Abstract FR:

Durant cette thèse, nous avons travaillé sur l'adaptation des algorithmes d'inférence grammaticale pour la recherche des propriétés communes à un ensemble de protéines. L'inférence grammaticale positive cherche à générer, à partir d'un ensemble de mots appartenant à un langage cible particulier, une représentation grammaticale qui est ``optimale'' par rapport à ce langage, c'est-à-dire qui rassemble et organise les particularité des mots du langage. Nous avons utilisé le diagramme de Taylor, qui classe les acides aminés suivant leurs propriétés physico-chimiques, pour construire, sous forme de treillis, un ordre sur les groupes d'acides aminés. Nous avons aussi développé une méthode d'inférence ({\SDTM}) qui calcule les meilleurs alignements locaux entre les paires de protéines suivant un score fondé à la fois sur cet ordre et sur les propriétés statistiques de l'ensemble de protéines donné. Le résultat est une machine séquentielle proche de celle de Mealy avec des sorties réduites à "accepte'' et ``rejette''. L'algorithme commence par construire le plus grand automate reconnaissant exactement les mots du langage et le généralise par fusions successives des paires de transitions correspondant aux acides aminés appariés dans les alignements sélectionnés. Les expérimentations ont montré l'intérêt de la combinaison des méthodes de découverte de motifs avec les celles d'inférence grammaticale.