Kbg : induction de bases de connaissances en logique des predicats

Dans un grand nombre de problemes concernant le monde reel, les systemes d'apprentissage utilisant un langage de representation des connaissances base sur la logique des propositions, ne peuvent etre utilises. Inversement, si les systemes travaillant en logique des predicats offrent des possibilites de representation plus etendues, notamment en ce qui concerne l'expression de relations entre les objets, ils sont souvent incapables de traiter efficacement les informations de type numerique. Dans cette these, nous presentons une methode d'apprentissage empirique permettant de construire de facon automatique des systemes hierarchiques de regles exprimees en logique d'ordre un. En outre, le systeme propose est capable de gerer efficacement a la fois des connaissances de type quantitatives et procedurales. La base de connaissances apprise est elaboree au moyen d'une utilisation iterative d'operateurs de generalisation et de classification conceptuelle