Expert (Knowledge-Based) Systems for Disaster Management

Tacnet, Jean‐Marc; Curt, Corinne

doi:10.1007/978-1-4020-4399-4_125

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“…Les systèmes d'information sont largement utilisés pour collecter les données sur les phénomènes 2 , les résultats de modèles, les documents règlementaires pour aider ou construire les décisions des experts (Figure 5). e Congrès de maîtrise des risques et de sûreté de fonctionnement -Saint-Malo 11-13 octobre 2016 (Tacnet et Curt, 2010).…”

Section: Les Systèmes D'information Sont Essentiels Pour Capitaliser La Connaissance Mais Ne Permettent Pas De Garantir La Traçabilitéunclassified

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Modéliser la traçabilité et qualité de l'information dans les processus d'expertise des risques naturels

Vidaud¹,

Tacnet²,

Pinet³

2016

Congrès Lambda Mu 20 De Maîtrise Des Risques Et De Sûreté De Fonctionnement

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Les décisions prises en matière de gestion de risques naturels sont complexes et sont intimement liées aux expertises. Du fait des implications graves qu'elles peuvent engendrer sur la sécurité des personnes et des biens, elles ouvrent un questionnement essentiel sur les méthodes utilisées. Comment retracer chaque étape de la décision et l'ensemble des acteurs qui ont joué un rôle ? Quels contextes ont influencé la décision ? A quel moment ? Quelle phase de gestion du risque est concernée ? Quelles données sont entrées en jeu, étaient-elles incertaines ? Ont-elles été produites par des sources fiables et compétentes ? Quelles disciplines ont été mobilisées ? Concernant quel phénomène et sur quelle zone ? Tant de questionnements qui soulignent la nécessité d'évaluer, de propager et de tracer la qualité des informations et les raisonnements. Les décideurs et les experts ont besoin d'une vue globale, compréhensible et précise des informations qu'ils ont à disposition mais cette vue a besoin d'être complétée par des outils permettant d'appréhender la qualité et la traçabilité des données qu'ils manipulent. Les décisions sont prises dans des contextes incertains qu'il est intéressant de pouvoir qualifier pour l'expert, pour le décideur et pour le citoyen confronté à la décision. Dans cet article, nous présentons les premiers modèles spécialement dédiés à tracer et capitaliser les informations utilisées lors des processus de décision ou les raisonnements d'expert. Nous nous appuyons sur des méthodes utilisées en ingénierie logicielle et notamment l'utilisation du langage UML (Unified Modeling Language) et des diagrammes d'analyse des systèmes qu'il propose.

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Section: Les Systèmes D'information Sont Essentiels Pour Capitaliser La Connaissance Mais Ne Permettent Pas De Garantir La Traçabilitéunclassified

“…Figure 5. L'importance des systèmes d'information dans le processus d'expertise(Tacnet et Curt, 2010).…”

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Modéliser la traçabilité et qualité de l'information dans les processus d'expertise des risques naturels

Vidaud¹,

Tacnet²,

Pinet³

2016

Congrès Lambda Mu 20 De Maîtrise Des Risques Et De Sûreté De Fonctionnement

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“…28 CLPA spatial zones including quality information (Tacnet et al 2013) Fig. 27 Traceability of the expert reasoning process (Tacnet and Curt 2010) functional effects on phenomena (stopping, braking, guiding, diverting etc.). Two limit states are usually studied in civil engineering.…”

Section: Linking and Adapting Industrial And Natural Riskrelated Methmentioning

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How to manage natural risks in mountain areas in a context of imperfect information? New frameworks and paradigms for expert assessments and decision-making

Tacnet¹,

Dezert²,

Curt³

et al. 2014

Environ Syst Decis

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International audienceIn mountain areas, natural phenomena such as snow avalanches, debris flows and rock-falls, put people and objects at risk with sometimes dramatic consequences. Risk is classically considered as a combination of hazard, the combination of the intensity and frequency of the phenomenon, and vulnerability which corresponds to the consequences of the phenomenon on exposed people and material assets. Risk management consists in identifying the risk level as well as choosing the best strategies for risk prevention, i.e. mitigation. In the context of natural phenomena in mountainous areas, technical and scientific knowledge is often lacking. Risk management decisions are therefore based on imperfect information. This information comes from more or less reliable sources ranging from historical data, expert assessments, numerical simulations etc. Finally, risk management decisions are the result of complex knowledge management and reasoning processes. Tracing the information and propagating information quality from data acquisition to decisions are therefore important steps in the decision-making process. In this paper, a global integrated framework is proposed to improve the risk management process in a context of information imperfection provided by more or less reliable sources. It includes uncertainty as well as imprecision, inconsistency and incompleteness. It is original in the methods used and their association: sequential decision context description, development of specific decision-making methods, imperfection propagation in numerical modelling and information fusion. This framework not only assists in decision-making but also traces the process and evaluates the impact of information quality on decision-making

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Expert (Knowledge-Based) Systems for Disaster Management

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Modéliser la traçabilité et qualité de l'information dans les processus d'expertise des risques naturels

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How to manage natural risks in mountain areas in a context of imperfect information? New frameworks and paradigms for expert assessments and decision-making

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