Abstract FR:

La manipulation et la propagation d'informations incertaines ou imprécises au cours d'un raisonnement sont des questions complexes en IA, en particulier dans le cas de systèmes à multi-sources de connaissances. En effet, dans ce cas, aux problèmes habituels se superposent ceux de la cohérence des déductions effectuées par les différentes sources et de la fusion de ces déductions. Nous présentons dans cette thèse une solution générale à ce problème fondée sur le modèle de blackboard ATOME développé dans notre équipe. Le système résultant a été baptisé ATOMIC. Ce dernier permet la représentation des informations incertaines et imprécises ainsi que leur prise en compte par les sources de connaissances dans la conduite d'un raisonnement. Nous distinguons dans ATOMIC deux types d'agents: les agents du domaine (les spécialistes) et les agents de contrôle (les tâches et les stratégies). Nous avons alors montré que le problème du raisonnement approximatif est différent à ces deux niveaux et nous avons discuté les solutions proposées. Pour valider notre système, nous avons implanté une application réelle d'aide à la décision en maintenance de voirie urbaine ROSY. Cette application a permis de montrer qu'ATOMIC est capable de gérer l'incertitude et l'imprécision. Elle a également mis en évidence la facilité que procure ATOMIC pour la formalisation des connaissances approximatives issues de l'expertise humaine.