• Thèse soutenue le :
  • 2007-12-14

Vendredi 14 décembre 2007 - 14h00 - Salle des thèses

Résumé

Cette thèse a pour objectif d’étudier la notion de causalité et de développer les algorithmes de propagation dans le cadre des réseaux possibilistes. La notion d’intervention est d’une importance capitale pour une analyse causale complète et cohérente dans le sens qu’elle facilite l’identification des relations causales entre les différents éléments d’un système. Nous proposons donc d’introduire l’opérateur do comme un moyen de représentation des interventions dans les réseaux possibilistes. Nous montrons aussi que l’utilisation de cet opérateur dans le cadre possibiliste présente des avantages par rapport à son application aux réseaux bayésiens probabilistes notamment au niveau de l’efficacité de la propagation de telles informations sur le reste du système. Un modèle causal possibiliste basé sur les réseaux causaux possibilistes et permettant d’intégrer les interventions est mis en place. Ce modèle permet de définir une typologie des différentes relations causales existantes. Le traitement des observations et la gestion des interventions sont unifiés à travers le processus de conditionnement et de propagation. De ce fait, nous proposons d’améliorer les algorithmes de propagation tout en tirant profit des avantages offerts par le cadre possibiliste. Notre approche consiste à combiner les deux outils de représentation dans le cadre possibiliste : la logique possibiliste et les réseaux possibilistes. Ces alternatives constituent toutes les deux des représentations compactes des distributions de possibilité. Ainsi, l’incertitude au niveau de la nouvelle représentation, dite hybride, des réseaux possibilistes est quantifiée localement en termes de bases de connaissances possibilistes à la place des distributions de possibilité. Un algorithme de propagation adapté à la nouvelle représentation est proposé. L’étude expérimentale confirme les apports de ce nouvel algorithme.

Composition du jury

  • Salem Benferhat - Université d’Artois, France
  • Khaled Mellouli - ISG de Tunis, Tunisie
  • Philippe Leray (rapporteur) - Ecole Polytechnique de l’Université de Nantes, France
  • Weiru Liu (rapporteur) - Queen’s University Belfast, Irlande
  • Nahla Ben Amor - ISG de Tunis, Tunisie
  • Eric Grégoire - Université d’Artois, France
  • Henri Prade - IRIT, France