Abstract FR:

Pour assister le chimiste dans la determination de la structure d'un compose, des systemes informatiques d'aide a l'elucidation structurale ont ete developpes. Le processus mis en uvre par ces systemes se deroule en trois etapes : l'interpretation des donnees spectrales pour en tirer des informations structurales, la generation des isomeres compatibles avec les donnees et la verification de ces structures. Dans le cadre des travaux menes au laboratoire, nous nous sommes interesses a l'interpretation des spectres infrarouges par les reseaux neuromimetiques. Les reseaux neuromimetiques a couches sont particulierement adaptes a l'interpretation des donnees spectrales : ils effectuent une classification non lineaire et sont peu sensibles au bruit. Nous avons etudie l'utilisation de ces reseaux au sein d'un systeme hierarchique. Un tel systeme est compose d'un reseau principal, qui classe les spectres en categories generales, et de reseaux specialistes qui precisent ensuite cette classification. Les reseaux utilises sont alors de petite taille et leur mise en uvre s'en trouve facilitee. L'analyse des spectres infrarouges avec des reseaux de kohonen permet de mettre en evidence des regroupements de spectres de composes presentant des sous-structures particulieres. L'analyse des erreurs commises par le systeme hierarchique permet de comparer les deux classifications : les spectres conduisant a des reponses fausses sont en fait des spectres peu representatifs de la classe consideree. La prise en compte de ces spectres peu representatifs lors de la mise au point de systemes a base de reseaux a couches devrait permettre d'ameliorer les performances de ces derniers. Les systemes hierarchiques de reseaux a couches ont montre leur interet pour l'interpretation des donnees spectrales. Meme si les performances des peuvent encore etre ameliorees, il ne fait aucun doute qu'ils seront bientot utilises en routine, a l'instar des systemes de recherche en bases de donnees.