Un CDSS Basé Logique Floue pour l’Aide au Diagnostic des CAD
ACTIVITÉS, TRACES ET CONNAISSANCES
L’idée de conserver un enregistrement d’un historique des opérations effectuées par une machine au cours de son utilisation, ou un grand nombre d’instructions est exécutées, afin de comprendre les résultats et vérifier les étapes de ce calcul est devenue primordial avec l’avancée de l’informatique. Ce principe, qui a l’origine était utilisé pour comprendre les instructions effectuées par la machine, a tout simplement été appliqué pour enregistrer et comprendre les transactions et les données d’un système informatique. Ceci correspond généralement à l’arrivée des systèmes informatiques avec des bases de données et des interfaces graphiques et leurs utilisation croissante dans tout les autres domaines. Cette évolution dans ces systèmes a permis de modéliser n’importe quelle « activité » de la vie réelle et l’erengistrer sous forme de « trace ». Par la suite cette démarche d’enregistrement des traces, facilitée par les progrès techniques réalisés sur les environnements numériques (rapidité, capacité de stockage, etc.), a été appliquée dans de multiples domaines de recherche : Informatique bien sûr, mais également Ergonomie, Psychologie Cognitive, Sciences de l’Information. Ces traces permettent en effet d’analyser en détail ces activités au-delà de l’imminence spatiale et temporelle d’une observation. Dans le monde de l’analyse des traces on trouve souvent les mots « activité », « trace » et « connaissance ». Une activité constitue généralement un processus, ou ensemble d’actions tant dis qu’une trace restitue ce qu’on observe de ce processus. Lorsqu’on on introduit l’analyse et l’interprétation des traces, on fait appel à la notion de connaissance et plus précisément aux outils d’extraction de connaissances. Dans ce chapitre, nous visons à introduire le sens des termes activité, trace et connaissance. Nous montrons aussi la relation entre ces termes et nous donnons le positionnement scientifique à l’égard de notre thèse
Le dictionnaire Larousse présente le mot « activité » en quatre acceptations : la première est associée à un ensemble de phénomènes, la deuxième est par rapport à une faculté, la troisième relevant une action et la dernière relative à un ensemble d’actions, dans notre cas on s’intéresse à la troisième : ”Action de quelqu’un, d’une entreprise, d’un pays dans un domaine défini ; champ d’action : Activités professionnelles. Une usine qui étend son activité à de nouveaux secteurs. Ensemble des actions diverses menées dans un secteur, ou qui se manifestent dans un lieu : Une période d’intense activité diplomatique. (Larousse, 2013)” L’activité se définit intuitivement par « ce qui se fait dans une situation particulière Rabardel and Samurçay (2001). En effet, une activité est un ensemble « d’actions », de « phénomènes manifestant un processus ». Dans son acception large, l’activité est aussi bien produite par des organismes vivants, humains, animaux, que par des processus physiques ou chimiques : activité d’un volcan, activité du soleil. Par définition, toute activité se déroule au cours du temps, c’est un processus dynamique. L’activité relève de processus unifiés, c’est « l’ensemble des actes coordonnés des travaux de l’être humain » (Larousse, 2013), et vise à atteindre un but.
L’activité d’un patient, par exemple, est l’ensemble de ses bilans et bulletins clinique, consultations, maladies atteintes, etc. Pour atteindre un but : la guérison et le bienêtre. Ainsi, l’activité est caractérisée par un ensemble de processus unifiés (Leont’ev et al., 1984) visant à la réalisation d’un objectif global, commun à l’ensemble de ces processus. Du point de vue l’état de santé du patient, l’environnement lui-même s’apparait comme un environnement dynamique, c’est-à-dire évolué par lui-même sans intervention de sa part. Une activité, à travers son objectif, s’intéresse à changer l’état de quelque chose. Sans environnement où procéder, il n’y a pas d’activité. L’activité est donc inséparable du contexte dans lequel elle se réalise. Ce que l’on peut constater de l’activité, ce sont que les actions observables, c’est-àdire que la partie visible des processus mis en oeuvre pour réaliser l’activité. Ces actions observables, ce sont les comportements. Néanmoins, l’activité ne se limite pas aux comportements, car elle contient aussi les processus qui procréent le comportement. Par exemple, le raisonnement auquel le médecin suit pour faire un diagnostic fait partie de son activité. Toutefois, ce choix lui-même n’est pas observable. Ce qui est observable, ce sont les actions qu’il met en oeuvre pour diagnostiquer : vérifications des symptômes, prescriptions des médicaments, etc. Dans la suite de notre thèse on retient la définition suivante : L’activité est un ensemble d’actions observables ou non, introduites dans une situation et visant à la réalisation d’un objectif global.
Interprétation et collecte des traces Une trace fait l’objet d’interprétations et d’analyse. Pour inférer toutes ces informations sur le patient et son état de santé, les analystes sont amenés à analyser ces traces. L’analyste va chercher dans la trace les indices nécessaires à son interprétation. Mais cette interprétation ne pourrait se faire sans des connaissances supplémentaires dont dispose l’analyste : sur le domaine médical, par exemple les maladies et leurs diagnostic, sur le contexte, par exemple les conditions sociaux économique du patient, ou sur les traces elles-mêmes, par exemple comment l’état de santé du patient évoluent avec le temps? Lorsque l’analyste observe les traces d’un patient, il va en déduire des informations sur le patient. À partir exactement des mêmes traces, un médecin serait susceptible d’ignorer certaines observations relatives au patient pour s’intéresser au fascinant phénomène de réaction et de l’évolution de la forme des cellules sanguines au fur et à mesure de son traitement. Pourquoi le médecin ignorerait-il ces observations ? Pourquoi l’analyste ignorerait-il la forme des cellules ? Par conséquent, les informations décrivant la trace est ceux que l’on décide d’observer. C’est l’observation, c’est-à-dire la collecte de la trace, qui donne le statut de trace aux éléments observés. Une trace est issue d’une observation nous appelons cette observation qui crée la trace la « collecte de la trace ».
Dans notre exemple, la trace est laissée par le patient et est collectée a posteriori par le personnel médical. Qu’en est-il de l’analyste qui installe une caméra pour enregistrer le comportement des patients ? On pourrait penser qu’il y a une différence de nature entre une trace fortuite laissée par l’état de santé du patient et une trace enregistrée volontairement par un dispositif technique. Cette question nous relève trois dimensions de la trace : 1) la construction d’observables, 2) l’observation de ces observables, qui crée la trace et enfin 3) l’interprétation et l’analyse de la trace. Une observation est partielle et engagée. Une trace est la trace de ce que l’on décide subjectivement d’observer. Elle est le résultat d’une observation subjective, qui répond au point de vue de l’observateur. Lorsque la trace est analysée pour étudier scientifiquement des activités ou bien des objets, l’observation fait l’objet de beaucoup de précautions pour permettre son objectivation et la construction de connaissances valides sur l’activité étudiée.
Les interprétations relèvent d’un point de vue. À partir de la même trace, c’est-à-dire des mêmes « données », les interprétations peuvent diverger. Tout d’abord, nous l’avons souligné, la même trace va produire des interprétations de nature différente en fonction de qui la regarde (le médecin ou l’analyste). Mais même lorsque deux médecins observent les mêmes traces, leur interprétation peut diverger. Ce n’est pas étonnant puisqu’il s’agit en réalité de déduire ce qui n’a pas été observé à l’aide des simples indices présents dans une trace. Ces indices ne sont pas toujours satisfaits, surtout lorsque l’on cherche à déduire des éléments, par nature non observables, comme le raisonnement du médecin afin d’inférer son diagnostic. Notons que la situation est différente dans le cadre de l’interprétation scientifique des traces. En résumé on peut dire qu’une trace est produite par une activité, mais c’est l’observation (la collecte) qui est l’élément créateur de la trace. Une trace contient des éléments relatifs aux actions, et d’autres aussi à leur contexte. Ces indices sur l’action et sur son contexte permettent de déduire ce qui n’a pas été observé ou ce qui n’est pas observable (Analyse de traces).
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Table des matières
Introduction
1 Activités, Traces et Connaissances
Activités, Traces et Connaissances
1.1 Introduction
1.2 Activité
1.3 Outils pour étudier l’activité
1.3.1 Observation
1.3.2 Expérimentation
1.3.3 Entretiens
1.3.4 Enquêtes
1.4 Traces
1.4.1 Interprétation et collecte des traces
1.4.2 Analyse des traces
1.5 Connaissance
1.5.1 Connaissances sur l’activité
1.5.2 Connaissances et Modèles
1.6 Outils pour modéliser les traces
1.6.1 SBT pour l’analyse des systèmes informatiques
1.6.2 SBT pour l’analyse des comportements utilisateurs
1.6.3 SBT pour l’analyse des utilisateurs et de leurs activités
1.7 Conclusion
2 Fouille de Données pour l’Analyse des Traces Patients
2.1 Introduction
2.2 Analyse des Traces patients
2.2.1 Collecte et représentation numérique des traces
2.3 Construction du système d’analyse de trace
2.3.1 Prétraitement des traces
2.3.2 Fouille de données
2.3.2.1 Algorithmes probabilistes
2.3.2.2 Les arbres de décision
2.3.2.3 Algorithmes Linéaires
2.3.2.4 Les réseaux de neurones
2.3.2.5 Algorithmes à base de traces
2.3.3 Interprétation des résultats
2.4 Domaine d’application et travaux similaires
2.4.1 Maladies cardiovasculaire
2.4.1.1 Cardiologie
2.4.1.2 Troubles cardiovasculaire
2.4.1.3 Les troubles coronariens
2.4.1.4 Les accidents vasculaires cérébraux
2.4.1.5 Facteurs de risque
2.4.1.6 Diagnostique des maladies cardiovasculaire
2.4.2 CDSS pour l’aide au diagnostic des CADs
2.4.3 Types des CDSSs
2.4.3.1 Systèmes à base de connaissances
2.4.3.2 Les systèmes d’aide à la décision non-basés connaissances
2.5 Conclusion
3 Analyse de la Pertinence des Variables pour la Réduction de Dimension pour la classification Analyse de la Pertinence des Variables pour la Réduction de Dimension pour la classification
3.1 Introduction
3.2 Sélection d’attributs
3.2.1 Extraction de variables
3.2.2 Sélection d’attributs
3.2.2.1 Étapes de Sélection d’Attributs
3.2.2.2 Procédure de génération:
3.2.2.3 Phase d’évaluation
3.2.3 Méthodes d’extractions de traces pertinentes
3.2.3.1 Méthodes Filter
3.2.3.2 Méthodes Wrapper
3.2.3.3 Méthodes Hybrides
3.2.3.4 Critère d’arrêt
3.2.3.5 Phase de validation
3.3 Conclusion
4 Une Méthode Effective pour la Sélection d’Attribut basée Algorithme Génétique Wrapper Naïve Bayes
4.1 Introduction
4.2 Une méthode effective pour la sélection d’attribut basée Algorithme Génétique
wrapper Naïve Bayes
4.2.1 Algorithme Génétique Pour la sélection de variable et algorithme proposé 69
4.2.1.1 Initialisation
4.2.1.2 Opérateurs
4.2.2 Réduction de dimension pour la classification des traces
4.3 Data sets
4.4 Évaluation des algorithmes
4.4.1 Mesures d’évaluation
4.4.1.1 Exactitude de classification
4.4.1.2 Mesure de Kappa
4.4.1.3 Mesure de Sensibilité
4.4.1.4 Mesure de Spécificité
4.5 Expérimentations et discussions
4.6 Évaluation expérimentales de la pertinence des traces des patients pour les maladies CAD
4.7 Conclusion et perspectives
5 Un CDSS Basé Logique Floue pour l’Aide au Diagnostic des CAD
5.1 Introduction
5.2 Logique Floue
5.2.1 Sous-ensembles floue
5.2.2 Variables linguistiques
5.2.3 Système d’Inférence Flou
5.2.3.1 Fuzzification
5.2.3.2 Moteur d’inférence et règles floues
5.2.3.3 Déffuzification
5.3 CDSS flou pour l’analyse des traces des patients de la maladie coronarienne
5.3.1 Descriptions des traces du CAD
5.3.2 Architecture du Système
5.3.2.1 Induction par SIPINA
5.3.2.2 Système d’inférence Flou
5.4 Évaluation du CDSS flou pour les patients du CAD
5.5 Conclusion
Conclusion Générale et Perspectives
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