Abstract FR:

L'objet de cette these est l'etude des modelisations d'actions et de plans adaptees a la planification en presence d'incertitude et en temps contraint. Nous y proposons une modelisation d'actions permettant de gerer l'incertitude sur la connaissance des effets des actions et de l'etat de l'environnement. Celle-ci etend les modelisations par operateur de changement d'etat basees sur la minimisation de la distance entre modeles a une description des connaissances en logique probabiliste et a des actions stochastiques. A partir de cette modelisation, nous generons des plans reactifs sous la forme d'automates d'etats finis prescrivant la prochaine action a executer en reaction a l'evolution de l'environnement. Le critere de correction et de completude de ces plans est relaxe en une notion plus generale d'utilite. L'utilite est dynamique: elle est mise a jour tout au long de l'execution du plan, suite a l'acquisition d'informations supplementaires. Ce modele d'actions et de plans permet differentes formes de planification, notamment une planification hors-ligne en temps contraint, qui produit des plans dont l'utilite croit avec le temps de generation alloue, et une planification en ligne reactive, qui etend certaines parties du plan de maniere a accroitre judicieusement son utilite au cours du reste de l'execution. Nous decrivons le developpement de la maquette du systeme pascale, qui implemente en partie ces travaux. Enfin, nous confrontons ces recherches au probleme de la generation de plans de reprise de service suite a un incident sur les reseaux de distribution d'electricite