FR2804527A1 - Procede et dispositif de traitement de donnees en logique floue, pour guider un utilisateur dans un choix d'un produit, service ou analogue parmi plusieurs produits disponibles - Google Patents

Abstract

On reçoit de l'utilisateur (UT), une requête (RQ) relative à un produit choisi, la requête de l'utilisateur comprenant une pluralité de paramètres (PA) sur chacun desquels l'utilisateur (UT) attribue un degré d'importance (DI) montrant avec quel caractère impératif ledit paramètre doit être pris en considération. On transforme chaque donnée issue d'une source de données (BA), en une donnée qualitative primaire (QP, X) selon une fonction d'appartenance choisie (APF, APD). On attribue à chaque donnée qualitative (QP, X), un degré d'importance montrant avec quel caractère impératif la donnée qualitative primaire (QP, X) doit être prise en considération. On combine, selon une fonction de combinaison choisie, et en utilisant les degrés d'importance respectifs des données qualitatives primaires (QP, X), au moins certaines données qualitatives primaires entre elles, afin de délivrer des données qualitatives complexes (QC, Y). On combine les données qualitatives complexes (QC, Y), selon une fonction de combinaison choisie, et en utilisant les degrés d'importance respectifs des paramètres (PA, Y) de la requête de l'utilisateur (UT), afin de délivrer un résultat (DP, Z) correspondant au degré de pertinence du produit par rapport à la requête de l'utilisateur.

Description

<U>Procédé et dispositif de traitement de données en logique</U> <U>floue, pour guider un utilisateur dans le choix d'un produit,</U> <U>service ou analogue parmi plusieurs produits disponibles</U> La présente invention concerne le traitement de données en logique floue, pour guider un utilisateur dans le choix d'un produit, service ou analogue parmi plusieurs produits disponibles.

Elle trouve une application particulière dans le choix de produits disponibles dans un catalogue électronique, accessi ble par exemple par réseau de communication de type Internet ou analogue. Elle peut être utilisé sur des sites de commerce électronique, ou bien encore sur des CD-Rom ou bornes multi- média.

Les produits ou services concernés par la présente invention peuvent être de n'importe quelle nature. Une application envisagée est par exemple le guide de choix pour des produits de grande diversité comme des appareils de photographie ou bien encore des services de voyage.

On connait aujourd'hui plusieurs types de procédés pour rechercher des produits dans un catalogue électronique. Dans le procédé du type "moteur de recherche", l'utilisateur donne des mots-clés cl partir desquels le moteur de recherche peut obtenir les produits ou documents dans lesquels les mots spécifiés apparaissent. Ces moteurs de recherches peuvent être complétés par exemple par des analyseurs d'orthographe permettant des recherches correctes en cas de mauvaise orthographe d'un mot. Des thésaurus peuvent permettre également d'élargir la recherche aux synonymes des mots spécifiés. De même, des moteurs d'analyse syntaxiques permettent d'extraire des mots-clés à partir d'une requête en langage naturel (phrase). Enfin des procédés d'analyse de contextes permettent d'exclure des documents présentant des mots-clés demandés mais hors contexte. Ces moteurs de recherche se contentent de délivrer les documents qui comprennent les mots que les moteurs de recherches ont spécifié. Ces moteurs de recherches ont donc l'inconvénient d'être incapables de conseiller l'utilisateur. On connaît aussi les procédés de type "recherche paramétri- que" qui permettent à l'utilisateur de spécifier des valeurs que doivent prendre certaines caractéristiques d'un produit recherché. Dans ces procédés, l'utilisateur peut par exemple spécifier qu'il cherche un produit pesant moins de 500 gram mes, ou dont le prix est inférieur à 1.000 FRF. L'utilisateur obtient alors la liste des produits satisfaisant les condi tions spécifiées.

Dans certains procédés de recherche paramétrique, la logique floue est utilisée pour rendre la recherche plus flexible, afin par exemple de ne pas rejeter les produits pesant 520 grammes ; les contraintes sur les paramètres numériques étant alors exprimées de manière graduelles.

La logique floue permet aussi de classer les produits. Par exemple, elle permet de classer les produits de celui qui satisfait le moins les conditions à celui qui les satisfait le plus. La logique floue permet aussi de donner des poids aux critères pour qu'ils n'aient pas tous la même importance. I1 existe également des traitements qui permettent de modifier automatiquement les critères donnés par l'utilisa teur, par exemple en les étoffant si aucun produit n'est trouvé lors de la première recherche ou bien en les restrei gnant si un trop grand nombre de produits est trouvé.

Même si ces procédés de recherche paramétrique sont plus flexibles que les moteurs de recherche, ces procédés utili sent généralement les caractéristiques du produit lui-même, que l'utilisateur doit connaître ou tout du moins comprendre pour pouvoir faire un choix correct. I1 en résulte que ces procédés de recherche paramétrique ne visent pas à conseiller l'utilisateur dans sa recherche mais à lui permettre d'effec tuer des recherches de façon plus efficace.

La présente invention a pour but de remédier à ces inconvé nients, notamment d'apporter un conseil automatique en choix de produits, services ou analogues.

Elle vise ainsi à guider l'utilisateur, en analysant ses besoins personnels et en lui indiquant les produits ou services les plus appropriés, sans faire nécessairement référence aux caractéristiques des produits.

Ainsi, elle part d'un procédé de traitement de données en logique floue, pour guider un utilisateur dans le choix d'un produit, service ou analogue parmi plusieurs produits, services ou analogues disponibles.

Selon une définition générale de l'invention, le procédé comprend les étapes suivantes - a) recevoir de l'utilisateur une requête relative à un produit choisi, la requête de l'utilisateur comprenant une pluralité de paramètres exprimant les besoins personnels de l'utilisateur et sur chacun desquels l'utilisateur attribue un degré d'importance montrant avec quel caractère impératif ledit paramètre doit être pris en considération ; - b) prévoir une source de données contenant des données relatives à chaque produit disponible ; - c) pour chaque produit disponible, transformer chaque donnée issue de la source de données, en une donnée qualita tive primaire selon une fonction d'appartenance choisie ; - d) pour chaque produit disponible, attribuer à chaque donnée qualitative primaire, un degré d'importance montrant avec quel caractère impératif la donnée qualitative primaire doit être prise en considération ; - e) pour chaque produit disponible, combiner au moins certaines données qualitatives primaires entre elles, selon au moins une fonction de combinaison choisie, et en utilisant les degrés d'importance respectifs des données qualitatives primaires, afin de délivrer des données qualitatives com plexes ; - f) pour chaque produit disponible, combiner les données qualitatives complexes, selon au moins une fonction de combinaison choisie, et en utilisant les degrés d'importance respectifs des paramètres de la requête de l'utilisateur, afin de délivrer un résultat correspondant au degré de pertinence du produit par rapport à la requête de l'utilisa teur ; et g) en fonction du résultat ainsi délivré pour chaque produit disponible, évaluer lesdits produits disponibles par ordre de pertinence par rapport à la requête de l'utilisateur.

Grâce à l'invention, on obtient un passage graduel entre l'expression du besoin personnel de l'utilisateur et les produits satisfaisants le mieux ce besoin, en faisant appel à un mécanisme plus souple et plus simple que les règles floues proposées dans l'état de la technique, notamment dans le document WO 98/02835.

De plus, la présente invention permet d'introduire dans l'expression du besoin personnel de l'utilisateur des aspects subjectifs ou sensoriels.

Par ailleurs, la requête de l'utilisateur accompagnée de degré d'importance pour chaque paramètre, permet de prendre en compte le ou les besoins de l'utilisateur, que ce soit sous forme de contrainte ou de préférence.

Avantageusement, l'étape c) comprend une étape de pré- traitement ci) consistant à transformer au moins certaines données issues de la source de données en des données utiles et transformables en données qualitatives primaires. Très avantageusement, le procédé comprend en outre une étape h) consistant à délivrer des données représentatives de la justification du résultat de l'évaluation.

Ainsi, l'invention permet d'expliquer automatiquement à l'utilisateur les raisons pour lesquelles un produit est considéré comme pertinent ou non pertinent par rapport aux besoins qu'il a exprimé.

En pratique, la justification du résultat résulte de la capacité à calculer les contributions relatives de chaque donnée qualitative complexe et/ou primaire dans l'évaluation du degré de pertinence des produits avec la requête formulée par l'utilisateur.

Avantageusement, l'étape c) est effectuée en fonction des paramètres de la requête de l'utilisateur.

De préférence, l'étape d) est réalisée par un expert lors de la mise au point du procédé selon l'invention. Les degrés d'importance des données qualitatives primaires sont alors fixés une fois pour toute. Cependant, l'étape d) peut être aussi effectuée en fonction des paramètres de la requête de l'utilisateur, l'utilisateur étant apte à modifier l'attribu tion des degrés d'importance des données qualitatives primaires à sa guise et selon son niveau de compétence débutant, intermédiaire ou expert par exemple.

En ce qui concerne l'étape e), elle peut aussi être effectuée en fonction des paramètres de la requête de l'utilisateur. En pratique, les fonctions d'appartenance sont fixes ou dynamiques (c'est-à-dire modifiables en fonction des paramè tres de l'utilisateur).

La présente invention a également pour objet un dispositif de traitement de données en logique floue, pour guider un utilisateur dans le choix d'un produit, service ou analogue, parmi plusieurs produits, services ou analogues disponibles. Selon une caractéristique importante de l'invention, le dispositif comprend - des moyens de réception pour recevoir de l'utilisateur une requête relative à un produit choisi, la requête de l'utili sateur comprenant une pluralité de paramètres exprimant les besoins personnels de l'utilisateur, et sur chacun desquels l'utilisateur attribue un degré d'importance montrant avec quels caractères impératifs ledit paramètre doit être pris en considération ; - une source de données contenant des données relatives aux produits disponibles ; - des moyens de transformation pour transformer chaque donnée issue de la source de données, en une donnée qualitative primaire selon une fonction d'appartenance choisie ; - des moyens d'attribution pour attribuer à chaque donnée qualitative primaire, un degré d'importance montrant avec quel caractère impératif la donnée qualitative primaire doit être prise en considération ; - des premiers moyens de combinaison pour combiner, selon une fonction de combinaison choisie, et en utilisant les degrés d'importance respectifs des données qualitatives primaires, au moins certaines données qualitatives primaires entre elles, afin de délivrer des données qualitatives complexes ; - des seconds moyens de combinaison pour combiner les données qualitatives complexes, selon au moins une fonction de combinaison choisie, et en utilisant les degrés d'importance respectifs des paramètres de la requête de l'utilisateur, afin de délivrer un résultat correspondant au degré de pertinence du produit par rapport à la requête de l'utilisa teur ; et des moyens de traitement propres, en fonction des résultats ainsi délivrés, à évaluer les produits disponibles par ordre de pertinence par rapport à la requête de l'utilisateur.

D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lumière de la description détaillée ci- après et des dessins dans lesquels - la figure 1 est une page d'écran sur lequel figure un questionnaire proposé à un utilisateur selon l'invention ; - la figure 2 est une représentation du questionnaire de la figure 1 sur lequel l'utilisateur a exprimé ses préférences et contraintes vis-à-vis d'un produit choisi selon l'inven tion ; - la figure 3 est une page d'écran sur lequel figure une liste de produits classés par degré de pertinence par rapport à la requête de l'utilisateur selon l'invention ; - la figure 4 est une représentation schématique des moyens fonctionnels permettant de mettre en oeuvre le procédé selon l'invention ; - la figure 5 est un organigramme illustrant le procédé selon l'invention ; - la figure 6 illustre la transformation de données utiles en données qualitatives primaires selon l'invention ; - la figure 7 illustre une étape de pré-traitement dans laquelle les données issues de la source de données sont transformées en données utiles pour être transformées en données qualitatives primaires selon l'invention ; - la figure 8 illustre la transformation de données utiles en données qualitatives primaires selon des fonctions d'apparte nance dynamiques conformément à l'invention ; - la figure 9 illustre la combinaison de données qualitatives primaires pour délivrer des données qualitatives complexes et la combinaison des données qualitatives complexes avec la requête de l'utilisateur afin de délivrer un résultat exprimant le degré de pertinence du produit vis-à-vis de la requête de l'utilisateur selon l'invention ; - la figure 10 illustre la justification du résultat de l'évaluation des produits selon l'invention sur la base d'un exemple de combinaisons de données qualitatives primaires et complexes ; - la figure 11 représente schématiquement un dispositif de traitement selon l'invention dans lequel l'accès s'effectue par un réseau de type Internet ; - la figure 12 est une représentation schématique d'un dispositif de traitement selon l'invention dans lequel l'accès s'effectue par téléphone portable ; - la figure 13 représente schématiquement un dispositif de traitement selon l'invention dans lequel l'architecture est de type vente assistée ; - les figures 14A à 14C sont des questionnaires destinés respectivement à des utilisateurs de niveaux de compétence débutant, intermédiaire, et expert ; et - la figure 15 représente schématiquement les combinaisons décrites en référence à la figure 10 tenant compte des différents niveaux de compétence des utilisateurs selon l'invention.

La description comprend des éléments de caractère certain. A ce titre, ils serviront non seulement à décrire l'invention, mais peuvent contribuer le cas échéant à la définition de celle-ci. La suite de la description s'appuie sur un exemple de guide de choix associé à un produit de type appareil photographi que. Bien évidemment, cet exemple est non limitatif ; l'invention peut s'appliquer à n'importe quel autre produit, service ou analogue, tel qu'un service de voyage.

En référence à la figure 1, le questionnaire QU proposé à un utilisateur UT comprend deux rubriques RU1 et RU2. La première rubrique est intitulée "mes préférences". Elle contient six paramètres PA individualisés en PAl à PA6. Les paramètres PA1 à PA6 s'intitulent respectivement "facile à emporter", "qualité des images", "appareil économique", "appareil autonome", "fonctions multimédia", et "flexibilité de l'utilisation".

La rubrique RU2 est intitulée "mes contraintes". Elle comprend deux paramètres, individualisés en PA7 et PA8. Le paramètre PA7 est intitulé "prix maximum", en regard de ce paramètre est placé un pavé PV1 dans lequel il est possible de remplir une donnée numérique en Euros. Le paramètre PA8 s'intitule "résolution minimum". En regard de ce paramètre PA8 est prévu un pavé PV2 susceptible de recevoir une valeur numérique. A droite de ce pavé PV2 est prévue une unité, ici en M pixels.

En partie basse de l'écran, il est prévu un pavé PV3 pour valider le questionnaire QU. Ce pavé PV3 est intitulé "soumettre".

En regard de chaque paramètre PA1 à PA6, il est prévu une ligne de quatre boutons correspondant chacun à un degré d'importance DI, et classés de gauche à droite par ordre croissant en degré d'importance. La première colonne de boutons correspond au degré d'importance DI1 "non important". La seconde colonne de boutons correspond au degré d'impor tance D12 "souhaité". La troisième colonne de boutons correspond au degré d'importance D13 "important" et la quatrième colonne de boutons correspond au degré d'importance D14 "indispensable". Comme on le verra plus en détail ci-après, les paramètres PA1 à PA6 sont considérés comme des paramètres compensatoires lorsque leur degré d'importance DI est "non important", "souhaité" ou "important".

Les paramètres PA7 et PA8 sont considérés comme des paramè tres non compensatoires, de même que les paramètres PA1 à PA6 lorsque leur degré d'importance DI est "indispensable".

Par défaut, le degré d'importance DI1, c'est-à-dire "non important", est validé pour les paramètres PA1 à PA6. De même, le pavé PV1 est initialisé à 5000 et le pavé PV2 est initialisé à 0,3.

En référence à la figure 2, un utilisateur UT a rempli son questionnaire QU en attribuant à chaque paramètre PA un degré d'importance DI. Ainsi, le paramètre PA1 est choisi "souhai té", le paramètre PA2 est choisi "indispensable", le paramè tre PA3 est choisi "important", le paramètre PA4 est choisi "important", le paramètre PA5 est choisi "non important", et le paramètre PA6 est choisi "important".

En ce qui concerne les contraintes, le paramètre PA7 est égal à 5000, et le paramètre relatif à la contrainte PA8 "résolu tion minimum" est validé à la valeur 0.3.

En référence aux figures 3A à 3E, l'écran fait figurer une liste d'appareils photographiques classés par ordre de pertinence en fonction des paramètres personnels PA1 à PA8 de l'utilisateur selon l'invention. Chaque produit est indivi dualisé selon son nom NO avec une photographie PH du produit accompagnée des caractéristiques-clés du produit KEY. Ici, pour l'appareil N01 (figure 3A) vendu sous la référence-"FUJI MX700", les caractéristiques-clés KEY sont la résolution, l'autofocus, les plages de vitesse, le prix et la nature des capteurs.

En référence aux figures 4 et 5, on a représenté les moyens essentiels et l'organigramme du procédé selon l'invention. Selon l'étape a), l'utilisateur UT envoie une requête RQ contenant le questionnaire QU décrit en référence à la figure 1 et remplit ledit questionnaire comme décrit en référence à la figure 2.

Le questionnaire QU ainsi rempli, correspond à une requête RQ émanant de l'utilisateur UT. La requête RQ comprend une pluralité de paramètres PA exprimant ses besoins personnels et sur chacun desquels l'utilisateur attribue un degré d'importance DI montrant avec quel caractère impératif ledit paramètre doit être pris en considération.

Selon l'étape b), il est prévu une source de données BA contenant des données relatives à chaque produit disponible. La source peut être une base de données, un fichier de données ou un logiciel de calcul de données.

Selon l'étape c), pour chaque produit disponible, il est prévu des transformations ou calculs permettant de transfor mer chaque donnée issue de la base de données BA, en une donnée qualitative primaire QP selon une fonction d'apparte nance APF ou APD choisie.

Ainsi, selon l'étape c, on transforme, pour chaque produit disponible, chaque donnée issue de la source de données, en une donnée qualitative primaire QP selon une fonction d'appartenance choisie APF (pour fixe) ou APD (pour dynami que).

Par exemple, en référence à la figure 6, la donnée utile DU1 "poids" est transformée en donnée qualitative primaire QP1 "léger" selon une fonction d'appartenance APF1.

I1 est à remarquer que la logique floue définit une notion de degré d'appartenance à un ensemble flou, compris entre 0 et 1. Une fonction d'appartenance APF fixe ou APD dynamique permet de définir l'ensemble flou "léger". L'appartenance pour un poids donné à cet ensemble "léger" est graduel par rapport à la variable poids. Par rapport à la variable poids, que l'on qualifie de variable linguistique, on peut définir plusieurs termes linguistiques tels que "léger", "lourd", "très lourd".

De même, des fonctions d'appartenance APF2, APF3, et APF4 sont appliquées aux données utiles DU2 "petite dimension", DU3 "moyenne dimension", et DU4 " grande dimension" afin de délivrer et d'obtenir des données qualitatives de type QP2 "petite dimension petite", QP3 "moyenne dimension petite", et QP4 "grande dimension petite".

Généralement, une étape de pré-traitement consiste à trans former les données DO issues de la source de données en des données utiles DU et transformables en données qualitatives primaires QP.

En référence à la figure 7, on a représenté un exemple de données DO susceptibles d'être transformées en données utiles DU, afin d'être transformables en données qualitatives primaires QP.

Par exemple, les données D02 "largeur", D03 "profondeur" et D04 "hauteur" sont appliquées à un module de traitement MT1 effectuant un tri afin de délivrer des données utiles de type DU2 "petite dimension", DU3 "moyenne dimension" et DU4 "grande dimension".

De même, les résolutions D05 en X (horizontal) et D06 en Y (vertical), sont traitées par un multiplicateur MT2 pour délivrer une donnée utile DU5 "résolution", etc.

En revanche, la donnée D01 "poids", n'est pas modifiée car elle est une donnée utile, en elle-même DU1.

En référence à la figure 8, une fonction d'appartenance peut être également paramétrable ou dynamique APD. Cette fonction d'appartenance paramétrable APD est intéres sante lorsque on veut faire intervenir les paramètres PA de l'utilisateur dans la transformation.

Par exemple, pour la donnée utile DU9 "prix", le paramètre PA7 "prix maximal" est utilisé pour transformer la donnée utile DU8 "prix" en donnée qualitative primaire QP30 "prix OK". Ainsi, la donnée qualitative primaire "prix" est exprimée en fonction du besoin et/ou contrainte de l'utilisa teur dans sa requête préalablement enregistrée.

De même, pour la donnée utile DU5 "résolution", le paramètre PA8 "résolution maximale" est utilisé pour transformer la donnée utile DU5 "résolution" en donnée qualitative primaire QP31 "résolution OK". Ainsi, la donnée qualitative primaire "résolution" est exprimée en fonction du besoin et/ou contrainte de l'utilisateur dans sa requête préalablement enregistrée.

Selon l'étape d), on attribue, pour chaque produit disponi ble, au moins à certaines données qualitatives primaires QP, un degré d'importance DI montrant avec quel caractère impératif la donnée qualitative primaire doit être prise en considération.

De préférence, l'étape d) est réalisée par un expert lors de la mise au point du procédé selon l'invention. Les degrés d'importance des données qualitatives primaires sont alors fixés une fois pour toute.

Cependant, l'étape d) peut être aussi effectuée en fonction des paramètres de la requête de l'utilisateur, l'utilisateur étant apte à modifier l'attribution des degrés d'importance des données qualitatives primaires à sa guise et selon son niveau de compétence (débutant, intermédiaire, ou expert) que l'on décrira plus en détail ci-après.

Dans l'étape e), pour chaque produit disponible, on combine au moins certaines données qualitatives primaires entre elles QP, selon au moins une fonction de combinaison choisie FC, et en utilisant les degrés d'importance respectifs des données qualitatives primaires, afin de délivrer des données qualita tives complexes QC.

En référence à la figure 9, on a représenté un premier exemple de combinaisons des données qualitatives primaires selon l'invention.

Les combinaisons selon l'invention sont avantageusement effectuées par des enchaînements d'opérateurs "OU" et "ET" et des opérateurs de type SUGENO dont un exemple numérique sera donné en figure 10.

I1 est à remarquer que la fonction de combinaison utilise un cas particulier des opérateurs de SUGENO, permettant lors d'une combinaison de spécifier le degré d'importance de chaque entrée et de spécifier si chaque entrée doit procéder d'une logique compensatoire ou d'une logique non compensatoi re.

Cette spécification permet de simplifier la mise au point avec pour n entrées, on a n paramètres à régler et non 2n+1-1 comme c'est le cas pour les opérateurs de SUGENO classiques. Ainsi, la mise au point est rendue possible à partir de qualificateurs de type "important", "indispensable", "non important", "souhaité", qui donnent d'une façon facile à comprendre le degré d'importance de chaque entrée.

Par exemple, le degré d'importance "indispensable" correspond à une logique non compensatoire, c'est-à-dire à un critère éliminatoire alors que les autres degrés d'importance sont considérés comme étant des éléments appartenant à une logique compensatoire, c'est-à-dire qu'un critère peut en compenser un autre. Toutefois, ces degrés d'importance n'ont pas tous le même poids dans l'évaluation. Ainsi, pour obtenir une donnée qualitative complexe, on utilise les degrés d'importance (ou poids) respectifs des données qualitatives primaires et en fonction du type compensatoire ("non important", "souhaité" ou "important") ou non compensatoire ("indispensable"), on utilise un calcul différent.

Par exemple en référence à la figure 9, la donnée qualitative complexe QC1 "facile à emporter" résulte de la combinaison FC1 entre les données qualitatives primaires QP1 "léger" ayant le degré d'importance "souhaité" et QP32 "tiens dans la poche" ayant le degré d'importance "important".

Dans l'étape f), pour chaque produit disponible, on combine les données qualitatives complexes QC, selon au moins une fonction de combinaison choisie FC7, et en utilisant les degrés d'importance respectifs des paramètres PA de la requête de l'utilisateur, afin de délivrer un résultat DP correspondant au degré de pertinence du produit par rapport à la requête de l'utilisateur.

La fonction de combinaison FC7 est dite "dynamique", parce qu'elle dépend de la valeur des degrés d'importance attribuée par l'utilisateur.

Par exemple, en référence à la figure 9, la fonction de combinaison FC7 met en relation, pour chaque produit disponi ble, les paramètres PA1 à PA8 ayant respectivement les degrés d'importance exprimés comme décrit en référence à la figure 2 dans la requête de l'utilisateur avec la valeur des données qualitatives complexes QC1 à QC8.

A l'issue de cette étape f), il est possible de classer les produits par ordre de pertinence par rapport aux besoins exprimés. Ainsi, selon l'étape g), en fonction du résultat DP ainsi délivré pour chaque produit disponible, on évalue lesdits produits disponibles par ordre de pertinence par rapport à la requête de l'utilisateur. Avantageusement, conformément à l'étape h), il est possible selon l'invention de justifier automatiquement le classement des produits selon leur degré de pertinence vis à vis de la requête de l'utilisateur.

En référence à la figure 10, on a représenté un second exemple avec des valeurs numériques, afin d'illustrer en détail l'évaluation de la pertinence d'un produit selon l'invention et la justification de l'évaluation.

Par exemple, en référence à la figure 10, la donnée qualita tive primaire X1 a un degré d'importance DI de type "très important" avec un poids P1 égal à 1/2.

La donnée qualitative primaire X2 a un degré d'importance DI de type "important" avec un poids P2 égal à 1/3. .

La donnée qualitative primaire X3 a un degré d'importance DI de type "souhaité" avec un poids P3 égal à 1/6.

Ces trois données primaires qualitatives X1 à X3 sont combinées entre elles par la fonction de combinaison FC10 pour délivrer la donnée qualitative complexe Y1 selon la formule suivante.

Y1 = (3 X1 + 2 X2 + X3)/6 La fonction de combinaison FC10 est fixe ici en raison de l'attribution des degrés d'importance des données qualitati ves primaires X par le concepteur du logiciel d'évaluation. Comme on le verra plus en détail ci-après, cette fonction de combinaison peut être dynamique et varier en fonction de la compétence de l'utilisateur.

La donnée qualitative primaire X3 est également traité par la fonction de combinaison FC11 avec d'autres données qualitati ves primaires X4 à X6 ayant un degré d'importance de type "souhaité" dont le poids respectif correspond à X3/4. Dans la combinaison FC11, la donnée qualitative primaire X3 a un degré d'importance de type "indispensable". Selon l'invention, la valeur de la variable X3 pour la combinaison FC11 est égale à (1 + X4 + X5 + X6)/4.

Ces quatre données primaires qualitatives X3 à X6 sont combinées entre elles par la fonction de combinaison FC11 pour délivrer la donnée qualitative complexe Y2 selon la formule suivante.

Y2 = X3(1 + X4 + X5 + X6)/4 Les données qualitatives primaires X7 et X8 sont de degré d'importance "indispensable", et constituent des données qualitatives complexes Y3 = X7 et Y4 = X8.

Les données qualitatives complexes Y1 à Y4 sont combinées avec les degrés d'importance des paramètres PA de la requête de l'utilisateur, à l'aide de la fonction de combinaison FC12 pour délivrer un degré de pertinence z du produit traité par rapport à la requête de l'utilisateur.

Ici, le paramètre PA1 correspond à la donnée qualitative complexe Y1 avec un degré d'importance attribué par l'utili sateur de type,indispensable" et le paramètre PA2 correspond à la donnée qualitative complexe Y2 avec un degré d'impor tance attribué par l'utilisateur de type "important".

En utilisant les critères compensatoires et non compensatoi res comme décrit ci-avant, le degré de pertinence z du produit traité vis-à-vis de la requête de l'utilisateur est calculé selon la formule suivante.

Z = X7 * X8 * Y1 (1 + 2Y2)/3 où * est l'opérateur de multi plication.

La présente invention permet très avantageusement de justi fier l'évaluation de pertinence en utilisant un algorithme récursif. L'intérêt de cet algorithme est de pouvoir jûsti- fier automatiquement les raisons du choix proposé.

Cet algorithme permet de déterminer la contribution de la donnée qualitative primaire (en figure 10, les variables X) dans le calcul du degré de pertinence du produit traité. Selon l'invention, cette contribution est égale au produit de la valeur de la variable X par la sensibilité de la variable X par rapport à Y. Bien évidemment d'autres procédés sont possibles pour déterminer cette contribution. Par exemple, on peut attribuer arbitrairement un poids très élevé pour le degré d'importance "indispensable".

Chaque sensibilité est obtenue par un calcul de dérivées partielles.

Par exemple, la sensibilité de la variable X1 par rapport à Y1 est égale à X7 * X8 *(1 + 2Y2)/3.

I1 en résulte que la contribution de X1 dans le calcul de Z est égale à Xl * (1/2) * X7 * X8 *(1 + 2Y2)/3.

Ainsi, il est possible de déterminer que si un certain appareil photographique est proposé en premier, c'est que dans l'ordre son prix, sa taille, et la qualité de son optique sont par exemple les arguments les plus forts en sa faveur étant donné le besoin exprimé par l'utilisateur.

Cette capacité d'expliquer automatiquement est essentielle pour que l'utilisateur puisse vérifier la cohérence de la recommandation qui lui est faite et est donc un élément essentiel du conseil en choix de produit.

En référence aux figures 11 à 13, on a représenté plusieurs modes d'installation du procédé selon l'invention.

En pratique, au moins certaines étapes du procédé selon l'invention sont réalisées à l'aide d'un logiciel destiné à être exécuté par un ordinateur, serveur informatique ou analogue.

En référence à la figure 11, le guide de choix selon l'inven tion est mis en oeuvre par un logiciel stocké sur un serveur informatique 4 qui reçoit une requête d'un ordinateur ou tout autre moyen analogue d'un utilisateur 2, via un réseau de communication de type Internet ou Intranet 6, par exemple. Le serveur électronique 4 héberge par exemple un site contenant un catalogue électronique sur lequel sont proposés des produits ou services, ici des appareils photographiques. Selon un protocole de communication classique de type client/serveur par exemple, l'utilisateur 2 émet sa requête RQ sur son ordinateur et l'envoie au serveur 4 via internet. Le serveur 4 reçoit la requête et la traite selon le procédé selon l'invention. Le serveur 4 contient le logiciel compor tant la logique du guide da choix selon l'invention. Ce logiciel, dit serveur, répond en temps réel aux requêtes des utilisateurs à la recherche de produits comme décrit ci- avant.

Le serveur informatique 4 est configurable par un logiciel de configuration et d'administration du guide situé sur un ordinateur distant 8. Le logiciel de configuration permet de créer la logique du guide de choix, les liens avec la source de données BA et de charger cette logique de choix dans le serveur 4.

Le serveur 4 et l'ordinateur distant 8 communiquent à travers un réseau de communication 10 de type Internet ou Intranet, par exemple. Le réseau de communication 10 permet également d'accéder à la source de données BA.

Des logiciels d'administration et de statistiques peuvent compléter le traitement à des fins de suivi et de marketing. En référence à la figure 12, l'ordinateur 2 de la figure 11 est remplacé par un téléphone portable 12. Dans ce cas, l'utilisateur 2 émet sa requête RQ sur son téléphone portable 12 qui l'envoie au serveur 4 via internet. Le serveur 4 reçoit la requête et la traite selon le procédé selon l'invention.

En référence à la figure 13, l'utilisateur UT est un vendeur ou agent commercial qui possède un ordinateur 14, de préfé rence portable. L'utilisateur interroge un client CL afin de saisir la requête de celui-ci sur son ordinateur 14. L'ordi nateur 14 communique avec le serveur 4 comme décrit en référence à la figure 11. Une telle architecture trouve une application dans la vente assistée.

La présente invention peut s'adresser à des utilisateurs de différents niveaux de compétence vis-à-vis du produit ou service à choisir.

Par exemple, en référence à la figure 14A, on a représenté un questionnaire QU1 destiné à un utilisateur de niveau débu tant. Le questionnaire est réduit à 3 paramètres Y1, Y2 et amax# 5 degrés d'importance ("non important", "souhaité", "important", "très important", "indispensable") sont proposés vis-à-vis des paramètres Y1 et Y2. , En référence à la figure 14B, on a représenté un question naire QU2 destiné à un utilisateur de niveau "intermédiaire". Le questionnaire comprend 5 paramètres, à savoir importance de Y1, importance de Y2, importance de X1 pour Y1, amax et bmin# 5 degrés d'importance sont proposés. .

En référence à la figure 14C, on a représenté un question naire QU3 destiné à un utilisateur de niveau "expert". Le questionnaire comprend 8 paramètres, à savoir importance de Y1, importance de Y2, importance de X1 pour Y1, importance de x2 pour Y1, importance de X3 pour Y1, importance de X3 pour Y2, amax et borin. 5 degrés d'importance sont proposés à chaque utilisateur. En référence à la figure 15, on a représenté les fonctions de combinaisons décrites en référence à la figure 10 et qui tiennent compte maintenant des niveaux de compétence de l'utilisateur.

Par exemple, le paramètre amax est proposé à tout utilisateur, quel que soit son niveau de compétence, tandis que le paramètre borin est proposé aux utilisateurs de niveau "inter médiaire" ou "expert".

Les utilisateurs UT de niveau "intermédiaire" ou "expert" peuvent attribuer un degré d'importance à la donnée X1 tandis que seuls les utilisateurs de niveau "expert" peuvent modifier un degré d'importance à la donnée X2. En revanche, le degré d'importance des données X4 à X6 est attribué une fois pour toute par le concepteur du logiciel lors de la mise au point du guide de choix selon l'invention.

Claims (13)

<U>Revendications.</U>

1. Procédé de traitement de données en logique floue, pour guider un utilisateur dans le choix d'un produit, service ou analogue, parmi plusieurs produits, services, ou analogues disponibles, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: a) recevoir de l'utilisateur (UT) une requête (RQ) relative à un produit choisi, la requête de l'utilisateur comprenant une pluralité de paramètres (PA) sur chacun desquels l'utili sateur (UT) attribue un degré d'importance (DI) montrant avec quel caractère impératif ledit paramètre doit être pris en considération; b) prévoir une source de données (BA) contenant des données relatives à chaque produit disponible; c) pour chaque produit disponible, transformer chaque donnée issue de la source de données (BA), en une donnée qualitative primaire (QP, X) selon une fonction d'appartenance choisie (APF, APD), d) pour chaque produit disponible, attribuer à chaque donnée qualitative primaire (QP, X), un degré d'importance montrant avec quel caractère impératif la donnée qualitative primaire (QP, X) doit être prise en considération; e) pour chaque produit disponible, combiner, selon une fonction de combinaison choisie, et en utilisant les degrés d'importance respectifs des données qualitatives primaires (QP, X), au moins certaines données qualitatives primaires entre elles, afin de délivrer des données qualitatives complexes (QC, Y); f) pour chaque produit disponible, combiner les données qualitatives complexes (QC, Y), selon une fonction de combinaison choisie, et en utilisant les degrés d'importance respectifs des paramètres (PA, Y) de la requête de l'utilisa teur (UT), afin de délivrer un résultat (DP, Z) correspondant au degré de pertinence du produit par rapport à la requête de l'utilisateur; et g) en fonction des résultats ainsi délivrés, évaluer les produits disponibles par ordre de pertinence par rapport à la requête de l'utilisateur.

2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape c) comprend une étape de prétraitement ci) consistant à transformer les données (DO) des produits disponibles en des données utiles (DU) et transformables en données qualita tives primaires (QP, X).

3. Procédé selon l'une des revendications 1 à 2, caracté risé en ce qu'il comprend en outre une étape h) consistant à délivrer des données représentatives de la justification de l'évaluation.

4. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape c) est effectuée en fonction des degrés d'importance (DI) des paramètres (PA) de la requête (RQ) de l'utilisateur (UT).

5. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l'étape ci) est effectuée en fonction des degrés d'importance (DI) des paramètres (PA) de la requête (RQ) de l'utilisateur.

6. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape e) est effectuée en fonction des degrés d'importance (DI) des paramètres (PA) de la requête (RQ) de l'utilisateur.

7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que au moins certaines fonctions d'apparte nance (APD) sont dynamiques.

8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, caracté risé en ce que au moins certaines fonctions d'appartenance (APF) sont fixes.

9. Dispositif de traitement de données en logique floue, pour guider un utilisateur dans le choix d'un produit, service ou analogue, parmi plusieurs produits, services, ou analogues disponibles, caractérisé en ce qu'il comprend - des moyens de réception pour recevoir de l'utilisateur. (UT) une requête (RQ) relative à u_1 produit choisi, la requête de l'utilisateur comprenant une pluralité de paramètres (PA) sur chacun desquels l'utilisateur attribue un degré d'importance (DI) montrant avec quel caractère impératif ledit paramètre doit être pris en considération ; - une source de données (BA) contenant des données relatives aux produits disponibles ; - des moyens de transformation pour transformer chaque donnée issue de la source de données (BA), en une donnée qualitative primaire (QP, X) selon une fonction d'appartenance choisie (APD, APF) ; - des moyens d'attribution<U>pour</U> attribuer à chaque donnée qualitative primaire, un degré d'importance (DI) montrant avec quel caractère impératif la donnée qualitative primaire doit être prise en considération ; - des premiers moyens de combinaison pour combiner, selon une fonction de combinaison choisie, et en utilisant les degrés d'importance (DI) respectifs des données qualitatives primaires (QP, X), au moins certaines données qualitatives primaires entre elles, afin de délivrer des données qualita tives complexes (QC, Y) ; - des seconds moyens de combinaison pour combiner les données qualitatives complexes (QC, Y), selon une fonction de combinaison choisie, et en utilisant les degrés d'importance respectifs des paramètres (PA) de la requête de l'utilisa teur, afin de délivrer un résultat (DP, Z) correspondant au degré de pertinence du produit par rapport à la requête de l'utilisateur ; et - des moyens de traitement pour, en fonction des résultats (DP, Z) ainsi délivrés, évaluer les produits disponibles par ordre de pertinence par rapport à la requête de l'utili sateur.

10. Dispositif selon la revendication 9, caractérisé en ce qu'il comprend en outre des moyens de prétraitement (MT) propres à transformer les données (DO) des produits disponi bles en des données utiles (DU) et transformables en données qualitatives primaires (QP, X).

11. Dispositif selon la revendication. 9, caractérisé en ce qu'il comprend en outre des moyens de justification propres à délivrer des données représentatives de la justification du résultat de l'évaluation.

12. Dispositif selon l'une des revendications 9 à. 11, caractérisé en ce que les moyens de réception, les premiers et seconds moyens de combinaison, et les moyens de traitement sont logés dans un serveur informatique (4) ou analogue fonctionnant en configuration client/serveur, et accessible par un réseau de communication.

13. Dispositif selon l'une des revendications 9 à 12, caractérisé en ce que la source de données (BA) comprend une base de données, un fichier de données, ou un logiciel de calcul de données.