Thèse soutenue

Observations probabilistes dans les réseaux bayésiens
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Auteur / Autrice : Ali Ben Mrad
Direction : Sylvain PiechowiakMohamed AbidVéronique Delcroix
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 20/06/2015
Etablissement(s) : Valenciennes en cotutelle avec École nationale d'ingénieurs de Sfax (Tunisie)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'automatique, de mécanique et d'informatique industrielles et humaines (Valenciennes, Nord ; 1994-...)
Communauté d'Universités et Etablissements (ComUE) : Communauté d'universités et d'établissements Lille Nord de France (2009-2013)
Jury : Président / Présidente : Afif Masmoudi
Examinateurs / Examinatrices : Sylvain Piechowiak, Mohamed Abid, Véronique Delcroix, Nahla Ben Amor, Philippe Leray, Mounir Ben Ayed, Pierre-Henri Wuillemin
Rapporteurs / Rapporteuses : Nahla Ben Amor, Philippe Leray

Résumé

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Dans un réseau bayésien, une observation sur une variable signifie en général que cette variable est instanciée. Ceci signifie que l’observateur peut affirmer avec certitude que la variable est dans l’état signalé. Cette thèse porte sur d’autres types d’observations, souvent appelées observations incertaines, qui ne peuvent pas être représentées par la simple affectation de la variable. Cette thèse clarifie et étudie les différents concepts d’observations incertaines et propose différentes applications des observations incertaines dans les réseaux bayésiens.Nous commençons par dresser un état des lieux sur les observations incertaines dans les réseaux bayésiens dans la littérature et dans les logiciels, en termes de terminologie, de définition, de spécification et de propagation. Il en ressort que le vocabulaire n'est pas clairement établi et que les définitions proposées couvrent parfois des notions différentes.Nous identifions trois types d’observations incertaines dans les réseaux bayésiens et nous proposons la terminologie suivante : observation de vraisemblance, observation probabiliste fixe et observation probabiliste non-fixe. Nous exposons ensuite la façon dont ces observations peuvent être traitées et propagées.Enfin, nous donnons plusieurs exemples d’utilisation des observations probabilistes fixes dans les réseaux bayésiens. Le premier exemple concerne la propagation d'observations sur une sous-population, appliquée aux systèmes d'information géographique. Le second exemple concerne une organisation de plusieurs agents équipés d'un réseau bayésien local et qui doivent collaborer pour résoudre un problème. Le troisième exemple concerne la prise en compte d'observations sur des variables continues dans un RB discret. Pour cela, l'algorithme BN-IPFP-1 a été implémenté et utilisé sur des données médicales de l'hôpital Bourguiba de Sfax.