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. / In a Bayesian network, evidence on a variable usually signifies that this variable is instantiated, meaning that the observer can affirm with certainty that the variable is in the signaled state. This thesis focuses on other types of evidence, often called uncertain evidence, which cannot be represented by the simple assignment of the variables. This thesis clarifies and studies different concepts of uncertain evidence in a Bayesian network and offers various applications of uncertain evidence in Bayesian networks.Firstly, we present a review of uncertain evidence in Bayesian networks in terms of terminology, definition, specification and propagation. It shows that the vocabulary is not clear and that some terms are used to represent different concepts.We identify three types of uncertain evidence in Bayesian networks and we propose the followingterminology: likelihood evidence, fixed probabilistic evidence and not-fixed probabilistic evidence. We define them and describe updating algorithms for the propagation of uncertain evidence. Finally, we propose several examples of the use of fixed probabilistic evidence in Bayesian networks. The first example concerns evidence on a subpopulation applied in the context of a geographical information system. The second example is an organization of agent encapsulated Bayesian networks that have to collaborate together to solve a problem. The third example concerns the transformation of evidence on continuous variables into fixed probabilistic evidence. The algorithm BN-IPFP-1 has been implemented and used on medical data from CHU Habib Bourguiba in Sfax.

Les réseaux de télécommunications deviennent de plus en plus complexes, notamment de par la multiplicité des technologies mises en oeuvre, leur couverture géographique grandissante, la croissance du trafic en quantité et en variété, mais aussi de par l' évolution des services fournis par les opérateurs. Tout ceci contribue à rendre la gestion de ces réseaux de plus en plus lourde, complexe, génératrice d'erreurs et donc coûteuse pour les opérateurs. On place derrière le terme réseaux autonomiques l'ensemble des solutions visant à rendre la gestion de ce réseau plus autonome. L'objectif de cette thèse est de contribuer à la réalisation de certaines fonctions autonomiques dans les réseaux de télécommunications. Nous proposons une stratégie pour automatiser la gestion des pannes tout en couvrant les différents segments du réseau et les services de bout en bout déployés au-dessus. Il s'agit d'une approche basée modèle qui adresse les deux difficultés du diagnostic basé modèle, à savoir: a) la façon d'obtenir un tel modèle, adapté à un réseau donné à un moment donné, en particulier si l'on souhaite capturer plusieurs couches et segments réseau et b) comment raisonner sur un modèle potentiellement énorme, si l'on veut gérer un réseau national par exemple. Pour répondre à la première diffculté, nous proposons un nouveau concept : l'automodélisation, qui consiste d'abord à construire les différentes familles de modèles génériques, puis à identifier à la volée les instances de ces mod èles qui sont déployées dans le réseau géré. La seconde diffculté est adressée grâce à un moteur d'auto-diagnostic actif, basé sur le formalisme des réseaux Bayesiens et qui consiste à raisonner sur un fragment du modèle du réseau qui est augmenté progressivement en utilisant la capacite d'automodélisation: des observations sont collectées et des tests réalisés jusqu'à ce que les fautes soient localisées avec précision. Cette approche de diagnostic actif a été expérimentée pour réaliser une gestion multi-couches et multi-segments des alarmes dans un reseau IMS (IP Multimedia Subsystem).