Le développement du système ROSA s'appuie sur et s'accompagne d'un processus d'acquisition/modélisation de connaissances impliquant agronomes et informaticiens, et confrontant leurs outils et méthodes de représentation de l'espace. Les agronomes utilisent les chorèmes, modèles graphiques de l'organisation de l'espace (Brunet, 1986 ; Cheylan et al., 1990), tandis que les informaticiens ont fait le choix d'utiliser des graphes étiquetés comme support de l'acquisition de connaissances (Le Ber et al., 2003). L'intérêt des graphes réside en effet principalement dans la modalité graphique à la base de la représentation (par opposition au système de représentation et de raisonnement sous-jacent), modalité qui permet de représenter naturellement des structures spatiales. L'outil graphe est par conséquent un outil de modélisation que peuvent ainsi s'approprier facilement à la fois les agronomes et les informaticiens. Dans le cadre de notre projet, nous avons utilisé un formalisme inspiré des graphes conceptuels (Sowa, 1984 ; Chein et Mugnier, 1992). Un graphe est composé de deux ensembles de sommets, l'un représente des entités, l'autre des relations. Les sommets-entités et les sommets-relations peuvent être regroupés en concepts auxquels sont associés des attributs. Les arêtes du graphe sont étiquetées par le rôle 5 des entités dans la relation. Nous utilisons les graphes pour modéliser les chorèmes en supposant que :
- les objets du chorème peuvent être modélisés par les sommetsentités d'un graphe,
- les caractéristiques de ces objets (formes et légendes associées)
peuvent être décrites par des attributs associés aux concepts,
- l'arrangement des objets du chorème (leurs relations spatiales) peut être représenté par les sommets-relations d'un graphe.

Afin que le lecteur se rende compte concrètement de la nature d'un graphe, nous présentons ci-dessous (figure 1) un écran du logiciel construit, où l'on voit un graphe modélisant la structure spatiale d'une exploitation caussenarde.

Par ailleurs - et cela sous-tend l'ensemble de la modélisation et du processus d'acquisition de connaissances que nous décrivons ici - nous nous plaçons dans le cadre d'une représentation hiérarchique des connaissances (Ducournau et al., 1998, chapitres 10, 11, 12) : les concepts sont organisés selon une relation d'ordre, fondée sur une classification naturelle du domaine (par exemple « les parcs sont des *surfaces* en herbe », « la bergerie est un bâtiment d'exploitation », « un puits est un aménagement »). Cette relation d'ordre est utilisée par établir une mesure de ressemblance entre les concepts et entre les graphes, et c'est donc sur elle que reposent les opérations de comparaison et d'adaptation du