Abstract FR:

Les travaux de la thèse se situent dans le domaine de l'Intelligence Artificielle, et portent plus précisément sur l'apport de la logique possibiliste à la représentation et au traitement des connaissances génériques sujettes à exception et de bases de connaissances inconsistantes. La logique possibiliste est une logique de l'incertain, proposée par Dubois et Prade depuis 1987 et également développée par Lang, afin de traiter commodément le caractère incertain de l'information. Elle manipule des formules de la logique classique valuées à l'aide de deux mesures à valeur dans l'intervalle [0,1] appelées mesure de possibilité et de nécessité. Le degré de possibilité d'une formule indique à quel point cette formule est compatible (consistante) avec la base de connaissances, et le degré de nécessité d'une formule indique à quel point la formule peut être inférée à partir de la base. Après avoir étudié les propriétés de la relation d'inférence possibiliste, un théorème de représentation pour les relations d'inférence, obéissant à un ensemble de postulats remarquables proposés par Lehmann, est donné. Ensuite, on développe une extension de la logique possibiliste en ajoutant au langage des formules conditionnelles de la forme p>q pour exprimer que la certitude de p est strictement supérieure à celle de q. Cette extension permet de coder en logique possibiliste des règles par défaut, c'est-à-dire des informations de la forme "généralement, à partir de α on déduit β". Le codage ainsi obtenu est comparé à plusieurs systèmes non monotones comme le système Z de Pearl ou la fermeture rationnelle de Lehmann. Finalement, de nouvelles propositions ont été faites pour surmonter les limites du système Z et offrir un traitement simple et efficace du raisonnement sur des défauts. Par ailleurs, plusieurs approches sont étudiées pour raisonner à partir des bases de connaissances inconsistantes. En particulier, une nouvelle relation d'inférence, dite argumentée, est étudiée. Cette relation d'inférence est basée sur la notion d'arguments ou une conclusion issue d'une base de connaissances inconsistante sera considérée comme plausible s'il existe dans cette base un argument cohérent qui soutient cette conclusion et s'il n'existe aucun argument qui soutient son contraire.