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- W2728152058 abstract "La representation de connaissances incertaines est un probleme important dans le domaine de l'intelligence artificielle. Les reseaux bayesiens proposent une solution interessante pour de nombreuses raisons tant theoriques que pratiques, mais ont le desavantage d'etre difficiles a creer autant qu'a maintenir. En reponse a ces problematiques, de nouveaux formalismes ont emerges, tels les Probablistic Relational Models. Ces nouveaux modeles sont tous aptes a utiliser les algorithmes d'inference developpes pour les reseaux bayesiens. Cependant ils permettent un passage a l'echelle rendant leurs utilisations tres couteuses et sous-optimales en regard de l'exploitation des informations structurelles de ces modeles. Dans cet article, nous proposons de tirer profit de notre cadre logiciel dans lequel coexistent plusieurs algorithmes d'inference dedies ou non aux PRMs afin de mener une comparaison experimentale du comportement de ces differents algorithmes." @default.
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