Vers l'argumentation automatique d'expérimentations : application à un portfolio de workflows

De nombreux systèmes sont construits aujourd'hui sur la base d'expérimentations à partir desquelles des connaissances sont apprises et construites. Ces connaissances évoluent en fonction des nouvelles expérimentations, de même que les systèmes qui les exploitent. Comment justifier la confiance dans ces systèmes non pas a posteriori mais au fur et à mesure de l'évolution de ces systèmes ? Au travers d'une étude de cas basée sur la mise au point d'un portfolio de Machine Learning nous présentons notre approche qui repose sur l'utilisation de graphes d'argumentation et leur construction automatique au fur et des évolutions de la base d'expérimentations et des connaissances acquises.