L'activité consiste à développer des méthodes et des outils innovants de traitement de données et de connaissances. L'objectif est de proposer des méthodes et outils d'aide à la décision collective dans les systèmes agro-alimentaires, qu’ils soient à des fins alimentaires ou de bioproduits. 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 outils proposés doivent permettre la prise en compte de critères multiples, des préférences et des arguments des acteurs de la filière.

L’activité de recherche est structurée en deux axes.

L’axe Intégration de données et de connaissances hétérogènes guidée par ontologie pour l'aide à la décision multi-critères: Les données et connaissances disponibles pour l’aide à la décision sont par nature imparfaites. Elles peuvent être hétérogènes en terme de structure et de vocabulaire utilisé pour les exprimer. Elles peuvent également être incomplètes et imprécises.

Pour en savoir plus:

• Le premier objectif est d’aider à la structuration des données en proposant des modèles ontologiques génériques permettant de représenter d’une part des procédés de transformation multi-étapes et multi-échelles et d’autre part des données de caractérisation d’échantillons produits par ces procédés. On s’intéresse également à la représentation ontologique du savoir-faire opérationnel.
• Le deuxième objectif est de développer des méthodes et outils permettant de guider, avec l’aide d’une ontologie, l’extraction de manière semi-automatique de connaissances exprimées à partir d’entretiens ou de textes de la littérature scientifique ou d’autres sources pertinentes. Les données et connaissances extraites permettent de peupler des bases de données et de connaissances qui seront utilisées pour l’aide à la décision.
• Le troisième objectif est de faciliter l’intégration des bases de données et de connaissances annotées avec des vocabulaires différents en développant des méthodes d’alignement d’ontologie. Les ontologies qui permettent de structurer les bases de connaissances sont amenées à évoluer régulièrement. Le maintien de la cohérence des bases lorsque de ces évolutions sera étudié.
• Le quatrième objectif est de faciliter l'aide à la décision multi-critères en développant des méthodes d'interrogation flexible des sources de données imparfaites (hétérogènes, imprécises, incomplètes) préalablement intégrées.

L’axe Argumentation et choix social. Proposer une aide à la décision collective au sein de filières nécessite l’étude de deux aspects interconnectés :
1) être capable de récupérer et de traiter de manière démocratique les préférences des acteurs de la filière afin de proposer une recommandation représentant au mieux les desiderata de chacun, 2) raffiner cette recommandation en permettant la prise en compte des points de vue, divers et souvent conflictuels, de ces acteurs. À ce titre, l’équipe développe plusieurs approches s’attaquant à diverses facettes de la notion d’argumentation.

Pour en savoir plus:

• La première de ces approches se consacre à l’analyse du lien entre préférence et production d’arguments, dans laquelle les arguments sont vus comme des justifications de préférences, ce qui permet d’une part de rendre explicite les raisons d’un choix et d’autre part d’en débattre.
• Cette approche est consolidée par une analyse de la notion de biais cognitifs afin de permettre la représentation et le traitement des erreurs de raisonnement et de réduire les risques de persuasion fallacieuse lors de la phase de délibération.
• Par ailleurs, afin d’assurer le transfert d’une recommandation vers le grand public, la notion d’explication est étudiée, celle-ci permettant d’informer un utilisateur sur les raisons ayant mené à une décision particulière de la manière la plus concise et claire possible.
• L’équipe s’intéresse également au lien entre argument et propagation d’opinions, en combinant argumentation et simulation multi-agents.
• Enfin, la combinaison des systèmes d’argumentation avec des modèles de simulation, permettant de tester dans des scénarios la mise en œuvre des éléments avancés par un ou plusieurs arguments.

Les activités de recherche de l'équipe ont donné lieu à la conception et la réalisation de plusieurs prototypes de logiciel disponibles sur la plateforme ICO.