| Résumé | Avec l'évolution rapide des techniques de raisonnement par cas telles que l'extraction de cas et l'adaptation de cas, le raisonnement par cas a été appliqué à grande échelle, à différentes applications du monde réel. Pour qu'un système de raisonnement par cas soit efficace, il faut une base de cas de haute qualité, qui fournisse des solutions riches et efficaces pour la résolution de problèmes du monde réel. Un problème critique, mais encore non résolu, consiste à savoir comment créer et gérer automatiquement une telle base de cas. Cet article s'attaque à cet important problème. Nous avons proposé une méthodologie pour la création de cas à partir de bases de données de grande taille et facilement accessibles, qui ont été alimentées lors d'opérations courantes. En tirant parti des techniques issues du raisonnement par cas et du traitement des langues naturelles, nous présentons une méthodologie qui permettra de créer automatiquement des cas au stade initial de la mise au point d'un système de raisonnement par cas. Après la description détaillée de la méthodologie, nous présentons une étude de cas servant à valider l'utilité de la méthodologie. Les résultats de l'expérience indiquent que la méthodologie proposée réduit considérablement l'effort humain requis pour la création de cas; nous avons été en mesure de créer automatiquement les cas de haute qualité nécessaires aux systèmes de diagnostic faisant appel au raisonnement par cas, à partir de données de maintenance historiques et de données opérationnelles au stade initial de la mise au point du système. |
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