• Financement : ANR, Artois
  • Thèse soutenue le :
  • 21 nov. 2025

La gestion des informations contradictoires pose des défis importants en matière de représentation des connaissances et de raisonnement. L’incohérence peut être le résultat de la fusion d’informations extraites de différentes sources ou de la présence de règles comportant des exceptions. Cependant, le raisonnement à partir de bases de connaissances incohérentes n’est pas trivial, car les contradictions peuvent conduire à des déductions arbitraires. En logique propositionnelle, toute conclusion peut être déduite d’une contradiction. Par conséquent, il est essentiel d’utiliser des mécanismes appropriés de traitement des incohérences pour permettre le raisonnement en présence d’informations incohérentes ou contradictoires.

Le problème de gestion des informations contradictoires a été étudié dans plusieurs contextes dans la littérature. L’un d’entre eux est celui des informations partiellement ordonnées, où certains éléments d’information peuvent avoir des degrés de fiabilité incomparables. En conséquence, il n’est pas possible de décider quel élément d’information doit être sélectionné en présence d’incohérence, ce qui fait du raisonnement une tâche difficile. Peu de méthodes efficaces ont été proposées pour faire face à cette situation spécifique. En outre, le traitement des incompatibilités peut entraîner la perte de certaines conséquences, ce qui fait que certaines réponses aux requêtes sont manquantes. L’objectif de cette thèse est d’étudier et d’étendre les sémantiques tolérantes à l’incohérence. Plus précisément, nous prévoyons de proposer de nouvelles méthodes pour traiter efficacement l’incohérence dans le cas d’informations partiellement ordonnées.

Nous prévoyons également d’étudier l’application de ces méthodes pour gérer les conflits dans les modèles de contrôle d’accès. Les modèles de contrôle d’accès, qui sont des moyens très importants de protection des données à caractère personnel, constituent une application de ces méthodes. Dans ce cas, des incohérences peuvent survenir en raison de l’utilisation simultanée de règles de permission et d’interdiction. De nombreux modèles ont été proposés pour gérer ce type de conflits. Cependant, soit ils procèdent à l’ajout d’un grand nombre de contraintes pour éviter les conflits, soit ils nécessitent une assistance humaine pour les résoudre. En outre, ces modèles n’ont pas la capacité de fournir des explications sur les décisions prises. L’objectif de l’application d’une sémantique tolérante à l’incohérence dans ce cas est d’abord d’assurer l’ajout et la modification continus et sûrs de règles dans un modèle, tout en gérant l’incohérence, et ensuite de doter ces modèles de mécanismes d’explicabilité. Finalement, nous proposons d’étendre ces solutions de gestion des politiques de sécurité afin d’intégrer la notion d’explicabilité.

Composition du jury :

  • Sihem BELABBES – Université de Paris 8 – Directrice
  • Salem BENFERHAT – Université d’Artois – Directeur
  • Karim TABIA – Université d’Artois – Directeur
  • Clara BERTOLISSI – INSA, Centre-Val de Loire – Rapporteur
  • Anthony HUNTER – University College London – Rapporteur
  • Meghyn BIENVENU – CNRS, Université de Bordeaux – Examinatrice
  • Sébastien DESTERCKE – CNRS, Université de technologie de Compiègne – Examinateur
  • Laura GIORDANO – Université du Piémont oriental – Examinatrice