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| 23 | + <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-1" value="<div><font style="font-size: 20px;"><b>Exigences</b></font></div><div><font style="font-size: 20px;"><b>(caractéristiques de conception interdites / requises)</b></font></div>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;" parent="1" vertex="1"> | |
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| 29 | + <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-2" value="<div><b><font style="font-size: 20px;">Objectif (Niveau de surprise souhaité)</font></b></div>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;" parent="1" vertex="1"> | |
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| 34 | 34 | </mxCell> |
| 35 | - <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-3" value="<b><font style="font-size: 20px;">Cadrage du problème (Synthèse des caractéristiques surprenantes et utiles)</font></b>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;" vertex="1" parent="1"> | |
| 35 | + <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-3" value="<b><font style="font-size: 20px;">Cadrage du problème (Synthèse des caractéristiques surprenantes et utiles)</font></b>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;" parent="1" vertex="1"> | |
| 36 | 36 | <mxGeometry x="290" y="160" width="240" height="90" as="geometry" /> |
| 37 | 37 | </mxCell> |
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| 40 | 40 | </mxCell> |
| 41 | - <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-4" value="<b><font style="font-size: 20px;">Résolution de problèmes (Synthèse de la conception complète à partir des caractéristiques fournies)</font></b>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;" vertex="1" parent="1"> | |
| 41 | + <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-4" value="<b><font style="font-size: 20px;">Résolution de problèmes (Synthèse de la conception complète à partir des caractéristiques fournies)</font></b>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;" parent="1" vertex="1"> | |
| 42 | 42 | <mxGeometry x="620" y="145" width="280" height="120" as="geometry" /> |
| 43 | 43 | </mxCell> |
| 44 | - <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-5" value="<b><font style="font-size: 20px;">Conception surprenante</font></b>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;" vertex="1" parent="1"> | |
| 44 | + <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-5" value="<b><font style="font-size: 20px;">Conception surprenante</font></b>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;" parent="1" vertex="1"> | |
| 45 | 45 | <mxGeometry x="960" y="175" width="140" height="60" as="geometry" /> |
| 46 | 46 | </mxCell> |
| 47 | - <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-19" style="rounded=0;orthogonalLoop=1;jettySize=auto;html=1;entryX=0.25;entryY=1;entryDx=0;entryDy=0;" edge="1" parent="1" source="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-6" target="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-3"> | |
| 47 | + <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-19" style="rounded=0;orthogonalLoop=1;jettySize=auto;html=1;entryX=0.25;entryY=1;entryDx=0;entryDy=0;" parent="1" source="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-6" target="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-3" edge="1"> | |
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| 49 | 49 | </mxCell> |
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| 50 | + <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-6" value="<b><font style="font-size: 20px;">Modèle de surprise</font></b>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;fillColor=none;" parent="1" vertex="1"> | |
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| 52 | 52 | </mxCell> |
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| 56 | - <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-7" value="<b><font style="font-size: 20px;">Modèle de plausibilité</font></b>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;fillColor=none;" vertex="1" parent="1"> | |
| 56 | + <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-7" value="<b><font style="font-size: 20px;">Modèle de plausibilité</font></b>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;fillColor=none;" parent="1" vertex="1"> | |
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| 69 | 69 | </mxCell> |
| 70 | - <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-8" value="<b><font style="font-size: 20px;">Modèle d'attentes profondes</font></b>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;fillColor=none;" vertex="1" parent="1"> | |
| 70 | + <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-8" value="<b><font style="font-size: 20px;">Modèle d'attentes profondes</font></b>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;fillColor=none;" parent="1" vertex="1"> | |
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| 72 | 72 | </mxCell> |
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| 78 | 78 | </mxCell> |
| 79 | - <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-9" value="<b><font style="font-size: 20px;">Base de cas de recettes</font></b>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;" vertex="1" parent="1"> | |
| 79 | + <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-9" value="<b><font style="font-size: 20px;">Base de cas de recettes</font></b>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;" parent="1" vertex="1"> | |
| 80 | 80 | <mxGeometry x="231" y="555" width="708" height="45" as="geometry" /> |
| 81 | 81 | </mxCell> |
| 82 | - <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-29" style="edgeStyle=orthogonalEdgeStyle;rounded=0;orthogonalLoop=1;jettySize=auto;html=1;entryX=0.5;entryY=1;entryDx=0;entryDy=0;" edge="1" parent="1" source="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-10" target="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-4"> | |
| 82 | + <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-29" style="edgeStyle=orthogonalEdgeStyle;rounded=0;orthogonalLoop=1;jettySize=auto;html=1;entryX=0.5;entryY=1;entryDx=0;entryDy=0;" parent="1" source="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-10" target="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-4" edge="1"> | |
| 83 | 83 | <mxGeometry relative="1" as="geometry" /> |
| 84 | 84 | </mxCell> |
| 85 | - <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-10" value="<b><font style="font-size: 20px;">Adaptation basée sur les connaissances</font></b>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;" vertex="1" parent="1"> | |
| 85 | + <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-10" value="<b><font style="font-size: 20px;">Adaptation basée sur les connaissances</font></b>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;" parent="1" vertex="1"> | |
| 86 | 86 | <mxGeometry x="680" y="330" width="160" height="70" as="geometry" /> |
| 87 | 87 | </mxCell> |
| 88 | - <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-28" style="edgeStyle=orthogonalEdgeStyle;rounded=0;orthogonalLoop=1;jettySize=auto;html=1;entryX=0.5;entryY=1;entryDx=0;entryDy=0;" edge="1" parent="1" source="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-11" target="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-10"> | |
| 88 | + <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-28" style="edgeStyle=orthogonalEdgeStyle;rounded=0;orthogonalLoop=1;jettySize=auto;html=1;entryX=0.5;entryY=1;entryDx=0;entryDy=0;" parent="1" source="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-11" target="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-10" edge="1"> | |
| 89 | 89 | <mxGeometry relative="1" as="geometry" /> |
| 90 | 90 | </mxCell> |
| 91 | - <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-11" value="<b><font style="font-size: 20px;">Recherche basée sur la similarité</font></b>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;" vertex="1" parent="1"> | |
| 91 | + <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-11" value="<b><font style="font-size: 20px;">Recherche basée sur la similarité</font></b>" style="rounded=1;whiteSpace=wrap;html=1;" parent="1" vertex="1"> | |
| 92 | 92 | <mxGeometry x="690" y="440" width="140" height="70" as="geometry" /> |
| 93 | 93 | </mxCell> |
| 94 | - <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-22" style="rounded=0;orthogonalLoop=1;jettySize=auto;html=1;entryX=0;entryY=0.433;entryDx=0;entryDy=0;entryPerimeter=0;exitX=1;exitY=0.5;exitDx=0;exitDy=0;" edge="1" parent="1" source="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-1" target="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-3"> | |
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| 96 | 96 | </mxCell> |
| 97 | - <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-35" value="<font style="font-size: 20px;">Cycle 1</font>" style="text;html=1;align=center;verticalAlign=middle;whiteSpace=wrap;rounded=0;" vertex="1" parent="1"> | |
| 97 | + <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-35" value="<font style="font-size: 20px;">Cycle 1</font>" style="text;html=1;align=center;verticalAlign=middle;whiteSpace=wrap;rounded=0;" parent="1" vertex="1"> | |
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| 99 | 99 | </mxCell> |
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| 100 | + <mxCell id="wepX8VlSniusQ9Wuktl0-36" value="<font style="font-size: 20px;">Cycle 2</font>" style="text;html=1;align=center;verticalAlign=middle;whiteSpace=wrap;rounded=0;" parent="1" vertex="1"> | |
| 101 | 101 | <mxGeometry x="717.5" y="58" width="85" height="30" as="geometry" /> |
| 102 | 102 | </mxCell> |
| 103 | 103 | </root> |
Figures/ModCBR2.png
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chapters/CBR.tex
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| ... | ... | @@ -17,7 +17,7 @@ |
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| 18 | 18 | \section{Le RàPC pour construire ou corriger un texte, pour consolider ou expliquer les résultats obtenus} |
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| 20 | -La génération, analyse et correction de textes constitue également un domaine d'application intéressant du RàPC. Pour la réalisation de ces tâches il est parfois nécessaire de transformer le texte en représentation numérique ou de mesurer la proximité sémantique de mots. Le travail de \cite{10.1007/978-3-319-24586-7_20} utilise le RàPC pour générer des histoires en utilisant le texte d'autres histoires. Le système décrit explore les transformations possibles afin que la nouvelle histoire ne soit pas très similaire aux histoires déjà connues mais qu'elle soit cohérente. Le travail est plus focalisé sur la phase de révision, car les résultats de celle-ci déterminent si l'histoire générée correspond aux critères spécifiés ou si le cycle d'adaptation doit recommencer; l'adaptation se fait en recherchant les personnages, les contextes, les objets dans la base de cas, et en les unifiant avec des actions; la plupart des histoires générées sont cohérentes mais elles sont constituées de paragraphes très courts. | |
| 20 | +La génération, l'analyse et la correction de textes constituent également des domaines d'application intéressants du RàPC. Pour la réalisation de ces tâches il est parfois nécessaire de transformer le texte en représentation numérique ou de mesurer la proximité sémantique de mots. Le travail de \cite{10.1007/978-3-319-24586-7_20} utilise le RàPC pour générer des histoires en utilisant le texte d'autres histoires. Le système décrit explore les transformations possibles afin que la nouvelle histoire ne soit pas très similaire aux histoires déjà connues mais qu'elle soit cohérente. Le travail est plus focalisé sur la phase de révision, car les résultats de celle-ci déterminent si l'histoire générée correspond aux critères spécifiés ou si le cycle d'adaptation doit recommencer; l'adaptation se fait en recherchant les personnages, les contextes, les objets dans la base de cas, et en les unifiant avec des actions; la plupart des histoires générées sont cohérentes mais elles sont constituées de paragraphes très courts. | |
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| 22 | 22 | Dans \cite{10.1007/978-3-030-58342-2_20} les phrases écrites en langue française sont corrigées. Ce travail n'utilise ni la transformation numérique des phrases, ni de connaissances linguistiques, mais retrouve les phrases similaires en utilisant l'algorithme LCS (\textit{Longest Common Subsequence}) et calcule une mesure de distance avec les phrases correctes et incorrectes de la base de connaissances. Si les phrases similaires sont incorrectes, le système peut proposer une correction en changeant certains mots selon le contexte et recalculer les distances afin de mesurer la cohérence et la pertinence de la phrase proposée. |
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| ... | ... | @@ -55,7 +55,7 @@ |
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| 56 | 56 | Un modèle d'ensemble fondé sur le raisonnement à partir de cas est proposé par \cite{YU2023110163}. Celui-ci est appliqué à la prédiction financière et au remplissage des données manquantes. Dans ce système, pour retrouver les plus proches voisins, le modèle utilise trois mesures de distance différentes et une étape de vote pour l'intégration. Le modèle a été testé avec une base de données comportant onze caractéristiques (informations) financières provenant de 249 entreprises. La comparaison est faite avec deux objectifs. Premièrement, le remplissage des données manquantes avec d'autres algorithmes tels que KNN ou \textit{Random Forest}, et deuxièmement, la comparaison de la prédiction avec des algorithmes uniques utilisant une métrique de distance spécifique. Les résultats obtenus montrent que le système est plus performant aussi bien pour le remplissage des données manquantes que pour la prédiction des données financières. |
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| 58 | -Une étape très importante dans le RàPC est l'adaptation. Dans \cite{10.1007/978-3-031-63646-2_4} l'objectif est changer la représentation de la connaissance pour évaluer s'il y a un impact positif en les solutions générées, ce changement permet aussi d'établir règles d'adaptation, les résultats permettent de dire que choisir une représentation adéquate et des règles correctes en fonction du problème étudié peut améliorer la qualité des solutions pour résoudre des problèmes complexes. | |
| 58 | +Une étape très importante dans le RàPC est l'adaptation. Dans \cite{10.1007/978-3-031-63646-2_4} l'objectif est changer la représentation de la connaissance pour évaluer s'il y a un impact positif dans les solutions générées, ce changement permet aussi d'établir règles d'adaptation, les résultats permettent de dire que choisir une représentation adéquate et des règles correctes en fonction du problème étudié peut améliorer la qualité des solutions pour résoudre des problèmes complexes. | |
| 59 | 59 | |
| 60 | 60 | \section{Prédiction et interpolation en utilisant le RàPC} |
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| ... | ... | @@ -73,7 +73,7 @@ |
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| 74 | 74 | Les systèmes de recommandation et le RàPC peuvent aussi être combinés comme dans le système proposé par \cite{8495930}. Cet article montre les bénéfices de l'utilisation du RàPC dans les environnements informatiques pour l'apprentissage humain (EIAH). Le modèle proposé suit le cycle traditionnel du RàPC en combinant les modèles d'apprentissages traditionnels et numériques. Les principales contributions sont la représentation des cas et la recommandation des parcours d'apprentissage personnalisés selon les informations issues des autres apprenants. Une base de cas initiaux a été créée pour mesurer l'efficacité du modèle. Celle-ci stocke la recommandation du parcours de 120 apprenants. Des examens, réalisés avant et après avoir suivi le parcours recommandé par le système, permettent de mesurer l'efficacité de la recommandation proposée. |
| 75 | 75 | |
| 76 | -Le système décrit dans \cite{Obeid} présente la particularité d'être capable d'analyser des données hétérogènes et multidimensionnelles. Dans ce travail, un parcours de carrière et les universités/collèges est recommandé aux élèves du secondaire en fonction de leurs intérêts. Ce travail montre également une taxonomie des techniques algorithmiques généralement utilisées dans les systèmes de recommandation pour les EIAH (figure \figref{figTax}). | |
| 76 | +Le système décrit dans \cite{Obeid} présente la particularité d'être capable d'analyser des données hétérogènes et multidimensionnelles. Dans ce travail, un parcours de carrière associé aux universités/collèges est recommandé aux élèves du secondaire en fonction de leurs intérêts. Ce travail montre également une taxonomie des techniques algorithmiques généralement utilisées dans les systèmes de recommandation pour les EIAH (figure \figref{figTax}). | |
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| 78 | 78 | En fonction de certains paramètres comme le type d'école, le nombre d'étudiants admis et non admis, le nombre de classes, les auteurs de \cite{skittou2024recommender} développent un modèle hybride combinant RàPC et raisonnement à partir de règles pour recommander des actions de planification en réponse à des cas éducatifs des écoles primaires. Le modèle a été testé sur des données réelles et a donné de bons résultats avec une grande précision. |
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main.log
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| 1 | -This is pdfTeX, Version 3.141592653-2.6-1.40.25 (TeX Live 2023) (preloaded format=pdflatex 2023.5.31) 17 JUL 2025 14:41 | |
| 1 | +This is pdfTeX, Version 3.141592653-2.6-1.40.25 (TeX Live 2023) (preloaded format=pdflatex 2023.5.31) 17 JUL 2025 14:47 | |
| 2 | 2 | entering extended mode |
| 3 | 3 | restricted \write18 enabled. |
| 4 | 4 | %&-line parsing enabled. |
| ... | ... | @@ -2163,7 +2163,7 @@ |
| 2163 | 2163 | lvetic/uhvr8a.pfb></usr/local/texlive/2023/texmf-dist/fonts/type1/urw/helvetic/ |
| 2164 | 2164 | uhvro8a.pfb></usr/local/texlive/2023/texmf-dist/fonts/type1/urw/times/utmr8a.pf |
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| 2166 | -Output written on main.pdf (124 pages, 5445417 bytes). | |
| 2166 | +Output written on main.pdf (124 pages, 5445736 bytes). | |
| 2167 | 2167 | PDF statistics: |
| 2168 | 2168 | 1850 PDF objects out of 2073 (max. 8388607) |
| 2169 | 2169 | 1581 compressed objects within 16 object streams |
main.pdf
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main.synctex.gz
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