Fusion d'informations incertaines sans commensurabilité des échelles de référence

par Julien Rossit

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Salem Benferhat.

Soutenue le 10-07-2009

à l'Artois , dans le cadre de ED Sciences pour l'ingénieur (n°72) .

Le président du jury était Pascal Nicolas.

Le jury était composé de Richard Booth, Sébastien Konieczny, Sylvain Lagrue.

Les rapporteurs étaient Odile Papini, Mary-Anne Williams.


  • Résumé

    Le problème de fusion d’informations survient dès qu’il faut prendre en compte des bases de données distribuées, des systèmes multi-agents ou des informations distribuées en général. La plupart des approches de fusion proposées dans la littérature reposent sur des opérateurs d'agrégation : ceux-ci combinent les degrés de cohérence des différentes interprétations vis-à-vis des sources à fusionner, eux-même fortement dépendants des poids que ces sources accordent à leurs propres croyances. Mais lorsque les sources ne partagent pas une signification commune des poids qu'elles utilisent, quel sens cela a-t-il de comparer ou d'agréger ces mêmes poids ? Ainsi, nous étudions dans cette thèse différentes approches de fusion de croyances en l'absence de commensurabilité des échelles utilisées. Nous proposons tout d'abord une première méthode, reposant sur la notion d'échelle compatible, que nous appliquons à des opérateurs basés sur la somme et sur le maximum. Les opérateurs résultants peuvent être caractérisés au moyen d’un ensemble infini d’échelles compatibles, mais également au moyen de relations de type Pareto sur l’ensemble des mondes possibles. Puis nous étudions plus particulièrement certaines familles d’échelles compatibles afin de caractériser des opérateurs moins prudents et prenant en compte l'intensité des poids. Nous fournissons une analyse complète de la production des inférences et de la rationalité des opérateurs de fusion définis. En particulier, nous proposons la notion de consensus, souhaitable en l'absence de l'hypothèse de commensurabilité et vérifiée par la plupart de nos opérateurs.

  • Titre traduit

    Incommensurable ranked belief bases merging


  • Résumé

    The problem of merging multiple-source information is crucial for many applications, in particular when one requires to take into account several potentially conflicting pieces of information, such as distributed databases frameworks, multi-agent systems, or distributed information in general. The relevant pieces of information are provided by different sources and all existing pieces of information have to be confronted to obtain a global and coherent point of view. This problem is well-known as the data fusion problem. Most of existing merging methods are based on the following assumption: ranks associated with beliefs are commensurable from one source to another. This commensurability assumption can be too strong for several applications: comparing or combining ranks does not make sense if sources do not share the same meaning of scales. This thesis proposes different solutions to the problem of incommensurability for ranked beliefs merging. Our first main contribution consists of proposing a natural way to restore commensurability relying on the notion of compatible scales. The second one directly defines a partial pre-order between interpretations in a way similar to the one based on the Pareto criterion. Moreover, this thesis introduces several inference relations based on some selection functions of compatible scales. We analyze the impact of these selection functions on the satisfaction of rational postulates, and on the prudence of merging operators. In particular we introduce a stronger version of the fairness postulate, called the consensus postulate. We show that most of our defined merging operators constitute consensual approaches.


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