La littérature fait état des travaux de recherches qui ont été menés pour la résolution des problèmes d'ordonnancement de production. La complexité de ces problèmes rend nécessaire l'emploi de stratégies de recherche de solutions évoluées. Parmi celle-ci figure le formalisme du calcul propositionnel, le plus souvent sous forme normale conjonctive (FNC) associé au problème de satisfiabilité (SAT). Le présent travail de recherche a pour but d'intégrer les formalismes d'approches de résolution des problèmes SAT pour la résolution du problème d'ordonnancement de production, soit le problème d'ordonnancement de véhicules, proposé dans le cadre du challenge ROADEF'2005. Dans un premier temps, les principaux algorithmes pour la résolution de problème SAT sont présentés, particulièrement les algorithmes basés sur le retour en arrière tels que le retour-arrière (Backtracking) et le retour ponctuel (Backjumping) étendus sur les TL-clauses (True-Literal clauses). Ce travail de recherche couvre le développement de trois approches de résolutions du problème SAT appliquées au problème d'ordonnancement de véhicules. Pour chaque approche un encodage en FNC/TL traduisant les contraintes du problème ainsi que l'objectif à optimiser sont effectués. Ces FNC/TL sont générées en format DIMACS à l'aide du logiciel développé par l'auteur. Ensuite, une stratégie de résolution est décrite, en fixant à chaque fois l'objectif à optimiser. Dans la première approche, le problème est traité globalement. Les deux autres approches subdivisent le problème initial en sous-problèmes. Finalement une comparaison des trois approches est décrite. Les instances du problème proposées par le challenge ROADEF'2005 sont utilisées comme base d'évaluation des approches développées. Les résultats obtenus sont comparés aux meilleurs résultats obtenus par le gagnant du challenge ROADEF'2005, à l'aide du logiciel suggéré par le challenge, soit exeCarSeq. Une analyse détaillée des résultats montre que notre stratégie de résolution du problème d'ordonnancement de véhicules est une voie prometteuse. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Forme normale conjonctive, Problème de satisfiabilité, Problème d'ordonnancement de véhicules, TL-clauses, Encodage en FNC/TL.

La représentation des connaissances et les problèmes d’inférence associés restent à l’heure actuelle une problématique riche et centrale en informatique et plus précisément en intelligence artificielle. Dans ce cadre, la logique propositionnelle permet d’allier puissance d’expression et efficacité. Il reste que, tant que P est différent de NP, la déduction en logique propositionnelle ne peut admettre de solutions à la fois générales et efficaces. Dans cette thèse, nous adressons le problème de satisfiabilité et proposons de nouvelles classes d’instances pouvant être résolues de manière polynomiale.La découverte de nouvelles classes polynomiales pour SAT est à la fois importante d’un point de vue théorique et pratique. En effet, on peut espérer les exploiter efficacement au sein de solveurs SAT. Dans cette thèse, nous proposons d’étendre deux fragments polynomiaux de SAT à l’aide de la propagation unitaire tout en s’assurant que ces fragments demeurent reconnus et résolus de manière polynomiale. Le premier résultat de cette thèse concerne la classe Quad. Nous avons établi certaines propriétés de cette classe d’instances et avons étendu cette dernière de manière à s’abstraire de l’ordre imposé sur les littéraux. Le fragment obtenu en remplaçant cet ordre par différents ordres sur les clauses, conserve lamême complexité dans le pire cas. Nous avons également étudié l’impact de la résolution bornée et de la redondance par propagation unitaire sur cette classe. La seconde contribution concerne la classe polynomiale proposée par Tovey. La propagation unitaire est une nouvelle fois utilisée pour étendre cette classe. Nous comparons le nouveau fragment polynomial obtenu à deux autres classes basées également sur la propagation unitaire : Quad et UP-Horn. Nousapportons également une réponse à une question ouverte au sujet des connexions de ces classes. Nous montrons que UP-Horn et d’autres classes basées sur la propagation unitaire sont strictement incluses dans S Quad qui représente l’union de toutes les classes Quad obtenues par l’exploitation de tous les ordres sur les clauses possibles. / Knowledge representation and reasoning is a key issue in computer science and more particularly in artificial intelligence. In this respect, propositional logic is a representation formalism that is a good trade-off between the opposite computational efficiency and expressiveness criteria. However, unless P = NP, deduction in propositional logic is not polynomial in the worst case. So, in this thesis we propose new extensions of tractable classes of the propositional satisfiability problem. Tractable fragments of SAT play a role in the implementation of the most efficient current SAT solvers, many of thesetractable classes use the linear time unit propagation (UP) inference rule. We attempt to extend two of currently-known polynomial fragments of SAT thanks to UP in such a way that the fragments can still be recognized and solved in polynomial time. A first result focuses on Quad fragments: we establish some properties of Quad fragments and extend these fragments and exhibit promising variants. The extension is obtained by allowing Quad fixed total orderings of clauses to be accompanied with specific additional separate orderings of maximal sub-clauses. The resulting fragments extend Quad without degrading its worst-case complexity. Also, we investigate how bounded resolution and redundancy through unit propagation can play a role in this respect. The second contribution on tractable subclasses of SAT concerns extensions of one well-known Tovey’s polynomial fragment so that they also include instances that can be simplified using UP. Then, we compare two existing polynomial fragments based on UP: namely, Quad and UP-Horn. We also answer an open question about the connections between these two classes: we show that UP-Horn and some other UP-based variants are strict subclasses of S Quad, where S Quad is the union of all Quad classes obtained by investigating all possible orderings of clauses.

La thèse s'intéresse à l'application et l'extension des méthodes SAT et SMT pour la biologie des systèmes. Plus particulièrement sont visées les problématiques issues de l'étude des réseaux métaboliques. L'état de l'art dans l'étude des réseaux métaboliques utilise de la programmation linéaire qui est extrêmement efficace pour lister toutes les solutions. Afin de pouvoir concurrencer la programmation linéaire nous nous orientons non pas vers l'énumération de toutes les voies mais vers l'énumération de voies satisfaisant des contraintes spécifiées par l'utilisateur. L'utilisation de SMT et les contraintes supplémentaires nous permettent d'utiliser des optimisations inaccessibles à la programmation linéaire. / The thesis focuses on the application and extension SAT and SMT methods for systems biology. In particular, will be targeted issues from the study of metabolic networks . The state of the art in the study of metabolic networks use linear programming that is extremely effective to list all the solutions. In order to compete with linear programming we do not try to list all pathway but enumerate pathway satisfying constraints specified by the user. The use of SMT and the additional constraints allow us to use inaccessible optimization for linear programming.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à diagnostiquer des systèmes intrinsèquement distribués (comme les systèmes pairs-à-pairs) où chaque pair n'a accès qu'à une sous partie de la description d'un système global. De plus, en raison d'une politique d'accès trop restrictive, il sera pourra qu'aucun pair ne puisse expliquer le comportement du système global. Dans ce contexte, le challenge du diagnostic distribué est le suivant: expliquer le comportement global d'un système distribué par un ensemble de pairs ayant chacun une vision limitée, tout comme l'aurait fait un unique pair diagnostiqueur ayant, lui, une vision globale du système.D'un point de vue théorique, nous montrons que tout nouveau système, logiquement équivalent au système pair-à-pairs initialement observé, garantit que tout diagnostic local d'un pair pourra être prolongé par un diagnostic global (dans ce cas, le nouveau système est dit correct pour le diagnostic distribué).Nous montrons aussi que si ce nouveau système est structuré (c-à-d: il contient un arbre couvrant pour lequel tous les pairs contenant une même variable forme un graphe connecté) alors il garantit que tout diagnostic global pourra être retrouvé à travers un ensemble de diagnostics locaux des pairs (dans ce cas le nouveau système est dit complet pour le diagnostic distribué).Dans un souci de représentation succincte et afin de respecter la politique de confidentialité du vocabulaire de chacun des pairs, nous présentons un nouvel algorithme Token Elimination (TE), qui décompose le système de pairs initial vers un système structuré.Nous montrons expérimentalement que TE produit des décompositions de meilleurs qualité (c-à-d: de plus petites largeurs arborescentes) que les méthodes envisagées dans un contexte distribué. À partir du système structuré construit par TE, nous transformons chaque description locale en une Forme Normale Disjonctive (FND) globalement cohérente.Nous montrons que ce dernier système garantit effectivement un diagnostic distribué correct et complet. En plus, nous exhibons un algorithme capable de vérifier efficacement que tout diagnostic local fait partie d'un diagnostic minimal global, faisant du système structuré de FNDs un système compilé pour le diagnostic distribué.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à diagnostiquer des systèmes intrinsèquement distribués (comme les systèmes pairs-à-pairs) où chaque pair n'a accès qu'à une sous partie de la description d'un système global. De plus, en raison d'une politique d'accès trop restrictive, il sera pourra qu'aucun pair ne puisse expliquer le comportement du système global. Dans ce contexte, le challenge du diagnostic distribué est le suivant: expliquer le comportement global d'un système distribué par un ensemble de pairs ayant chacun une vision limitée, tout comme l'aurait fait un unique pair diagnostiqueur ayant, lui, une vision globale du système.D'un point de vue théorique, nous montrons que tout nouveau système, logiquement équivalent au système pair-à-pairs initialement observé, garantit que tout diagnostic local d'un pair pourra être prolongé par un diagnostic global (dans ce cas, le nouveau système est dit correct pour le diagnostic distribué).Nous montrons aussi que si ce nouveau système est structuré (c-à-d: il contient un arbre couvrant pour lequel tous les pairs contenant une même variable forme un graphe connecté) alors il garantit que tout diagnostic global pourra être retrouvé à travers un ensemble de diagnostics locaux des pairs (dans ce cas le nouveau système est dit complet pour le diagnostic distribué).Dans un souci de représentation succincte et afin de respecter la politique de confidentialité du vocabulaire de chacun des pairs, nous présentons un nouvel algorithme Token Elimination (TE), qui décompose le système de pairs initial vers un système structuré.Nous montrons expérimentalement que TE produit des décompositions de meilleurs qualité (c-à-d: de plus petites largeurs arborescentes) que les méthodes envisagées dans un contexte distribué. À partir du système structuré construit par TE, nous transformons chaque description locale en une Forme Normale Disjonctive (FND) globalement cohérente.Nous montrons que ce dernier système garantit effectivement un diagnostic distribué correct et complet. En plus, nous exhibons un algorithme capable de vérifier efficacement que tout diagnostic local fait partie d'un diagnostic minimal global, faisant du système structuré de FNDs un système compilé pour le diagnostic distribué. / In this thesis, we focus on diagnosing inherently distributed systems such as peer-to-peer, where each peer has access to only a sub-part of the description of an overall system.In addition, due to a too restrictive access control policy, it can be possible that neither peer nor supervisor is able to explain the behaviour of the overall system.The goal of distributed diagnosis is to explain the behaviour of a distributed system by a set of peers (each having a limited local view) as a single diagnosis engine having a global view of the overall system.First, we show that any new system logically equivalent to the initially observed peer-to-peer setting ensures that all diagnosis of a peer may be extended to a global diagnosis (in this case the new system ensures correctness of the distributed diagnosis).Moreover, we prove that if the new system is structured (i.e.it contains a spanning tree for which all peers containing the same variable form a connected graph) then it ensures that any global diagnosis can be found through a set of local diagnoses (in this case the new system ensures the completeness of the distributed diagnoses).For a succinct representation and in order to comply with the privacy policy of the vocabulary of each peer, we present a new algorithm Token Elimination (TE), which decomposes the original peer system to a structured one.We experimentally show that TE produces better quality decompositions (i.e. smaller tree widths) than proposed methods in a distributed context.From the structured system built by TE, we transform each local description into globally consistent DNF.We demonstrate that the latter system is correct and complete for the distributed diagnosis.Finally, we present an algorithm that can effectively check that any local diagnosis is part of a global minimal diagnosis, turning the structured system of DNFs into a compiled system for distributed diagnosis.

Nous étudions l'algorithmique de deux problèmes centraux d'Intelligence Artificielle, pour des bases de connaissances représentées, notamment, par des formules propositionnelles de Horn, bijonctives, Horn-renommables ou affines. Nous traitons tout d'abord l'acquisition de connaissances à partir d'exemples : nous donnons notamment un algorithme efficace et général pour l'acquisition exacte, complétons l'état de l'art pour l'approximation et donnons un algorithme pour le PAC-apprentissage des formules affines. Nous étudions ensuite des problèmes de raisonnement : nous donnons un algorithme général pour l'abduction, qui nous permet d'exhiber de nouvelles classes polynomiales, et posons de premières pierres pour l'étude de ce processus lorsque la base de connaissances est approximative. L'étude des formules affines pour la représentation de connaissances n'avait jamais été réellement menée. Les résultats présentés dans ce mémoire montrent qu'elles possèdent de nombreuses bonnes propriétés.

Cette thèse présente le développement d'un framework formel pour la représentation des Langues de Signes (LS), les langages des communautés Sourdes, dans le cadre de la construction d'un système de reconnaissance automatique. Les LS sont de langues naturelles, qui utilisent des gestes et l'espace autour du signeur pour transmettre de l'information. Cela veut dire que, à différence des langues vocales, les morphèmes en LS ne correspondent pas aux séquences de sons; ils correspondent aux séquences de postures corporelles très spécifiques, séparés par des changements tels que de mouvements. De plus, lors du discours les signeurs utilisent plusieurs parties de leurs corps (articulateurs) simultanément, ce qui est difficile à capturer avec un système de notation écrite. Cette situation difficulté leur représentation dans de taches de Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). Pour ces raisons, le travail présenté dans ce document a comme objectif la construction d'une représentation abstraite de la LS; plus précisément, le but est de pouvoir représenter des collections de vidéo LS (corpus) de manière formelle. En générale, il s'agit de construire une couche de représentation intermédiaire, permettant de faire de la reconnaissance automatique indépendamment des technologies de suivi et des corpus utilisés pour la recherche. Cette couche corresponde à un système de transition d'états (STE), spécialement crée pour représenter la nature parallèle des LS. En plus, elle peut-être annoté avec de formules logiques pour son analyse, à travers de la vérification de modèles. Pour représenter les propriétés à vérifier, une logique multi-modale a été choisi : la Logique Propositionnelle Dynamique (PDL). Cette logique a été originalement crée pour la spécification de programmes. De manière plus précise, PDL permit d'utilise des opérateurs modales comme [a] et <a>, représentant <<nécessité>> et <<possibilité>>, respectivement. Une variante particulaire a été développée pour les LS : la PDL pour Langue de Signes (PDLSL), qui est interprété sur des STE représentant des corpus. Avec PDLSL, chaque articulateur du corps (comme les mains et la tête) est vu comme un agent indépendant; cela veut dire que chacun a ses propres actions et propositions possibles, et qu'il peux les exécuter pour influencer une posture gestuelle. L'utilisation du framework proposé peut aider à diminuer deux problèmes importantes qui existent dans l'étude linguistique des LS : hétérogénéité des corpus et la manque des systèmes automatiques d'aide à l'annotation. De ce fait, un chercheur peut rendre exploitables des corpus existants en les transformant vers des STE. Finalement, la création de cet outil à permit l'implémentation d'un système d'annotation semi-automatique, basé sur les principes théoriques du formalisme. Globalement, le système reçoit des vidéos LS et les transforme dans un STE valide. Ensuite, un module fait de la vérification formelle sur le STE, en utilisant une base de données de formules crée par un expert en LS. Les formules représentent des propriétés lexicales à chercher dans le STE. Le produit de ce processus, est une annotation qui peut être corrigé par des utilisateurs humains, et qui est utilisable dans des domaines d'études tels que la linguistique. / This thesis presents a formal framework for the representation of Signed Languages (SLs), the languages of Deaf communities, in semi-automatic recognition tasks. SLs are complex visio-gestural communication systems; by using corporal gestures, signers achieve the same level of expressivity held by sound-based languages like English or French. However, unlike these, SL morphemes correspond to complex sequences of highly specific body postures, interleaved with postural changes: during signing, signers use several parts of their body simultaneously in order to combinatorially build phonemes. This situation, paired with an extensive use of the three-dimensional space, make them difficult to represent with tools already existent in Natural Language Processing (NLP) of vocal languages. For this reason, the current work presents the development of a formal representation framework, intended to transform SL video repositories (corpus) into an intermediate representation layer, where automatic recognition algorithms can work under better conditions. The main idea is that corpora can be described with a specialized Labeled Transition System (LTS), which can then be annotated with logic formulae for its study. A multi-modal logic was chosen as the basis of the formal language: the Propositional Dynamic Logic (PDL). This logic was originally created to specify and prove properties on computer programs. In particular, PDL uses the modal operators [a] and <a> to denote necessity and possibility, respectively. For SLs, a particular variant based on the original formalism was developed: the PDL for Sign Language (PDLSL). With the PDLSL, body articulators (like the hands or head) are interpreted as independent agents; each articulator has its own set of valid actions and propositions, and executes them without influence from the others. The simultaneous execution of different actions by several articulators yield distinct situations, which can be searched over an LTS with formulae, by using the semantic rules of the logic. Together, the use of PDLSL and the proposed specialized data structures could help curb some of the current problems in SL study; notably the heterogeneity of corpora and the lack of automatic annotation aids. On the same vein, this may not only increase the size of the available datasets, but even extend previous results to new corpora; the framework inserts an intermediate representation layer which can serve to model any corpus, regardless of its technical limitations. With this, annotations is possible by defining with formulae the characteristics to annotate. Afterwards, a formal verification algorithm may be able to find those features in corpora, as long as they are represented as consistent LTSs. Finally, the development of the formal framework led to the creation of a semi-automatic annotator based on the presented theoretical principles. Broadly, the system receives an untreated corpus video, converts it automatically into a valid LTS (by way of some predefined rules), and then verifies human-created PDLSL formulae over the LTS. The final product, is an automatically generated sub-lexical annotation, which can be later corrected by human annotators for their use in other areas such as linguistics.

Cette thèse se situe dans le contexte des modèles logique de Recherche d'Information (RI). Le travail présenté dans la thèse est principalement motivé par l'inexactitude de l'hypothèse sur l'indépendance de termes. En effet, cette hypothèse communément acceptée en RI stipule que les termes d'indexation sont indépendant les un des autres. Cette hypothèse est fausse en pratique mais permet tout de même aux systèmes de RI de donner de bon résultats. La proposition contenue dans cette thèse met également l'emphase sur la nature déductive du processus de jugement de pertinence. Les logiques formelles sont bien adaptées pour la représentation des connaissances. Elles permettent ainsi de représenter les relations entre les termes. Les logiques formelles sont également des systèmes d'inférence, ainsi la RI à base de logique constitue une piste de travail pour construire des systèmes efficaces de RI. Cependant, en étudiant les modèles actuels de RI basés sur la logique, nous montrons que ces modèles ont généralement des lacunes. Premièrement, les modèles de RI logiques proposent normalement des représentations complexes de document et des requête et difficile à obtenir automatiquement. Deuxièmement, la décision de pertinence d->q, qui représente la correspondance entre un document d et une requête q, pourrait être difficile à vérifier. Enfin, la mesure de l'incertitude U(d->q) est soit ad-hoc ou difficile à mettre en oeuvre. Dans cette thèse, nous proposons un nouveau modèle de RI logique afin de surmonter la plupart des limites mentionnées ci-dessus. Nous utilisons la logique propositionnelle (PL). Nous représentons les documents et les requêtes comme des phrases logiques écrites en Forme Normale Disjonctive. Nous argumentons également que la décision de pertinence d->q pourrait être remplacée par la validité de l'implication matérielle. Pour vérifier si d->q est valide ou non, nous exploitons la relation potentielle entre PL et la théorie des treillis. Nous proposons d'abord une représentation intermédiaire des phrases logiques, où elles deviennent des noeuds dans un treillis ayant une relation d'ordre partiel équivalent à la validité de l'implication matérielle. En conséquence, nous transformons la vérification de validité de d->q, ce qui est un calcul intensif, en une série de vérifications simples d'inclusion d'ensembles. Afin de mesurer l'incertitude de la décision de pertinence U(d->q), nous utilisons la fonction du degré d'inclusion Z, qui est capable de quantifier les relations d'ordre partielles définies sur des treillis. Enfin, notre modèle est capable de travailler efficacement sur toutes les phrases logiques sans aucune restriction, et est applicable aux données à grande échelle. Notre modèle apporte également quelques conclusions théoriques comme: la formalisation de l'hypothèse de van Rijsbergen sur l'estimation de l'incertitude logique U(d->q) en utilisant la probabilité conditionnelle P(q|d), la redéfinition des deux notions Exhaustivité et Spécificité, et finalement ce modèle a également la possibilité de reproduire les modèles les plus classiques de RI. De manière pratique, nous construisons trois instances opérationnelles de notre modèle. Une instance pour étudier l'importance de Exhaustivité et Spécificité, et deux autres pour montrer l'insuffisance de l'hypothèse sur l'indépendance des termes. Nos résultats expérimentaux montrent un gain de performance lors de l'intégration Exhaustivité et Spécificité. Cependant, les résultats de l'utilisation de relations sémantiques entre les termes ne sont pas suffisants pour tirer des conclusions claires. Le travail présenté dans cette thèse doit être poursuivit par plus d'expérimentations, en particulier sur l'utilisation de relations, et par des études théoriques en profondeur, en particulier sur les propriétés de la fonction Z. / This thesis is situated in the context of logic-based Information Retrieval (IR) models. The work presented in this thesis is mainly motivated by the inadequate term-independence assumption, which is well-accepted in IR although terms are normally related, and also by the inferential nature of the relevance judgment process. Since formal logics are well-adapted for knowledge representation, and then for representing relations between terms, and since formal logics are also powerful systems for inference, logic-based IR thus forms a candidate piste of work for building effective IR systems. However, a study of current logic-based IR models shows that these models generally have some shortcomings. First, logic-based IR models normally propose complex, and hard to obtain, representations for documents and queries. Second, the retrieval decision d->q, which represents the matching between a document d and a query q, could be difficult to verify or check. Finally, the uncertainty measure U(d->q) is either ad-hoc or hard to implement. In this thesis, we propose a new logic-based IR model to overcome most of the previous limits. We use Propositional Logic (PL) as an underlying logical framework. We represent documents and queries as logical sentences written in Disjunctive Normal Form. We also argue that the retrieval decision d->q could be replaced by the validity of material implication. We then exploit the potential relation between PL and lattice theory to check if d->q is valid or not. We first propose an intermediate representation of logical sentences, where they become nodes in a lattice having a partial order relation that is equivalent to the validity of material implication. Accordingly, we transform the checking of the validity of d->q, which is a computationally intensive task, to a series of simple set-inclusion checking. In order to measure the uncertainty of the retrieval decision U(d->q), we use the degree of inclusion function Z that is capable of quantifying partial order relations defined on lattices. Finally, our model is capable of working efficiently on any logical sentence without any restrictions, and is applicable to large-scale data. Our model also has some theoretical conclusions, including, formalizing and showing the adequacy of van Rijsbergen assumption about estimating the logical uncertainty U(d->q) through the conditional probability P(q|d), redefining the two notions Exhaustivity and Specificity, and the possibility of reproducing most classical IR models as instances of our model. We build three operational instances of our model. An instance to study the importance of Exhaustivity and Specificity, and two others to show the inadequacy of the term-independence assumption. Our experimental results show worthy gain in performance when integrating Exhaustivity and Specificity into one concrete IR model. However, the results of using semantic relations between terms were not sufficient to draw clear conclusions. On the contrary, experiments on exploiting structural relations between terms were promising. The work presented in this thesis can be developed either by doing more experiments, especially about using relations, or by more in-depth theoretical study, especially about the properties of the Z function.

Le changement de croyances vise à trouver des moyens adéquats pour faire évoluer les croyances d'un agent lorsqu'il est confronté à de nouvelles informations. Dans la plupart des travaux sur la révision de croyances, l'ensemble de croyances d'un agent est composé de croyances au sujet de l'environnement (le monde) et est représenté par un ensemble de formules de la logique classique. Dans de nombreuses applications, un agent n'est pas seul dans l'environnement, mais le partage avec d'autres agents, qui ont aussi des croyances. Ainsi les croyances sur les croyances des autres agents constituent un élément d'information important pour l'agent, afin d'être en mesure de prendre les meilleures décisions et d'effectuer les meilleures actions. L'utilisation de croyances sur les croyances des autres agents est par exemple cruciale dans la théorie des jeux. Dans cette thèse, nous étudions dans un premier temps les opérateurs de contraction propositionnelle correspondant aux opérateurs de révision de Katsuno et Mendelzon. Nous étudions ensuite une connexion entre les logiques épistémiques et la théorie du changement de croyances, proche de l'approche AGM. Nous nous sommes intéressés à l'utilisation des opérateurs qui modifient les croyances des agents dans les modèles KD45n standard. Cette tâche est plus compliquée que dans le cadre AGM standard, car, dans un contexte multi-agents, les nouvelles informations peuvent prendre différentes formes. Par exemple, chaque nouvelle information peut être observée/transmise/disponible à tous les agents ou seulement à certains d’entre eux. / Belief change is about finding appropriate ways to evolve an agent's beliefs when confronted with new pieces of information. In most works on belief revision, the set of beliefs of an agent is composed of beliefs about the environment (the world) and is represented by a set of formulas of classical logic. In many applications, an agent is not alone in the environment, but sharing with other agents, which also have beliefs. Thus beliefs about the beliefs of other agents are an important piece of information for the agent in order to be able to make the best decisions and perform the best actions. The use of beliefs about the beliefs of other agents is, for exampel, crucial in game theory. In this thesis, we first study the operators of propositional contraction corresponding to the revision operators proposed by Katsuno and Mendelzon. Then, we study a connection between epistemic logics and belief change theory, close to the AGM approach. We are interested in the use of operators that modify agent beliefs in standard KD45n models. This task is more complicated than in the standard AGM framework because, in a multi-agent context, new information can take different forms. For example, each new information can be observed/transmitted/available to all agents or only some of them.