Chapitre 1
Introduction
L
E 4 mai 1980, alors que le pays s'appelait encore
Zaïre, le Pape Jean-Paul II, alors aux affaires au Vatican, s'adressait
aux intellectuels de la République Démocratique du Congo et
encourageait les universitaires à poursuivre les objectifs de science et
de conscience qui sont l'apanage de toute formation universitaire.
Nous voilà 35 ans plus tard, en train d'accomplir ce
devoir noble que nous ont légué nos parents.
Une des caractéristiques du travail universitaire et du
monde intellectuel est que, plus qu'ailleurs peut-être, chacun se trouve
constamment renvoyé à sa propre responsabilité dans
l'orientation qu'il donne à son travail. Le nôtre, vous
présente deux facettes : la première est tournée vers les
mathématiques et la seconde vers l'intelligence
artificielle. Ces facettes sont complémentaires et constituent les
deux ailes dont nous avons besoin pour voler vers la connaissance.
1.1 Choix et intérêt du sujet
Il est un fait que les mathématiques sont de plus en
plus présentes en science et interviennent dans beaucoup de domaines. Si
la forte composante mathématique dans plusieurs domaines n'est un secret
pour personne, nombre de gens découvrent avec effroi qu'ils devraient
« faire les maths » dans le cadre de leurs études.
Au-delà de ces possibles déceptions, le caractère abstrait
des mathématiques les rend hostiles à beaucoup de personnes,
opposant ainsi une résistance hermétique à la moindre
équation. Alors, pourquoi servir les mathématiques à
toutes les sauces jusque dans les domaines où on ne les attendaient pas
a priori? Est-ce un phénomène de mode ou une réelle
nécessité? En toute honnêteté, on ne peut pas
exclure le phénomène de mode.
En effet, le caractère réputé difficile
des mathématiques évoqué ci-dessus fait que celles-ci
impressionnent et par là inspirent une certaine forme de respect : elles
rendent tout de suite une étude plus sérieuse ou un chercheur
plus savant. Ainsi il arrive que les mathématiques soient effectivement
utilisées sans aucune nécessité particulière,
simplement pour donner au discours une apparence plus scientifique.
Au-delà de ce phénomène de mode, le but de ce travail est
toutefois de convaincre que si les mathématiques sont de plus en plus
utilisées, c'est aussi et surtout parce qu'elles sont réellement
utiles à la démarche scientifique en général, et
dans le domaine de fouille de données et la représentation des
connaissances en particulier.
L'exploration des données pour en extraire des
connaissances est une préoccupa-
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tion constante de l'être humain car elle est une
condition essentielle de son évolution. L'homme a toujours
mémorisé sur des supports différents des informations qui
lui ont permis d'inférer des lois. En effet, le développement des
capacités de stockage et les vitesses de transmission des réseaux
ont conduit ce dernier à accumuler de plus en plus de données.
Certains experts estiment même que le volume des données double
tous les ans. Ainsi, il a fallu une méthode pouvant traiter ces
données et bien les structurer afin d'en extraire les connaissances
indispensables. Le data mining en tant que méthode
mais aussi en tant qu'art d'extraire les connaissances à
partir d'une base de données utilise des outils et la structure de
treillis s'est avérée être un outil adéquat en
vue de permettre au data mining d'arriver à ses fins.
Quant à l'intérêt porté sur ce
thème, trois aspects essentiels sont à relever :
1. Intérêt scientifique;
2. Intérêt personnel;
3. Intérêt social.
Sur le plan scientique, cette étude nous permet
d'appréhender la notion de fouille de données textuelles en se
servant des outils mathématiques qu'est la structure de
treillis.
Sur le plan personnel, le thème sous étude nous
permet de fouiller dans le profondeur de la science, les quelques notions sur
les structures de treillis pouvant nous permettre, dans l'avenir, de
représenter les connaissances qu'on aura extraites de nos bases de
données géologiques.
Sur le plan social, notre travail constituera un outil pour
des nombreux chercheurs qui effectueront des investigations analogues au notre
pour leurs recherches à comprendre l'extraction de connaissances
à partir des bases de données.
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