Abstract FR:

Cette these aborde le probleme de l'apprentissage des relations de dependance et des relations de dependance causales. Les motivations de ce travail reposent sur un ensemble de problemes poses par la gestion d'une base de donnees medicale. Les connaissances produites sont des relations entre faits. Les relations sont etablies en utilisant une strategie basee sur la dependance probabiliste. Les relations de nature causales font intervenir le temps en distinguant entre des evenements (faits dates) et des conditions (faits non dates). La notion de relation complete, qui prend en compte tous les faits pertinents disponibles, est definie. Les notions de relation simple et elementaire, qui ne prennent en compte que les faits pertinents, sont egalement definies. Dans le cas des relations de dependance causales, les situations de cause fallacieuse et de cause indirecte sont etudiees. Les relations sont representees sous forme de regles, auxquelles est associe un ensemble de facteurs permettant de preciser leur nature, leur degre de certitude et leur signification statistique. Le systeme arc ii implemente l'ensemble de ces notions. Il s'agit d'un systeme general, independant du domaine d'application. Ce systeme a ete teste sur des donnees medicales et, lorsque la comparaison etait possible, evalue a l'aide d'une regression logistique