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[email protected] Bernhard Stoinski Private Institute for Dynamic Logic Herforder Straße 15 Köln, Germany Conflicts of Interest: The authors reported no conflicts of interest. Résumé. Bien que l’industrie ait considérablement rehaussé les normes d’évaluation des risques liés aux arbres au cours des der- nières années, la qualité des jugements est encore très variable et demeure influencée par un large éventail de facteurs. Du fait de la complexité et de la multiplicité des arbres et des sites, l’apprentis- sage et la validation des expériences personnelles pertinentes prennent de nombreuses années aux évaluateurs d’arbres. Dans plusieurs pays, les évaluateurs débutants apprennent auprès d’un petit nombre de pairs expérimentés. L’intelligence artificielle (IA) peut être mise à contribution afin de rassembler et concentrer des connaissances éparses et les déployer dans un outil d’aide à l’évaluation élémentaire des arbres. Dans ce projet, l’application d’un logiciel commercial décisionnel d’IA (Dylogos) à l’évalua- tion des arbres a été mise à l’essai. Le logiciel repose sur une nouvelle logique dynamique non classique, combinant diverses sources de connaissances en un système émergent afin de soutenir l’évaluation visuelle des arbres. Une série de règles décrit les connais- sances existantes sur les paramètres, pour la plupart imprécis, qui influent sur la probabilité de défaillance et de dommages. Le logiciel évalue les données recueillies lors d’une évaluation fondamentale de l’arbre et génère une estimation du niveau de risque que l’arbre présente. Le résultat et les justifications qui l’expliquent sont pré- sentés en langage clair. Les usagers peuvent alors analyser cette estimation et intégrer leur propre évaluation dans le système pour ©2022 International Society of Arboriculture +
March 2022
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