Un modèle computationnel d'intelligence culturelle ouvert et extensible

Wu, Zhao Xin (2013). « Un modèle computationnel d'intelligence culturelle ouvert et extensible » Thèse. Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Doctorat en informatique cognitive.

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Résumé

Avec le phénomène de la globalisation qui prend de l'ampleur, les différences culturelles, dans les communications interculturelles, amènent leur lot de problèmes inévitables. Geet Hofstede a exprimé de manière représentative ce phénomène : "Culture is more often a source of conflict than of synergy. Cultural differences are a nuisance at best and often a disaster." (Geert Hofstede, Emeritus Professor, Maastricht University.) Dans la revue de la littérature, jusqu'à ce jour, les recherches relatives à l'intelligence culturelle (IC) utilisent les méthodes traditionnelles pour mesurer l'IC et trouver des solutions aux problèmes relatifs à l'IC. Ces méthodes dépendent essentiellement de questionnaires évaluant des aspects distincts, de documents (Ng et Earley, 2006) et d'évaluations variées, guidées par les connaissances spécialisées et des qualités psychologiques d'experts de l'IC. Ces façons de faire réduisent le nombre de solutions possibles. À notre connaissance, aucune recherche au sujet de l'IC n'a été empiriquement informatisée jusqu'à maintenant. En conséquence, l'intégration de l'IC dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) reste absente. L'objectif principal de la recherche est donc de créer un modèle computationnel de l'IC et de l'implémenter dans un système expert. Ce système se nomme Système Expert Neuro-Flou d'Intelligence Culturelle (SENFIC). Il intègre l'expertise d'experts de l'IC en intégrant le fruit des études à propos des quatre dimensions de l'IC comme un tout intégré et s'influençant les unes des autres. Il devrait permettre éventuellement d'atteindre un meilleur niveau de performance que celui des experts de l'IC. Comme un système intelligent efficace, il fournit une recommandation globale au problème et une forme de système de règles permettant l'adaptabilité des individus et des organisations à un environnement interculturel. C'est dans ce contexte que le SENFIC a vu le jour. Nous combinons deux techniques intelligentes dans le cadre du système. La technique d'hybride neuro-floue intégrant la logique floue et le réseau de neurones artificiels, et la technique du système expert. La technique de logique floue est une bonne solution pour exprimer des problèmes originalement en langue imprécise et naturelle, comme ceux soulevés dans les recherches relatives à l'IC. La technique du réseau de neurones artificiels aide le système à atteindre un niveau d'autorégulation, d'auto-adaptation et d'autoapprentissage. Le système expert utilise des connaissances et des procédures d'inférence dans le but de résoudre des problèmes difficiles, requérant normalement une expertise humaine dans le domaine d'IC. Ainsi, le SENFIC exprime des connaissances sous une forme facilement comprise par les utilisateurs, et traite les demandes simples en langage naturel plutôt qu'en langage de programmation. En utilisant une nouvelle approche pour la technique de soft-computing en concevant la technique hybride comme le cœur du système, notre SENFIC devient alors capable de raisonner et d'apprendre dans un environnement culturel incertain et imprécis. Ce SENFIC est ouvert et extensible, autant au niveau interne qu'externe. Au niveau interne, le modèle computationnel de l'IC fournit une interface standard pouvant faciliter le développement secondaire et la mise en pratique du système. Au niveau externe, le SENFIC a la capacité de se présenter comme un agent d'extension permettant l'intégration à n'importe quel système intelligent existant, pour que ce système devienne culturellement intelligent. Le SENFIC est « conscient de l'intelligence culturelle ». Cela représente une percée amenant son lot de contributions dans les domaines de l'IC et de l'IA. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : intelligence culturelle, logique floue, réseaux de neurones artificiels, soft-computing, hybride neuro-floue, système expert

Type: Thèse ou essai doctoral accepté ()
Informations complémentaires: La thèse a été numérisée telle que transmise par l'auteur
Directeur de thèse: Nkambou, Roger
Mots-clés ou Sujets: Informatique douce, Intelligence culturelle, Logique floue, Réseau neuronal (Informatique), Système intelligent, Système expert (Informatique), Hybride neuro-floue, Modèle computationnel
Unité d'appartenance: Faculté des sciences > Département d'informatique
Déposé par: Service des bibliothèques
Date de dépôt: 12 sept. 2013 14:37
Dernière modification: 01 nov. 2014 02:25
Adresse URL : http://www.archipel.uqam.ca/id/eprint/5475

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