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Ingénierie des connaissances pour améliorer l'usage des agro-ressources
(ACR)
- Mot(s) clé(s) :
Objet d'étude : filière agroindustrielle
Question sociétale et finalité, contexte : durabilité
Démarche, discipline : informatique
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Objet d'étude : filière agroindustrielle
Question sociétale et finalité, contexte : durabilité
Démarche, discipline : informatique
Echelle d'étude : biomasse
Dispositif technique et méthode d'étude : aide à la décision, ingénierie des connaissances, ontologie, représentation des connaissances
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- Description détaillée :
L'activité de recherche relève du domaine de l'intelligence artificielle et de l'ingénierie des Afficher la suite
L'activité de recherche relève du domaine de l'intelligence artificielle et de l'ingénierie des connaissances.

L'axe est composé d'informaticiens. L'activité consiste à développer des méthodes et des outils innovants de traitement de données et de connaissances. L'objectif est de proposer des recommandations pour le pilotage global de filières de transformation de la biomasse.

Ces méthodes et outils doivent permettre de collecter, représenter et gérer différents types de données et de connaissances, incluant des données imparfaites (par exemple peu fiables, imprécises, ...), des connaissances à dire d'expert et des modèles de génie des procédés. D'autre part, les recommandations proposées doivent permettre la prise en compte de critères multiples, des préférences et des arguments des acteurs de la filière. Enfin, ces recommandations doivent pouvoir être expliquées aux acteurs de la filière.

L'activité de recherche de l'équipe est l'intelligence artificielle et l'ingénierie des connaissances.

Extraction semi-automatique de données issues de sources hétérogènes.
Evaluation de la fiabilité des données.
Raisonnement non monotone dans un fragment de la logique du premier ordre.
Approche combinant données et connaissances experte dans un processus d'apprentissage.
Interrogation multi-critères, bipolaire et flexible de bases de données.
Aide à la décision argumentée multi-acteurs et multi-critères.
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- Champs de rattachement :
 

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