Abstract FR:

La decouverte empirique de lois numeriques a pour but de decouvrir de maniere automatique une ou plusieurs lois numeriques a partir d'un simple tableau de donnees. Notre systeme arc est le resultat de l'amelioration du systeme abacus, cree par michalski et falkenhainer en 1987. L'algorithme principal de ce systeme consiste a combiner iterativement les variables en etudiant leur dependance monotone jusqu'a ce qu'une combinaison soit verifiee par un nombre suffisant d'exemples. Arc apporte a cet algorithme une nouvelle gestion des imprecisions numeriques et une nouvelle fonction d'evaluation qui permettent de decouvrir plus rapidement de meilleures lois. Par ailleurs, nous avons compare cette technique heuristique avec des methodes classiques d'analyse de donnees et de statistiques. A partir de cette etude, nous avons integre la regression polynomiale dans la seconde version du systeme arc. 2. Cette nouvelle version peut ainsi decouvrir outre les combinaisons arithmetiques simples, des lois polynomiales integrant plusieurs variables