Habilitation à Diriger des Recherches

Des Bases de Données et de Connaissances aux Interfaces en Langue Naturelle : un Enrichissement Réciproque

par Philippe TRIGANO

Université Paris XIII (Paris-Nord, Villetaneuse)

Soutenue le 19 Janvier 1994 devant le jury composé de :

Président : Daniel COULON

Rapporteurs : Jean-Paul HATON, Daniel KAYSER, Gérard SABAH

Examinateurs : Jean-Paul BARTHES, Marie-Odile CORDIER, Bernard DUBUISSON, Claudette SAYETTAT

SOMMAIRE

INTRODUCTION

Contexte et Cadre de Recherche

L'utilisation des systèmes informatiques passe de plus en plus par une interface homme/machine appropriée. En effet, un dialogue homme/machine trop rigide, ou mal adapté, a généralement pour effet de limiter le nombre d'utilisateurs potentiels, et de les éloigner d'outils informatiques qu'ils rejettent, car trop compliqués, ou trop difficiles à utiliser. La communication homme/machine est un domaine très important qui concerne tout utilisateur d'un ordinateur. On remarque que cet aspect a toujours été présent, mais qu'il s'est beaucoup développé lors de ces dernières années, avec la démocratisation de l'informatique. En effet, dès l'apparition des ordinateurs, l'accent a été mis sur l'amélioration des interactions entre le programmeur et la machine. La naissance des langages assembleurs, puis de langages évolués, ainsi que des langages symboliques ont permis aux informaticiens d'utiliser plus facilement les ordinateurs qu'avec les langages binaires ou hexadécimaux. Par la suite la séparation entre les données et les mécanismes de traitement a fait émerger la notion de SGBD (système de gestion de base de données). Ces derniers permettent une conception plus facile de logiciels dédiés au stockage et à la recherche d'informations, et nécessitent de moins en moins de programmation. Enfin, les systèmes à base de connaissances ont poussé encore plus loin cette idée, en séparant les connaissances des mécanismes de raisonnement, facilitant la conception de systèmes experts ou systèmes dits 'intelligents'. On a donc vu, dans le cadre de la gestion des informations, la discipline informatique passer des mains des électroniciens à celles des informaticiens, puis des informaticiens à celles des administrateurs de bases de données ou des cogniticiens (ingénieurs de la connaissance). Depuis la naissance de l'informatique, il s'est donc avéré indispensable de porter une attention particulière sur la communication homme/machine, pour faciliter la tâche du programmeur.

Aujourd'hui, on constate une démocratisation de l'utilisation des logiciels, avec des micros ordinateurs de plus en plus performants et des interfaces homme-machine plus conviviales. Ainsi, dans un grand nombre d'applications, les utilisateurs visés ne sont plus des informaticiens ou des ingénieurs ayant des notions de programmation. Il est à présent possible d'utiliser des ordinateurs sans avoir aucune notion d'algorithmique ou de programmation. Dans de nombreux cas, les interfaces graphiques répondent aux besoins des utilisateurs. Cependant, lorsque la gestion des données fait intervenir des représentations très complexes, ou au contraire lorsqu'il s'agit de manipuler des informations non structurées, présentées sous forme textuelle, les interfaces en langue naturelle s'avèrent nécessaires. C'est selon cet axe que nous avons développé nos recherches, en travaillant à travers trois disciplines différentes, mais à notre avis complémentaires : le traitement automatique des langues naturelles, les bases de données et les bases de connaissances.

Le choix d'un thème mélangeant bases de données, bases de connaissances et langage naturel peut paraître surprenant. L'intelligence artificielle et l'informatique de gestion (les bases de données) se sont développées parallèlement, sans trop de contact entre les deux disciplines, pendant de nombreuses années. Cependant, depuis une dizaine d'années, on s'aperçoit que ces deux aspects de l'informatique sont complémentaires. La gestion du savoir-faire et des connaissances de l'entreprise, problème d'actualité, nécessite le stockage d'un grand nombre de connaissances, d'où l'utilisation de bases de données. Ces connaissances sont souvent structurées sous forme d'objets, de règles, etc..., mais peuvent également être conservées dans leur apparence première : des textes rédigés en langue naturelle. De plus l'interrogation de telles bases nécessite l'utilisation du langage naturel, permettant au non informaticien de s'exprimer librement. Enfin, la représentation des connaissances linguistiques indispensables pour la création d'interfaces en langue naturelle est complexe, et utilise des bases de données (pour la gestion du lexique) et des systèmes à base de connaissances (pour le raisonnement). On constate alors que ces trois disciplines sont intimement liées.

Notre préoccupation principale concerne la problématique de l'acquisition des connaissances pour la réalisation d'interfaces en langue naturelle dédiées à de telles bases de données ou de connaissances. On rejoint alors les thèmes cités précédemment. En effet, la réalisation de ce type d'interfaces nécessite une masse très importante de données et de connaissances, qui pose fréquemment un problème d'acquisition, de représentation et de d'implantation en machine. Le codage, bien souvent manuel, de telles informations constitue une tâche lourde et fastidieuse pour le programmeur. La mise à disposition de méthodes et d'outils facilitant l'aide à l'acquisition de telles connaissances peut alors s'avérer d'un grand intérêt. Nous avons orienté plusieurs de nos activités de recherche selon cette problématique.

Nos travaux de recherche ont eu lieu à l'UTC, Université de Technologie de Compiègne, durant ces dix dernières années. L'UTC est un Etablissement Public à caractère Scientifique Culturel et Professionnel, et a pour objectifs la promotion et le développement de la technologie dans l'enseignement et la recherche. Elle réunit les caractéristiques d'une Université et d'une Ecole d'Ingénieurs et a pour vocation de servir de lieu de transfert entre le monde de la recherche scientifique et le milieu industriel. La recherche fondamentale y est, par conséquent, toujours associée à des applications industrielles.

Toute activité de recherche à l'UTC doit se dérouler dans l'un des laboratoires de recherche de l'établissement, et passe obligatoirement par des projets de recherche, approuvés par le Conseil Scientifique de l'établissement. Ces projets peuvent être soit internes à l'UTC, soit des contrats de recherche industriels. Les projets de recherche UTC portent en général sur des thèmes méthodologiques ou même fondamentaux. Les contrats industriels correspondent à des transferts vers l'industrie, en utilisant les résultats de recherche des projets internes UTC. Les projets et contrats de recherche que nous avons réalisés sont décrits en annexe.

Notre recherche s'est effectuée au sein du laboratoire HEUDIASYC (Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes), URA CNRS 817. Cette unité de recherche est associée au CNRS depuis 1980, rattachée au Département Sciences Physiques pour l'Ingénieur (S.P.I.), pour la politique de recherche, et évaluée par la section 07 du Comité National (Technologie de l'Information : automatique, informatique, robotique, traitement du signal). Le laboratoire est organisé en quatre thèmes scientifiques : Diagnostic, Systèmes Intelligents de Perception et de Commande, Techniques et Méthodes pour l'Informatique, et Intelligence Artificielle. Nos activités ont eu lieu dans le cadre de ce dernier thème (IA).

Nous avons commencé nos recherches autour du thème "Bases de Données et Bases de Connaissances". Nous nous sommes intéressés aux cas où, dans les systèmes à bases de connaissances, une masse importante de données doit être gérée. Dans ce cas, il faut pouvoir utiliser un système permettant un stockage permanent des données, d'où la notion de 'base de données', associée à des systèmes à base de connaissances. Nous avons été tentés d'utiliser la programmation logique associée au modèle relationnel, pour gérer dans un formalisme unique données et connaissances. En effet, les tuples du modèle relationnel peuvent être, d'une certaine manière, assimilés à des prédicats d'ordre 1. Nous avons alors testé des couplages entre Prolog et un SGBD relationnel (couplages faibles et couplages forts). Ces approches ont été ensuite abandonnées au profit d'un formalisme basé sur les objets. Nous nous sommes alors tournés vers le modèle objet PDM, et avons modélisé des règles de production sous forme d'objets, de la même façon que les données, ce qui nous a permis de regrouper dans une même base et dans un même formalisme, à la fois données et connaissances. Cette approche a été validée sur deux applications, SEDLEX et AFGAR, liées à des problèmes de planification en environnement fortement contraint, manipulant un grand nombre de données.

Cette partie sera présentée dans le premier chapitre.

Très vite, nous est apparue la nécessité d'utiliser des interfaces évoluées dans le cadre de ces systèmes, aussi bien pour les bases de données que pour les systèmes experts. En effet, nous avons été à plusieurs reprises confrontés à des cas de rejets du système, de la part de l'utilisateur final, à cause d'une mauvaise communication Homme-Machine (série de questions fastidieuses...). Nous nous sommes donc penchés vers des interfaces en langue naturelle. Nous avons alors constaté que le développement d'interfaces intelligentes pour une base de données nécessitait une architecture et des moyens informatiques autres qu'un simple modèle relationnel, d'où là encore des besoins de couplage entre une base de données et un système à base de connaissances. Nous nous sommes intéressés à la fois aux bases de données et aux systèmes experts. Des grammaires sémantiques utilisant les grammaires logiques ont permis souvent d'avoir des résultats satisfaisants. Cependant, cette approche n'a pas été toujours possible, pour les systèmes génériques (SGBD ou générateur de systèmes experts). Dans ce cas, une analyse fondée d'une part sur la notion de proximité sémantique entre les concepts analysés, et d'autre part sur des techniques de reconnaissances de formes peut constituer une amorce de solution. Une application industrielle mettant en oeuvre cette technique a été réalisée pour le CEA/CEN de Cadarache, pour interroger, à partir de requêtes exprimées librement, une base de données orientée objets contenant les retours d'expérience de la centrale Super Phoenix.

Le second chapitre détaillera ces divers travaux.

Nos activités en informatique linguistique ont progressivement basculé vers la notion de compréhension plus profonde des phrases entrées par l'utilisateur. Nous nous sommes alors orientés vers l'étude des mécanismes de raisonnement et de représentation des connaissances pour la compréhension effective de phrases. Nous avons démarré le projet DOCAL (Développement d'Outils pour la Compréhension Automatique du Langage), qui permet l'étude et la réalisation de diverses techniques pour l'analyse du langage naturel.

Les aspects concernant la gestion du lexique et la représentation des connaissances, ainsi que la tolérance aux erreurs lexicales, seront décrits dans le chapitre trois .

Après avoir étudié la compréhension de phrases isolées, nous nous sommes progressivement tournés vers l'analyse de textes courts, plus complexe que la simple juxtaposition de phrases (prise en compte du contexte et de références pronominales). Les problèmes de gestion des connaissances sémantiques sont alors apparus, et nous nous sommes intéressés à l'acquisition semi-automatique de ce type de connaissances (aussi bien au niveau sémantique lexicale qu'au niveau gestion du contexte). Une application industrielle avec la banque de France nous a permis de valider un certain nombre de concepts développés dans nos précédentes recherches. Elle consiste à analyser des textes techniques en s'inspirant des outils réalisés dans le cadre du projet DOCAL, tels que les primitives sémantiques, des grammaires de cas, ou les graphes conceptuels.

Ces aspects concernant les interfaces textuelles seront présentés dans le chapitre quatre. Précisons que cette dernière partie est beaucoup plus développée que les trois précédentes, rendant le niveau de détails un peu moins homogène. Cependant, nous pensons qu'il était utile de donner plus de précisions que dans les autres chapitres, car cette partie correspond à nos travaux les plus récents, ayant fait l'objet de plusieurs thèses et de diverses publications.

Nos perspectives de recherche sont évoquées dans la conclusion. Nous espérons développer le thème interfaces textuelles et indexation automatique (décrit également dans le chapitre quatre), en nous focalisant sur les problèmes d'acquisition automatique de connaissances, pour l'interrogation en langue naturelle de bases de connaissances textuelles, servant à la conservation du savoir-faire, et utilisant des raisonnements à base de cas ou par analogie. Là encore, les disciplines concernées sont les bases de données (données textuelles, avec représentations orientées objets et hypertextes), les bases de connaissances (connaissances non structurées, rédigées directement en langage naturel), et bien entendu les interfaces en langues naturelles. On obtiendra ainsi un système d'acquisition automatique de connaissances à partir de textes (base de connaissances textuelles et connaissances linguistiques pour l'interrogation), et de conservation et utilisation de ces informations dans une base de données hypertexte et dotée d'un module d'interrogation en langue naturelle. Ceci permettra alors d'intégrer les acquis des dix années de recherches passées, en utilisant l'idée développée dans ce document (bases de données, bases de connaissances et interfaces en langue naturelle : un enrichissement réciproque).

CONCLUSION

Bilan et Perspectives

Nous espérons avoir montré, à travers les divers travaux que nous venons d'évoquer, les apports réciproques entre bases de données, bases de connaissances et traitement du langage naturel.

Les interfaces en langues naturelles améliorent considérablement la communication homme/machine des systèmes à bases de connaissances ainsi que celle des systèmes de gestion de bases de données. Dans le cas de systèmes documentaires ou de systèmes textuels, le langage naturel représente, à notre avis, le type d'interface le mieux adapté.

Les bases de connaissances apportent aux bases de données des possibilités de déduction et de meilleure structuration des données. Inversement les bases de données permettent aux bases de connaissances une sauvegarde des connaissances et des informations déduites, ainsi qu'une meilleure gestion des faits fournis au système, améliorant ainsi la communication homme/machine, car évitant la demande de ce type d'information aux utilisateurs.

Enfin, les bases de données déductives orientées objets (mariage entre bases de données et bases de connaissances) fournissent au développeur d'interfaces en langue naturelle des outils de représentation et de manipulation des connaissances. Ceci facilite le problème de la gestion des lexiques et de la représentation des diverses connaissances linguistiques (morphologiques, syntaxiques, sémantiques et même pragmatiques) indispensables pour une bonne compréhension des phrases entrées par l'utilisateur.

Nous avons constaté cet enrichissement réciproque entre bases de données, bases de connaissances, et traitement des langues naturelles, tout au long des quatre chapitres de ce document.

Dans le premier chapitre, nous avons présenté une structure de base de données orientée objets, servant de système de représentation des connaissances, que nous avons utilisée dans plusieurs applications présentées dans les autres chapitres. Nous avons également employé ce type de représentation pour la réalisation de systèmes experts pour la synthèse d'emplois du temps (SEDLEX et AFGAR) évoqués dans le premier chapitre.

Dans le second chapitre, nous avons abordé la problématique des interfaces en langue naturelle pour bases de données structurées ou pour systèmes à base de connaissances. Nous avons différencié le cas de systèmes déjà opérationnels pour lesquels on désire greffer une interface, des systèmes en cours de développement et des systèmes génériques (SGBD ou générateur de système expert).

Dans le troisième chapitre, nous avons évoqué divers aspects relatifs à la gestion du lexique, en montrant l'apport des bases de données et de connaissances (notamment les bases de données déductives orientées objets), permettant une meilleure intégration des divers types de connaissances linguistiques, ainsi que des possibilités de traitements tolérants aux erreurs lexicales.

Enfin, dans le dernier chapitre, nous nous sommes intéressés aux cas des interfaces textuelles, pour bases de données et de connaissances documentaires. Nous avons abordé l'acquisition des connaissances pour l'indexation automatique ainsi que la structuration des connaissances sémantiques et pragmatiques permettant une meilleure compréhension des textes. Ceci nous a amené à évoquer les problèmes de l'anaphore et de la polysémie, et à effectuer une validation à travers la réalisation d'une application industrielle pour la compréhension de textes sur la conjoncture économique.

Dans le cadre de ces travaux, il est possible de retrouver un certain nombre de points communs : une représentation orientée objets, à base de réseaux sémantiques (ou graphes conceptuels) d'une part, et un intérêt de plus en plus marqué pour l'acquisition automatique des connaissances ou l'aide à l'enrichissement de la base de connaissances d'autre part. En effet, dans nos travaux sur les bases de données, nous avons essentiellement utilisé une approche sémantique : les bases de données orientées objets (modèle PDM). Au niveau bases de connaissances, nous avons souvent opté pour des systèmes hybrides, associant à la fois règles de production et objets, de manière à séparer la logique de raisonnement (règles) de la logique de fonctionnement (objets et démons). Au niveau du traitement du langage naturel, là encore, nous avons toujours utilisé une représentation fondée sur les réseaux sémantiques, même lorsque nous avons utilisé un formalisme logique, que nous avons alors étendu aux objets. Les analyseurs conçus dans le cadre du projet DOCAL associaient réseaux sémantiques, primitives sémantiques et grammaires de cas. Pour l'analyse de textes courts, nous nous sommes orientés vers les graphes conceptuels et les hypergraphes, proches des réseaux sémantiques.

Nous avons donc constaté que les activités "bases de données", "bases de connaissances" et "traitement du langage naturel" sont complémentaires. En effet, il est important de doter les bases de données de capacités déductives et de connaissances, afin de pouvoir y intégrer plus facilement des interfaces en langage naturel. De plus, la compréhension de textes, dans certains cas, passe par l'utilisation de bases de connaissances textuelles, structurées sous forme de bases de données renfermant de nombreux textes représentatifs du domaine précis dans lequel on se situe. Cela peut s'avérer très intéressant dans les cas d'acquisition automatique de connaissances sémantiques (pour l'analyse du langage naturel). En effet, nous avons constaté, dans le chapitre quatre, avec le projet ANA, qu'il est bien souvent nécessaire de disposer d'une très grande quantité de textes (environ 100 000 mots) pour pouvoir commencer à effectuer une acquisition automatique significative. Une telle masse d'informations peut être trouvée dans des bases de données textuelles spécialisées sur un domaine précis.

De telles bases peuvent également être très utiles, associées aux techniques de raisonnement à base de cas, permettant ainsi la consultation en langage naturel d'un système expert textuel. C'est un des domaines vers lequel nous voulons orienter nos recherches dans les années à venir. Nous démarrons à ce propos une collaboration industrielle (avec la société Savega) : il s'agit de pouvoir décrire un problème à un système expert textuel, en utilisant le langage naturel. L'objectif à long terme est de porter sur minitel le système expert, en cours de développement, afin de mettre à la disposition d'un large public des 'encyclopédies intelligentes' (systèmes experts textuels sur la diététique, sur le droit des automobilistes, etc...). Or le minitel ne permet pas d'interfaces graphiques conviviales. Les utilisateurs potentiels devant pouvoir interroger facilement le système, il est indispensable de fournir une interface en langue naturelle. Le système devra analyser le texte décrit en entrée par l'utilisateur, et retrouver les textes répondant le mieux à ce problème, en indiquant les passages les plus importants, ainsi que les références et le cheminement effectué.

Ceci replace nos dix années de recherches (à la fois sur les bases de données et de connaissances, et sur le traitement du langage naturel), dans une nouvelle perspective : non plus utilisation du langage naturel pour interroger une base de données structurée, mais utilisation d'une base de données textuelles pour la compréhension du langage naturel, et réciproquement (emploi du langage naturel pour l'interrogation de telles bases de données -- et de connaissances -- textuelles). L'utilisation d'une acquisition automatique de connaissances sémantiques, dans le cadre de ce type de bases de données documentaires, pourra s'avérer d'un grand intérêt : aide à l'analyse des textes, indexation automatique....

Ce type de projet illustre l'évolution de nos travaux, permettant d'intégrer l'ensemble des acquis passés, et de garder une bonne continuité dans nos actions de recherche. Il est ainsi possible de dégager quelques axes pour les années à venir : acquisition de connaissances à partir de textes, gestion des connaissances sémantiques et pragmatiques pour la compréhension de textes, bases de connaissances textuelles et leur indexation automatique.

Tous ces thèmes sont complémentaires (avec de nombreux apports réciproques), et entrent dans une problématique plus vaste, que nous aimerions aborder et développer dans les années à venir : la gestion des connaissances et du savoir-faire de l'entreprise. En effet, dans la situation économique actuelle, de nombreuses entreprises s'interrogent sur une meilleure utilisation de leur capital de connaissances. Elles disposent de dizaines d'années d'activités durant lesquelles se sont accumulées de nombreuses connaissances (expérience et savoir-faire ), en général sous la forme de rapports, notes techniques... archivées et mal exploitées, d'où le besoin actuel de capitaliser les connaissances et l'expérience acquise.

D'un point de vue technique, on peut envisager de stocker ces diverses connaissances dans des bases de données hypertextes et multimédia (étant donnée la diversité des objets manipulés : textes, photos, dessins/schémas, plans, sons et parole, et parfois même séquences vidéo pour présenter un produit, un procédé ou l'activité d'un expert).

Cette très grande quantité de textes (constituant un sous-langage professionnel) peut servir, dans un premier temps, à une acquisition automatique des concepts utilisés dans le domaine concerné (comme dans le projet ANA). Il faudra bien entendu s'intéresser aux problèmes de lemmatisation pour 'normaliser' l'acquisition de concepts aux formes morphologiques différentes (singulier/pluriel, masculin/féminin etc...). Dans un second temps, l'utilisation de techniques issues de l'analyse de données (projets ALCESTE) ou de cooccurrence de mots (CANDIDE/LEXIMAPPE) peut permettre une classification sémantique (micro-contextes et taxinomies) des concepts utilisés, ainsi qu'une détection de cas de polysémies.

Une fois ces connaissances lexico-sémantiques acquises, des outils d'aide à l'acquisition de connaissances pragmatiques pourront être utilisés pour faciliter à l'utilisateur la description de situations typiques et de cas représentatifs du domaine d'expertise concerné. Pour ce faire, il faudra auparavant approfondir nos recherches sur l'acquisition automatique de connaissances pragmatiques (initialisées dans le cadre de la thèse de Christophe DEMKO), et envisager des architectures différentes (pour des problèmes d'efficacité et de temps de réponse). Nous pensons nous intéresser aux Systèmes Multi-Agents et à l'Intelligence Artificielle Distribuée, qui peuvent apporter des solutions non négligeables dans le cadre de l'acquisition de telles connaissances.

Enfin, une fois toutes ces connaissances acquises, on obtiendra une base de connaissances fondée non pas sur des représentations à base de règles de productions, mais sur des représentations à bases de 'patterns' ou de cas (structurés sous forme d'objets).

Lors d'une consultation de tels systèmes, l'utilisateur pourra décrire son problème (ou sa requête) en langue naturelle. Une analyse sémantique de ce texte descriptif, suivie d'un raisonnement à base de cas (ou par analogie), permettront une mise en correspondance du texte avec les formes (pattern matching) contenues dans la base. La réponse sera obtenue à partir de portions de textes (de la base de connaissances) sélectionnées et affichées à l'écran, avec possibilité d'hyper-navigation dans la base. On constate donc que d'un point de vue technique, ce projet regroupe plusieurs thèmes entrevus dans nos précédentes recherches, ainsi qu'un certain nombre de domaines nouveaux (IAD/SMA, Raisonnement à base de cas...).

Cependant, ce très vaste projet de recherche regroupe également de nombreux aspects étudiés par les sciences humaines, aspects pris en compte, en partie, dans les sciences cognitives : problèmes de sociologie de l'entreprise, de communication homme-machine, de psychologie cognitive, d'ergonomie cognitive, de PLAO (Postes de Lecture Assistée par Ordinateur) et disciplines documentaires... Ceci nous laisse présager de nombreux et fructueux échanges avec d'autres chercheurs, issus de disciplines très différentes, d'où des perspectives intéressantes pour nos futurs travaux de recherche. La recherche dans ce domaine est loin d'être terminée...

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