• La progression dans ce cours va se faire en suivant la démarche scientifique associée à un processus de DataMining (fouille de données) qui est schématisé par le diagramme suivant :

    Le processus de Data Mining [4] LE MODELE EN U POUR LA CONCEPTION ET L'EVALUATION DES SYSTEMES INTERACTIFS Nous avons choisi le modèle dit en U dans la mesure où il a déjà montré son applicabilité et son adaptabilité dans différents domaines complexes (contrôle aérien, applications chimiques, ferroviaires…). Proposé dans sa version initiale par Abed [1] et Millot [10] puis amélioré au fur et à mesure des années, ce modèle en U situe les étapes qui n'existent pas dans les modèles classiques du génie logiciel, qui demeurent très généraux et dans lesquels les facteurs humains doivent être pris en compte par l'équipe de développement. Le modèle est structuré selon : (i) une phase descendante comprenant la modélisation du système homme-machine et qui mène à son implémentation ; (ii) une phase ascendante focalisée sur l'évaluation du système global, selon des critères d'efficacité de système et également des critères centrés sur l'être humain. Par manque de place, il ne sera pas possible de décrire le modèle en U ici. Il a été toutefois décrit en profondeur dans différents documents facilement disponibles, tels [1,2,9,10]. Le lecteur en distinguera une version enrichie en figure 2. L'ADAPTATION DU MODELE EN U SOUS L'ANGLE DES ETAPES DU PROCESSUS DE DATA MINING Notre démarche vise à adapter le modèle en U afin de l'utiliser pour la conception et la réalisation de SIAD découlant d'un processus de Data Mining. La dernière étape du processus est la visualisation des résultats (les connaissances extraites). Mais, en réalité, la démarche de conception d'un processus de data mining doit être adaptée dès le début d'un projet afin de satisfaire les besoins des utilisateurs (décideurs), figure 2. Des points communs ou convergences sont remarquables entre les deux processus. L'étape d'analyse des tâches et de l'utilisateur peut être adaptée pour une meilleure réussite de l'étape de définition du problème et l'identification et la sélection des données d'intervention.  


    Ce qui correspond dans le cadre de rédaction d'un article aux parties suivantes :

    • Matériel et Méthodes
      • Matériel : Données Sources, Consolidation des données, préparation ou sélection
      • Méthodes : outils utilisés dans la suite
    • Résultats : lecture des résultats
    • Discussion : interprétation et évaluation
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