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La théorie des possibilités permet de représenter et de manipuler les informations incertaines et imprécises. Une de ses importantes caractéristiques est de pouvoir fusionner des informations de différentes origines afin de pouvoir définir une information globale de meilleure qualité. Nous proposons donc d'étudier la fusion d'informations incertaines représentées par des réseaux causaux possibilistes. Ainsi, nous montrons l'efficacité de la fusion dans le cas de réseaux de structures graphiques identiques. Ensuite, nous proposons la fusion des graphes non cycliques. Les distributions de possibilités associées aux différentes variables sont combinées par l'opérateur conjonctif minimum ou l'opérateur produit. La présence de cycles et de conflits sont deux problèmes majeurs qui apparaissent lors de la fusion. Une méthode, se basant sur un renommage de variables d'une part et une décomposition et une combinaison de graphes d'autre part, est élaborée afin d'éliminer les cycles. Une procédure de normalisation des réseaux quantitatifs est proposée pour traiter l'incohérence. L'évaluation des algorithmes proposés a montré que la fusion des réseaux s'adapte à tout type de graphes.
About the author
Docteur en informatique, maitre de conférences. Mes travaux de recherche s¿inscrivent dans le cadre de l¿intelligence artificielle.
