Abstract FR:

L'objet de cette thèse est de répondre à un besoin militaire de synthèse des informations électroniques disponibles dans un char de combat par la proposition d'une aide à la décision de conduite des feux. Celle-ci se caractérise par la mise en évidence de l'ennemi prioritaire associé à un délai de riposte. Notre approche d'acquisition des connaissances est ne pas contraindre l'expression des connaissances de l'expert, mais au contraire d'adapter le système aux connaissances que l'expert manipule. Ces dernières sont de nature subjective. Nous utilisons la théorie sous-ensembles flous pour les modéliser. Ce travail détaille les différents types d'acquisition des connaissances réalisés auprès des experts pour l'acquisition des critères, des poids des critères, des règles d'inférence et des fonctions d'appartenance associées au vocabulaire subjectif, et positionne les nouvelles méthodes introduites dans leur état de l'art. La structuration de notre système sous la forme de déductions successives respecte la décomposition hiérarchique des connaissances manipulées. Nous débattons du choix de la classification floue ou de l'inférence flou comme raisonnement déductif et montrons sous quelles conditions ces deux approches sont équivalentes. Nous introduisons les propriétés d'additivité*, de sous-additivité* et de sur-additivité* afin de réaliser un choix conjoint des opérateurs de conjonction et de disjonction. Nous justifions le choix de notre opérateur de défuzzification, attaché à un sous-ensemble flou variant sur un univers de définition discret ordonné. Puis nous résolvons un problème d'ordonnancement de sous-ensembles flous pour exhiber le char ennemi prioritaire au sein d'une même classe de riposte. Notre système est structuré par un raisonnement instantané complété d'un raisonnement temporel. Les aspects temporels prennent en compte l'évolution de la situation ainsi que l'estimation des événements futurs. Ces deux aspects rendent la solution plus robuste.