RàPC et permettant la manipulation des historiques selon plusieurs méthodes. Ce système a été utilisé avec succès en particulier sur une application d'assistance à la recherche d'informations sur le WEB pour un groupe d'utilisateurs \cite{JacTro97b}. \cite{CMP98} a proposé uen modélisation d'épisodes de recherche d'information sur le WEB, intégrant les notions de session de recherche, de tentatives unitaires, d'unités de recherche et de vocabulaire utile pour réutiliser l'expérience.
\item {\bf La remémoration}. Ce thème se décline selon plusieurs sous-thèmes~:
\begin{itemize}
\item  {\em Travaux sur les similarités.} Annonciateur de l'étude théorique présentée dans \cite{Rud97}, \linebreak[4], \cite{SebSho93} a proposé une mesure de similarité fondée sur les règles, ce qui nécessite de voir chaque cas comme une règle avec comme prémisse les faits constitutifs du problème et en conclusion les faits déduits constituant la solution. Les propriétés de classification se sont révélées convaincantes.  C'est dans le cadre d'une boîte à outils pour un atelier RàPC que \cite{Mig97} propose de tenir compte de la structure d'un cas pour construire en parallèle la définition d'une mesure de similarité. L'élaboration de cette mesure est donc guidée par une métaconnaissance sur les effets de contexte sur la pertinence des mesures. De son coté, \cite{Rif96} a élaboré une formalisation des {\em mesures de comparaison}, qui permet de comparer des objets décrits à l'aide d'attributs dont les valeurs sont floues. L'auteur a déterminé deux familles principales de mesure constituant ainsi une extension du modèle de contraste de Tversky : les mesures de similitude (satisfiabilité, inclusion et ressemblance) et les mesures de dissimilarité.
\item {\em Travaux sur l'organisation des cas en hiérarchie d'objets.} C'est une façon de préparer par avance le raisonnement lui-même dès l'instant où le RàPC est considéré comme une extension du raisonnement par classification dans le contexte de résolution de problème \cite{Koe96}. \cite{NLC96} formalise cette approche dans le cadre d'une représentation basée sur les objets. C'est dans ce même esprit que \cite{CouSal96} étend les logiques de description pour formaliser le processus de remémoration en RàPC.
\item {\em Organisation hybride de la mémoire des cas (neuronal/cas prototypes et instances).} \cite{Mal96} propose d'utiliser un réseau neuronal à apprentissage incrémental fondé sur des cas prototypes pour organiser la mémoire de cas. La mémoire est constituée de deux niveaux~: le niveau supérieur contient les prototypes qui représentent chacun un groupe de cas, tandis que le niveau bas est utilisé comme index pendant la phase de recherche de cas. Un mécanisme d'apprentissage continu permet de grouper dynamiquement les cas sous de nouveaux prototypes.

\end{itemize}
\item {\bf L'adaptation.} : Une contribution originale et générique est proposée dans \cite{Lie97} sur des principes énoncés dans \cite{LieNap96} qui consiste à anticiper l'adaptation dans le processus même de remémoration, ce qui est l'idéal théorique pour trouver une solution facilement (et éventuellement s\^urement) adaptable. Pour y parvenir, un ordre partiel, noté $\succcurlyeq$  est défini sur l'ensemble des problèmes selon la définition~: $pb_1 \succcurlyeq pb_2$ si toute solution de $pb_1$ peut se spécialiser en une solution de $pb_2$. On associe à un problème source $source$ de la base de cas un problème noté $idx(source)$ appelé index de $source$ plus général que source~: $source \preccurlyeq idx(source)$ et tel que la solution $sol(source)$ est généralisable en une solution $sol(idx(source))$. L'ensemble des index est organisé en une hiérarchie notée $\mathcal{H}_{idx}$. Pour résoudre un problème nouveau ($cible$), une description de $cible$ est d'abord classifiée dans la hiérarchie $\mathcal{H}_{idx}$, ce qui permet d'identifier un ensemble d'index $IDX$ composé d'éléments $idx(source)$ vérifiant~: $idx(source) \succcurlyeq cible$. Deux cas sont alors possibles~: 
\begin{itemize}
\item soit $IDX$ est non vide et il existe un {\em chemin de similarité} tel que $source \preccurlyeq idx(source) \succcurlyeq cible$ et l'adaptation se réalise en deux étapes~:
\begin{itemize}
\item {\em généralisation} de $sol(source)$ en $sol(idx(source))$, en suivant la relation $source \preccurlyeq idx(source)$,
\item {\em instanciation} de $sol(idx(source))$ en $sol(cible)$, en suivant la relation $idx(source) \succcurlyeq cible$
\end{itemize}
\item soit $IDX$ est vide, alors on essaie de revenir au cas précédent en effectuant des modifications sur certains index de la hiérarchie $\mathcal{H}_{idx}$($\psi(idx(source))$ et sur $cible$ ($\varphi(cible)$) par des règles de réécriture de façon à arriver à $source \preccurlyeq idx(source) \rightarrow \psi(idx(source)) \succcurlyeq \varphi(cible) \leftarrow cible$, c'est à dire à un chemin de similarité connu, donc permettant l'adaptation.

Cette approche a été combinée avec des propositions de notre équipe et sera présentée dans le cadre de la conférence \cite{FLM+99a}.
\end{itemize}
\item {\bf L'apprentissage} Une contribution à l'intégration de l'apprentissage dans le cycle RàPC est proposée dans \cite{Bic94} dont le système MNAOMIA permet l'apprentissage incrémental de concepts, pendant la réalisation des t\^aches comme le diagnostic, la planification d'un traitement ou le suivi d'un malade. Plusieurs hiérarchies de concepts différentes sont définies selon les différentes t\^aches cognitives. Cette association étroite de la représentation des concepts à la t\^ache est naturelle dans les systèmes de raisonnement à partir de cas.

\end{enumerate}




\subsection{La recherche dans le domaine RàPC par rapport aux directions stratégiques de la recherche en Intelligence Artificielle}
\label{strategieIA}

Il serait particulièrement vain de vouloir énoncer des directions
stratégiques de la recherche qui soient partagées par l'ensemble de la
communauté internationale, mais il est important de choisir une
référence pour situer nos recherches et leur orientation. Nous avons
choisi de prendre comme grille d'analyse le rapport de Jon Doyle et
Thomas Dean \cite{DoyDea96} qui s'efforcent de tracer les lignes
principales se dégageant des recherches menées, des réalisations
réussies et tentent une formulation des enjeux de la décennie. La
catégorisation proposée de la recherche en IA\footnote{Nous garderons
  cet acronyme IA pour Intelligence Artificielle dans la suite du
  document.} rassemble des domaines d'application et des branches
thématiques théoriques~:
\begin{enumerate}
\item Articulation\footnote{Articulation s'entend comme mécanismes de mise en relation des différents types de connaissances.} et représentation des connaissances\footnote{Il s'agit de créer et compiler des catalogues explicites, formels et multifacettes de connaissances <<~ontologiques~>>. La nature ontologique des connaissances reste une question ouverte.}.
\item Apprentissage et adaptation qui étend les techniques de découverte statistique, analytique et scientifique et les mécanismes hypothétiques neurophysiologiques aux procédures qui extraient un large spectre de tendances générales, de faits et techniques à partir de règles, d'expérience et de données collectées.
\item Échanges de vues, planification et actions qui concernent les méthode d'aide à la décision, de construction de plans, de conception pour atteindre des buts spécifiés et le contrôle, l'interprétation, le diagnostic et la modification de plans comme la mise en {\oe}uvre des conceptions.
\item Parole et traitement du langage.
\item Interprétation d'image et synthèse d'image.
\item Manipulation articulée et déplacement autonome qui couvrent le champ de reproduction des degrés de liberté de l'homme dans l'usage de ses mains et des ses jambes pour l'accomplissement de ses tâches.
\item Agents autonomes et robots.
\item Systèmes multiagents pour étudier et mettre en place des comportements de résolution de problème en groupe.
\item Modélisation cognitive qui se focalise sur la simulation des traits comportementaux de la cognition chez l'homme.
\item Fondements mathématiques, qui s'emparent des techniques et concepts des autres branches comme autant de sujets de formalisation, d'analyse et de reconceptualisation.
\end{enumerate}

Il nous semble que les sciences cognitives modernes fondées sur l'étude directe du cerveau par l'image en résonance magnétique auraient leur place dans cette catégorisation, et que la réutilisation des connaissances comme sujet d'étude devrait apparaître également.

Néanmoins des directions de recherche sont proposées qui s'appuient sur les résultats énoncés plus haut et qui visent des objectifs à la fois plus rationnels et plus ambitieux~:
\begin{enumerate}
\item Poursuite de l'intégration des différents mécanismes de l'intelligence artificielle pour réaliser des systèmes multifacettes et en particulier :
\begin{itemize}
\item modifier radicalement la nature du processus de programmation de telle façon que le programmeur puisse travailler avec des assistants intelligents facilitant toutes les tâches de réalisation d'un système informatique ;
\item supprimer les différences existantes entre les bases de données et les bases de connaissances ;
\item supprimer les différences de traitement entre les logiques de description et les systèmes à objet et entre la programmation logique et les systèmes de programmation traditionnelle\footnote{Ce qui ne veut pas dire qu'il n'y a pas de différences, mais que les environnements de développements doivent présenter les mécanismes typique de l'IA exactement de la même façon que n'importe quel autre mécanisme de programmation.} ;
\item prendre en compte le temps réel et contraint dans les solutions en favorisant des évolutions continues du raisonnement\footnote{Algorithmes <<~anytime~>>.} ;
\item Rendre les ordinateurs plus faciles à utiliser, en particulier en facilitant leur personnalisation.
\end{itemize}
Cette dernière direction est naturelle pour le RàPC qui par la nature même de son cycle emprunte à plusieurs domaines de l'intelligence artificielle.
\item Construction de robots (physiques et simulés). Ce point est évidemment en rapport avec le précédent, puisqu'il ne s'agit pas d'un domaine particulier mais d'une intégration la plus forte possible de très nombreuses disciplines pour fournir au robot-logiciel ou au robot-matériel des capacités d'adaptation toujours plus grande dans la résolution de problème. Nous considérons que la notion d'adaptation et de remémoration sont étroitement liées et qu'en conséquence le paradigme du RàPC pourrait tout à la fois se nourrir de cette direction et y contribuer en retour.
\item Modéliser la rationalité. Il s'agit de donner un sens <<~économique~>> à la rationalité, c'est à dire la comprendre comme tout ce qui contribue à améliorer la cohérence d'un système en termes d'explications, de justifications et de vérifications, à augmenter sa compétence en termes de performances, et à faciliter sa construction en termes de facilités de conception et de développement. C'est bien ce type de rationalité <<~pragmatique~>>, c'est à dire mesurée à l'aune de la réussite de la tâche, que le RàPC exploite pour résoudre des problèmes. Adopter ce type de rationalité ouvre bien entendu les portes des applications du domaine de l'économie.
\item Assister la collaboration. Pour démontrer leur utilité comme assistants, les systèmes d'IA doivent interpréter les <<~mots~>> et les <<~besoins~>> des utilisateurs de façon à modéliser les souhaits, les intentions et les possibilités de ces personnes. Réaliser ces interprétations signifie souvent se fonder sur des propriétés statistiques de comportements et choisir comment coopérer signifie souvent évaluer et négocier les préférences des différents acteurs. C'est probablement dans cette direction que l'intégration du RàPC peut se révéler un facteur de réussite considérable par sa double capacité à estimer statistiquement (similarité) les comportements et à proposer des adaptations directement liées au contexte. Nos travaux en cours et prévus sont tendus vers l'assistance efficace et en contexte aux tâches difficiles \cite{Pmp98c}, \cite{PMP99a}, \cite{PMP99b}  .
\item Améliorer la communication. Un certain nombre de priorités sont dégagées dans cette direction et en particulier~:
\begin{itemize}
\item introduire les contrôles gestuels et parlés dans les appareils de tous les jours ;
\item automatiser la formalisation de la connaissance à partir des livres et autres textes~;
\item procurer la traduction simultanée entre plusieurs langues et lecture parlée de documents écrits ou électroniques~;
\item autoriser l'utilisation du langage parlé ou du langage écrit pour interroger des <<~bases de données-connaissances~>> de grande taille (annuaires, bibliothèques, catalogues, etc.).
\end{itemize}
Même si le <<~Memory Based Reasoning~>> connaît un grand succès pour les applications de traduction \cite{KitHig93}, \cite{Kit93}, il n'existe pas à notre connaissance de travaux spécifiquement RàPC permettant des avancées significatives dans ce domaine. Nous pensons que le RàPC intervient dans la qualité de la communication plutôt pour l'assister que pour intervenir directement sur le médium lui-même.
\item Obtenir des connaissances. Il reste là une volonté de connaissances universelles, qui donne à cette direction une ambition considérable. Les auteurs énoncent des priorités~:
\begin{itemize}
\item construire des encyclopédies de connaissances, d'abord générales, puis capables de couvrir toutes les méthodes et connaissances de l'homme\footnote{Nous considérons qu'il s'agit plus d'un moteur pour la recherche qu'une fin en soi.} ;
\item déterminer les moyens les plus efficaces de représenter l'information pour différentes utilisations, et tout en même temps être capable de faire coopérer différents types de connaissances~;
\item développer des systèmes d'enseignement automatisés (exploitant éventuellement les encyclopédies construites) qui utilisent les questions et les observations de l'étudiant pour modéliser ses connaissances, ses qualités et son style d'apprentissage et pour adapter la fabrication des leçons et exercices aux besoins de l'étudiant~;
\item concevoir des organisations et des entreprises qui s'améliorent en exploitant leur expérience pour apprendre leurs forces et faiblesses cachées~;
\item automatiser les domaines les plus routiniers et générateurs massifs de données de la recherche scientifique, statistique, industrielle et commerciale.
\end{itemize}
Cette direction est la plus riche en retombées pour le RàPC, en particulier pour tout ce qui touche à l'exploitation du retour d'expérience.
\item Approfondir les bases théoriques de l'intelligence artificielle. Il s'agit d'asseoir encore mieux les fondements scientifiques formels et en particulier les mathématiques du domaine. Nous avons ici un champ particulièrement ouvert en RàPC pour aller plus loin que la modélisation conceptuelle, vers la modélisation formelle. Nous considérons toutefois que cette recherche nécessitera de gros efforts transdicisciplinaires pour réussir.
\end{enumerate}


\subsection{Synthèse concernant les axes à développer en raisonnement à partir de cas}

L'exercice consistant à se projeter dans l'avenir est toujours périlleux, et situer les axes de recherche selon la grille précédente sera s\^urement critiqué. Toutefois, l'expérience de notre équipe au travers de ses différentes contributions, nous incite à penser que l'avenir de la recherche en raisonnement à partir de cas est à chercher dans deux directions principales~:
\begin{itemize}
\item L'exploitation des cas de résolution de problème comme support de validation de l'apprentissage des connaissances dans l'entreprise. L'interconnexion explicite et organisée des cas de résolution et des connaissances partagées dans l'entreprise nous semble un axe de recherche très important pour voir déboucher de nouvelles organisations des systèmes d'information dans l'entreprise.
\item L'utilisation massive des ordinateurs pour l'accès à des informations et des services, indépendamment de t\^aches spécifiques préétablies, impose de se poser la question de la plasticité des systèmes informatiques fournisseurs de service aux innombrables façons de les utiliser en fonction de t\^aches de plus en plus personnalisées. La capitalisation de l'expérience concrète (traces directes d'utilisation), et la mise au point progressive de modèles des t\^aches (découverts, c'est-à-dire appris semi-automatiquement) associées à cette utilisation concrète est un enjeu considérable pour la recherche de nouveaux types de coopération entre l'homme et la machine.
\end{itemize}
