Fusion des reseaux causaux possibilistes

La thorie des possibilits permet de reprsenter et de manipuler les informations incertaines et imprcises. Une de ses importantes caractristiques est de pouvoir fusionner des informations de diffrentes origines afin de pouvoir dfinir une information globale de meilleure qualit. Nous proposons donc d'tudier la fusion d'informations incertaines reprsentes par des rseaux causaux possibilistes. Ainsi, nous montrons l'efficacit de la fusion dans le cas de rseaux de structures graphiques identiques. Ensuite, nous proposons la fusion des graphes non cycliques. Les distributions de possibilits associes aux diffrentes variables sont combines par l'oprateur conjonctif minimum ou l'oprateur produit. La prsence de cycles et de conflits sont deux problmes majeurs qui apparaissent lors de la fusion. Une mthode, se basant sur un renommage de variables d'une part et une dcomposition et une combinaison de graphes d'autre part, est labore afin d'liminer les cycles. Une procdure de normalisation des rseaux quantitatifs est propose pour traiter l'incohrence. L'valuation des algorithmes proposs a montr que la fusion des rseaux s'adapte tout type de graphes.