@inproceedings {43229,
	title = {Approche g{\'e}n{\'e}rique pour l{\textquoteright}acquisition de contraintes qualitatives},
	journal = {JFPC},
	year = {2023},
	abstract = {De nombreux probl{\`e}mes de planification et d{\textquoteright}ordonnance-ment impliquent la conception de subtiles combinaisons lo-giques de contraintes temporelles ou spatiales. D{\textquoteright}une part,la mod{\'e}lisation pr{\'e}cise de ces contraintes, qui sont formu-l{\'e}es dans diverses alg{\`e}bres de relations, implique un cer-tain nombre de combinaisons logiques possibles et n{\'e}ces-site une expertise en mod{\'e}lisation bas{\'e}e sur les contraintes.D{\textquoteright}autre part, l{\textquoteright}acquisition active de contraintes (AC) a {\'e}t{\'e}utilis{\'e}e avec succ{\`e}s pour aider les utilisateurs non exp{\'e}-riment{\'e}s {\`a} apprendre les r{\'e}seaux de contraintes conjonc-tives par la g{\'e}n{\'e}ration d{\textquoteright}une s{\'e}quence de requ{\^e}tes. Danscet article, nous proposons GEQCA, pour Generic Quali-tative Constraint Acquisition, une m{\'e}thode d{\textquoteright}AC active quiapprend les contraintes qualitatives via le concept de re-qu{\^e}tes qualitatives. GEQCA combine les requ{\^e}tes quali-tatives avec la coh{\'e}rence de chemin limit{\'e}e dans le temps(PC pour Path Consistency) et la propagation des connais-sances de base pour acqu{\'e}rir les contraintes qualitatives.Nous prouvons la correction, la compl{\'e}tude et la terminai-son de GEQCA et nous donnons une {\'e}valuation exp{\'e}ri-mentale qui montre (i) l{\textquoteright}efficacit{\'e} de notre approche dansl{\textquoteright}apprentissage des contraintes temporelles et, (ii) l{\textquoteright}utilisa-tion de GEQCA sur des instances r{\'e}elles d{\textquoteright}ordonnance-ment.},
	author = {Mohamed Bachir {Belaid} and Belmecheri, Nassim and Lazaar, Nadjib and Gotlieb, Arnaud and Spieker, Helge}
}
