• Leila Amgoud
• Florence Dupin de St-Cyr–Bannay
• Claudette Cayrol
• Marie-Christine Lagasquie-Schiex
• Patrick Saint-Dizier

Modèles informatiques pour l’argumentation

L’argumentation est une approche générique permettant de résoudre différents problèmes d’intelligence artificielle, notamment le raisonnement non-monotone, la prise de décision, la classification, etc. Elle repose sur l’utilisation d’arguments pour justifier des conclusions.

Les recherches de l’équipe ADRIA sur ce sujet couvrent 3 champs distincts.

Évaluation des arguments

L’évaluation des arguments est une étape clé de l’approche basée sur l’argumentation. Cette notion d’évaluation peut être étudiée selon deux points de vue: on peut envisager soit une évaluation objective des arguments (objective en ce sens que l’impact sur la «cible de la tâche d’argumentation» n’est pas prise en compte), soit une évaluation cognitive.

Du point de vue d’une évaluation objective, plusieurs méthodes, appelées sémantiques, ont été proposées depuis 1993. Cependant, leurs fondements étaient largement inexplorés. Nous avons donc exploré les bases théoriques de ces méthodes; pour cela, nous avons proposé des axiomes ou des principes qui devraient être satisfaits par une sémantique « raisonnable » et avons étudié quatre types de graphes d’argumentation : les graphes d’attaque simples, les graphes d’attaque pondérés, les graphes de support pondérés, les graphes bipolaires pondérés; pour chaque type de graphes, nous avons analysé et comparé les sémantiques existantes et en avons proposé de nouvelles répondant aux axiomes. Nous avons également effectué une analyse (subsomption, incompatibilité, ..) de principes, adaptés ou dédiés, à la sémantique basée sur le « classement » (« ranking semantics »). Nous avons également proposé de nouvelles sémantiques afin de compléter le panorama des extensions du cadre classique défini par Dung (graphes d’argumentation avec attaque et/ou support dit « récursif »). A noter que d’autres points intéressants ont aussi été étudiés: par exemple, une analyse structurelle de certaines sémantiques en utilisant une approche matricielle.

En ce qui concerne l’évaluation cognitive des arguments, nous avons proposé une analyse formelle de l’impact persuasif qu’un argument peut produire sur un agent humain. Cette analyse permet de définir un modèle formel basé sur la théorie du « double processus » proposée par Kahneman. Ensuite, ce modèle a été appliqué à l’évaluation automatique des arguments. Ce travail est le premier pas vers une meilleure compréhension de certains aspects cruciaux de la décision collective en utilisant des stratégies d’argumentation et un processus de persuasion.

Langages et algorithmes

Il est bien sûr important de définir et de caractériser l’évaluation des arguments. Néanmoins, dans la pratique, cela reste inutile si nous ne sommes pas en mesure de les calculer dans un délai réaliste. Cela nous a amèné à considérer les langages et les algorithmes pour l’évaluation des arguments.

Nous avons ainsi jeté les bases d’une logique de l’argumentation dans laquelle les arguments, ainsi que les attaques et les supports entre arguments sont tous définis dans un formalisme unificateur. Nous avons alors introduit une série de règles d’inférence reliant les arguments et montré comment la logique résultante capture des caractéristiques importantes de l’argumentation qui, jusqu’à présent, n’étaient pas capturées par les formalismes existants. Nous avons également proposé une traduction des graphes d’argumentation abstraits (simples, bipolaires, récursifs) sous la forme de bases logiques. Un travail annexe a consisté à définir une logique capable de prendre en charge l’argumentation et la programmation logique dans un cadre unifié.

L’étude de ces différentes approches logiques pour l’argumentation nous a permis de mettre en oeuvre des outils et d’ouvrir la porte à des algorithmes basés sur des solveurs SAT efficaces pour le calcul de l’évaluation des arguments (plus la traduction et le solveur SAT sont efficaces, plus on pourra traiter des graphes d’argumentation de taille conséquente). Notons qu’en parallèle, l’étude des liens entre argumentation abstraite et logique fait l’objet d’un projet CIMI.

Extraction d’arguments

L’extraction d’arguments est une tâche extrêmement complexe. Il faut non seulement identifier, dans une grande variété de textes, les éléments constituant un argument, mais aussi les liens concernant cet argument (donc identifier les propositions qui le soutiennent ou l’attaquent, comment, avec quelle force et sur la base de quels schémas de connaissances et de raisonnement). Au cours des dernières années, à partir de preuves linguistiques et conceptuelles, nous avons développé une approche originale : l’extraction d’arguments basée sur la connaissance qui offre une grande précision d’analyse et un bon pouvoir d’explication. Cette approche permet une meilleure compréhension des processus argumentatifs que, par exemple, les systèmes basés sur l’apprentissage à partir d’annotations.

Références

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• Patrick Saint-Dizier. Knowledge-Driven Argument Mining Based on the Qualia Structure. Dans / In : Argumentation and Computation, Taylor & Francis Group, Vol. 6(3), p. 132-160, octobre / october 2017.