Le but de ce mémoire est de présenter une approche orientée objet pour l’élaboration d’un Système de Maintien de Vérité à base de Justifications à Négation et Non Monotone (SMVJNNM). Un SMV est un module utilisé dans les systèmes à base de connaissances pour réviser des croyances. On distingue trois principaux types de SMV: à base de justifications, à base logique et à base d'assomptions. Ils utilisent des structures en réseau pour enregistrer les instances d'un ensemble de règles et tous s'inscrivent dans un paradigme orienté listes. Nous proposons un paradigme objet pour l’élaboration d’un SMV. Les étapes de la démarche suivie sont: étude des SMV existants, modélisation d’un SMV au niveau des connaissances, conception par patrons, implémentation et tests. Deux exemples tirés de la documentation scientifique montrent que notre système offre des fonctionnalités équivalentes à celles des SMV étudiés. Notre système a aussi été utilisé comme mini-moteur de recherche. / The objective of this master’s degree dissertation is to propose an object oriented approach for the design of negated non-monotonic justifications-based truth maintenance systems (NNMJTMS). A truth maintenance system (TMS) is a module assisting knowledge-based systems to conduct belief revision. There are three main types of TMS: justification-based, logical-based and assumption-based. All of these systems use network structures to register instances of a set of production rules according to a list-oriented paradigm. We propose in our work to adopt an object-oriented approach for the design of a TMS. We went through the following steps: review of existing TMS, modeling a TMS at the knowledge level, design and implementation using patterns and testing. To test the TMS in conjunction with a client system, two examples borrowed from scientific literature indicate that our system offers functionalities equivalent to those of the TMS found in the literature. In the first example, we validate some textbook cases. And in the second one, we test the load capacity of the TMS system while assisting a tiny search engine.

Dans le cadre du projet MUSCAMAGSJ ± Multi-scale multi-agent geo-simulation ¿, les simulations sont produites dans un environnement virtuel géographique (EV G) qui reflète la réalité géographique grâce à l'usage de données géoréférencées. Compte tenu des applications de mobilité urbaine visées dans ce projet et de la disponibilité des données, l'EVG a été représenté par une grille hexagonale. Cependant, bien qu' il réduise le biais directionnel lors de l'analyse spatiale, ce genre de grille présente un inconvénient important: il ne permet pas une représentation multi -échelle de l'environnement géographique. Dans le cadre de ce projet de maîtrise, nous proposons une autre solution à ce problème. En effet, nous proposons de partitionner l'environnement à l'aide de cellules dont la forme géométrique fondamentale est le triangle équilatéral. Ensuite, à partir de ces cellules, nous développons un algorithme pour créer des cellules hexagonales hiérarchiques selon un indexage conforme à l'approche column-ordering. Ensuite nous intégrons ces grilles dans une application de système d'information géographique que nous emichissons par des techniques d'intelligence artificielle afin de faciliter la découverte et l'interprétation des phénomènes urbains. En effet, nous avons considéré plus particulièrement les automates cellulaires et les techniques de clustering issues du data mining. Ainsi, nous avons exploré une technique de regroupement ±géo-sémantique¿ des cellules en nous basant sur un algorithme de clustering par fusion. Également, nous avons associé aux grilles hexagonales hiérarchiques des automates cellulaires afin d'obtenir un processus de regroupement automatique (auto-regroupement) qui puisse être utilisé pour l'analyse des données spatiales.