Abstract FR:

Dans le cadre de cette these, nous nous sommes interesses a la reconnaissance des formes (ou discrimination) pour l'aide au diagnostic medical. Les problemes de discrimination sont, generalement, resolus a l'aide de methodes probabilistes. Cependant, ces methodes sont peu adaptees a la gestion d'informations souvent entachees d'imprecision, d'incertitude et parfois meme de contradiction. Des methodes basees sur la theorie de l'evidence permettent de prendre en compte ces imperfections. Dans le cadre de cette theorie, deux points sont abordes. Dans un premier temps, nous presentons les differentes approches de modelisation des connaissances dans le cadre de la reconnaissance credibiliste des formes. Apres cette presentation, nous nous attachons particulierement a la notion de fiabilite des informations. Deux methodes permettant de determiner la fiabilite de chaque information sont presentees. La premiere approche repose sur le calcul, obtenu a l'aide de criteres d'information, de la dissemblance existant entre des informations de meme nature. La seconde methode permet, a partir de la minimisation d'un critere d'erreur, de determiner les coefficients de fiabilite de chaque source d'information afin d'optimiser le taux de reconnaissance. Le second point traite des problemes lies a la combinaison des connaissances dans le cadre de la theorie de l'evidence. Les differentes regles d'agregation d'informations, qui sont utilisees dans le cadre de cette theorie et qui permettent de resoudre ces contradictions, sont presentees. Un cadre generique unifiant les operateurs de combinaison classiques est introduit. La definition de ce cadre permet d'obtenir une famille d'operateurs de combinaison permettant une redistribution de la masse conflictuelle plus ou moins adaptee selon l'objectif vise. Les differentes methodes proposees sont appliquees a la detection de melanomes malins, une forme de cancer cutane.