Une analyse comparative de diverses règles de combinaison dans un contexte simple est présentée dans ce mémoire. Nous y retrouverons une identification de l'impact de la fusion de l'information par diverses règles de combinaisons appliquées sur des rapports d'un senseur passif Electronic Support Measures (ESM). Nos objectifs principaux seront donc : d'utiliser la théorie de Dezert-Smarandache (DSmT) pour les ESM, et d'implanter la DSmT pour les ESM. Il faut donc identifier l'impact de la fusion de l'information sous le STANAG 4162 faisant référence au STANAG 1241 lequel énonce cinq catégories d'allégeance pour l'identification. Notre environnement de travail, la théorie de Dezert-Smarandache du possible, paradoxal et du raisonnement neutrosophique est assez récente et a été très peu implémentée ou utilisée avant les travaux couverts par ce mémoire. Elle a été implémentée ici pour un contexte d'environnement ESM.

La recherche présentée ici consiste à résoudre le problème de difficulté calculatoire de la fusion d’informations dans le cadre de la théorie de l’évidence de Dempster-Shafer, ainsi que celui de la théorie de Dezert-Smarandache. On présente des études sur l’utilisation d’une variété d’algorithmes d’approximation connus ainsi que sur un nouvel algorithme d’approximation. On présente aussi une étude sur les métriques connues de distance entre corps d’évidence ainsi que deux nouvelles métriques. Enfin, on montre une étude de la possibilité d’employer une méthode d’optimisation afin de sélectionner automatiquement les paramètres d’approximation à l’aide de critères de performance. Mots-clés : Dezert, Smarandache, Dempster, Shafer, Fusion, Fonctions de croyance. / This research is about the solving of the computational difficulty of data fusion in the evidence theory of Dempster-Shafer theory and Dezert-Smarandache theory. We study the use of a variety of known approximation algorithms as well as a new approximation algorithm that we propose. We also study known metrics between bodies of evidence as well as two new metrics that we develop. Finally, we study the possibility of using an optimization method to automatically select the parameters of approximation with performance criteria. Keywords: Dezert, Smarandache, Dempster, Shafer, Fusion, Belief functions.