Parmi les différentes formes de raisonnement étudiées dans le contexte de l'intelligence artificielle, le raisonnement qualitatif permet d'inférer de nouvelles connaissances dans le contexte d'informations imprécises, incomplètes et dépourvues de valeurs numériques. Il permet par exemple de déduire de nouvelles informations à partir d'un ensemble d'informations spatiales telles que « la France est frontalière de l'Allemagne », « la Suisse est à l'est de la France », « l'Italie est en Europe » et « le Luxembourg est proche de la France ». Il peut également être utilisé pour résoudre des abstractions de problèmes quantitatifs difficiles à résoudre, afin par exemple d'accélérer la résolution de ces problèmes.De nombreux formalismes de raisonnement qualitatif ont été proposés dans la littérature. Ils ne se focalisent cependant que sur un seul aspect du monde, alors que la majorité des applications requièrent la prise en compte d'informations hétérogènes. Afin de répondre à ces besoins, plusieurs combinaisons et extensions de formalismes qualitatifs, comme le raisonnement spatio-temporel et le raisonnement multi-échelle, ont récemment été proposées dans la littérature. Le raisonnement spatio-temporel permet de raisonner dans le contexte d'informations spatiales et temporelles interdépendantes. Le raisonnement multi-échelle permet de raisonner avec des informations de précisions différentes, et en particulier de lever des incohérences apparentes.Dans cette thèse, nous nous intéressons au raisonnement multi-échelle, au raisonnement spatio-temporel et aux combinaisons de formalismes qualitatifs.Nous proposons d'étendre le raisonnement qualitatif temporel multi-échelle pour prendre en compte le fait que les intervalles de temps peuvent être perçus comme des instants à certaines échelles de précision, de formaliser intégralement ce raisonnement et d'étudier la décision de la cohérence dans ce contexte ainsi que sa complexité. Nous montrons en particulier que ce formalisme permet de décider la cohérence et que le problème de décision de la cohérence est NP-complet, même dans le cas le plus simple.En outre, nous proposons un cadre général permettant de raisonner sur les séquences temporelles d'informations qualitatives, une forme de description spatio-temporelle. Ce cadre permet notamment de raisonner dans le contexte d'évolutions complexes. Par exemple, les entités considérées peuvent avoir des caractéristiques préservées au cours du temps, évoluer de manière dépendante les unes par rapport aux autres, tout en ayant un comportement potentiellement irréversible et différent selon leur nature. De plus, dans ce cadre, le raisonnement est plus performant computationnellement que les approches de l'état de l'art. Nous étudions en particulier la décision de la cohérence dans le contexte spécifique de régions mobiles de taille constante, et montrons que ce cadre permet effectivement de décider la cohérence.De surcroît, nous proposons un cadre formel unifiant plusieurs formes d'extensions et de combinaisons de formalismes qualitatifs, incluant le raisonnement multi-échelle et les séquences temporelles. Ce cadre permet de raisonner dans le contexte de chacune de ces combinaisons et extensions, mais également d'étudier de manière unifiée la décision de la cohérence et sa complexité. Nous établissons en particulier deux théorèmes complémentaires garantissant que la décision de la cohérence est polynomiale, et nous les utilisons pour prouver que plusieurs fragments de séquences temporelles sont traitables.Nous généralisons également la définition principale de formalisme qualitatif afin d'inclure des formalismes qualitatifs exclus des définitions de la littérature, importants dans le cadre des combinaisons. / In this thesis, we are interested in qualitative multi-scale reasoning, qualitative spatio-temporal reasoning and combinations of qualitative formalisms.We propose to extend the multiscale temporal reasoning to take into account the fact that time intervals can be perceived as instants at certain scales of precision, to fully formalize this reasoning and to study its consistency problem. We show in particular that this formalism decides consistency and that the consistency problem is NP-complete, even in the simplest case.In addition, we propose a general framework for reasoning on temporal sequences of qualitative information, a form of spatio-temporal description. This framework allows for reasoning in the context of complex evolutions. For example, the considered entities may have characteristics preserved over time, evolve in a dependent manner with respect to each other, while having a potentially irreversible and different behavior depending on their nature. Moreover, in this context, reasoning is computationally more efficient than state-of-the-art approaches. In particular, we study the consistency problem in the specific context of constant-size moving regions, and show that this framework actually decides consistency.Furthermore, we propose a formal framework unifying several forms of extensions and combinations of qualitative formalisms, including multi-scale reasoning and temporal sequences. This framework allows one to reason in the context of each of these combinations and extensions, but also to study in a unified way the consistency problem. In particular, we establish two complementary theorems guaranteeing that the consistency problem is polynomial, and we use them to prove that several fragments of temporal sequences are tractable.

Dans les Topiques, Aristote soutient que son traité, et par extension la dialectique, sert à la saisie des principes et des conclusions des différentes disciplines philosophiques. Mais cela surprend, puisque le raisonnement dialectique tire sa matière d'opinions admises, tient sa forme des lieux et dépend d'un répondeur et d'un demandeur, d'agents dialogiques. Or, l'opinion semble par nature trop déficiente pour mener à la vérité, le lieu, trop lâche pour respecter les règles du syllogisme valide et le dialogue tourne visiblement le plus souvent à la dispute. Cela a conduit de nombreux commentateurs à déconsidérer grandement le rôle de la dialectique chez Aristote : celle-ci, loin de constituer l'activité à laquelle se livrerait naturellement la raison aux prises avec un problème, s'assimilerait plutôt à un simple jeu, dont les règles auraient été déterminées arbitrairement. À l'encontre de ces différents commentateurs, ce mémoire entend montrer que, malgré leurs fragilités, la matière, la forme et les agents du raisonnement dialectique possèdent les puissances nécessaires pour préparer le travail du philosophe. Plus encore : la dialectique est le seul chemin pour progresser vers la philosophie. Qui rejette les opinions d'autrui, n'accepte que les démonstrations et refuse de dialoguer se condamne à errer d'idée en idée, incapable de trouver le point de départ de sa recherche et de résoudre les problèmes qui occupent son esprit. Celui qui vit en dehors de toute société, affirme Aristote dans les Politiques, n'est pas un homme, mais une bête. De même en va-t-il pour celui qui se prive de dialectique, car elle est en quelque sorte la cité de notre intelligence.

La programmation orientée aspect (AOP) vise à améliorer la modularité et la réutilisation des couches logiciels en proposant un mécanisme d’abstraction pour faire face aux préoccupations transversales. Cependant, dans la plupart des langages d’aspects généralistes, les aspects ont un pouvoir presque illimité, rentrant éventuellement en conflit avec ces objectifs. Dans ce travail, nous présentons Effective Aspects : une nouvelle approche pour incorporer le modèle pointcut/advice de l’AOP dans un langage de programmation fonctionnel statiquement typé comme Haskell. Notre travail comprend deux contributions principales. Premièrement, nous définissons un plongement monadique du modèle pointcut/advice complet de l’AOP. La correction du typage est garantie par l’exploitation du système de type sous-jacent, en particulier les types fantômes et une nouvelle classe de type pour faire de l’anti-unification de types. Dans ce modèle, les aspects sont de première classe, peuvent être déployés de façon dynamique, et le langage de pointcuts est extensible, combinant donc la flexibilité des langages d’aspect typés dynamiquement avec les garanties d’un système de type statique. Les monades nous permettent de raisonner directement sur les effets du calcul à la fois dans les aspects et les programmes de base en utilisant des techniques monadiques traditionnelle. Avec ce système, nous étendons la notion de “open modules” avec des effets, et aussi avec les interfaces de pointcut protégés à l’extérieur d’un advice. Ces restrictions sont appliquées statiquement par le système de type. Aussi, nous adaptons les techniques de EffectiveAdvice afin de raisonner sur des propriétés du flot de contrôle. En outre, nous montrons comment contrôler l’interférence des effets en utilisant l’approche fondée sur la paramétricité de EffectiveAdvice. Nous montrons que cette approche n’est pas satisfaisante en présence de multiples aspects et proposons une approche différente en utilisant des vues monadiques, une nouvelle technique pour le traitement de la pile monadique, développée par Schrijvers et Oliveira. Ensuite, nous exploitons les propriétés de notre modèle pour permettre la construction modulaire de nouvelles sémantiques pour la portée d’aspects et le tissage. Notre deuxième contribution s’appuie sur un modèle puissant pour raisonner sur la composition de mixins avec effets et leur interférence, fondée sur un raisonnement équationnelle, paramétrique, et les lois algébriques sur les effets monadiques. Notre contribution est de montrer comment raisonner sur l’interférence en présence de quantification sans restriction pour les pointcuts. Nous montrons que le raisonnement global peut être compositionnelle, ce qui est essentiel pour le passage à l’échelle de l’approche face aux évolutions de grands systèmes. / Aspect-oriented programming (AOP) aims to enhance modularity and reusability in software systems by offering an abstraction mechanism to deal with crosscutting concerns. But, in most general-purpose aspect languages aspects have almost unrestricted power, eventually conflicting with these goals. This work presents Effective Aspects: a novel approach to embed the pointcut/advice model of AOP in a statically-typed functional programming language like Haskell; along two main contributions. First, we define a monadic embedding of the full pointcut/advicemodel of AOP. Type soundness is guaranteed by exploiting the underlying type system, in particular phantom types and a new anti-unification type class. In this model aspects are first-class, can be deployed dynamically, and the pointcut language is extensible, therefore combining the flexibility of dynamically-typed aspect languages with the guarantees of a static type system. Monads enable us to directly reason about computational effects both in aspects and base programs using traditional monadic techniques. Using this we extend the notion of Open Modules with effects, and also with protected pointcut interfaces to external advising. These restrictions are enforced statically using the type system. Also, we adapt the techniques of EffectiveAdvice to reason about and enforce control flow properties as well as to control effect interference. We show that the parametricity-based approach to effect interference falls short in the presence of multiple aspects and propose a different approach using monad views, a novel technique for handling the monad stack, developed by Schrijvers and Oliveira. Then, we exploit the properties of our model to enable the modular construction of new semantics for aspect scoping and weaving. Our second contribution builds upon a powerful model to reason about mixin-based composition of effectful components and their interference, based on equational reasoning, parametricity, and algebraic laws about monadic effects. Our contribution is to show how to reason about interference in the presence of unrestricted quantification through pointcuts. We show that global reasoning can be compositional, which is key for the scalability of the approach in the face of large and evolving systems. We prove a general equivalence theorem that is based on a few conditions that can be established, reused, and adapted separately as the system evolves. The theorem is defined for an abstract monadic AOP model; we illustrate its use with a simple version of the model just described. This work brings type-based reasoning about effects for the first time in the pointcut/advice model, in a framework that is expressive, extensible and well-suited for development of robust aspect-oriented systems as well as a research tool for new aspect semantics.

Habituellement, le raisonnement est conçu comme un mécanisme permettant d'améliorer la qualité de nos connaissances, d'en acquérir de nouvelles, ou de prendre de meilleures décisions. L'objet de cette thèse est de défendre une autre théorie du raisonnement selon laquelle il a pour fonction d'évaluer des raisons afin de déterminer si elles feront de bons arguments, ou pour juger de la qualité d'un argument qui nous est présenté. En d'autres termes, la fonction du raisonnement est argumentative. Après avoir présenté un argument défendant la plausibilité évolutionniste de cette théorie, des conséquences en sont tirées pour le fonctionnement du raisonnement. Ces prédictions sont ensuite évaluées à l'aune de la littérature en psychologie du raisonnement, psychologie sociale et psychologie de la prise de décision. Le premier argument concerne les performances du raisonnement, qui sont bien supérieures en contexte argumentatif qu'en contexte abstrait. Le raisonnement montre également un fort biais de confirmation, ce qui est normal pour une capacité argumentative, mais étrange pour une vision classique du raisonnement. Le raisonnement est souvent utilisé uniquement pour justifier une croyance déjà établie. Il peut alors avoir des conséquences épistémiques fâcheuses (persévérance ou polarisation des croyances) achetées au prix de la possibilité de se justifier. Finalement, lorsque le raisonnement guide nos choix, il nous oriente vers une option facile à justifier plutôt que vers une meilleure solution.

Ce travail propose une approche originale pour l'ordonnancement de tâches sous contraintes de temps et de ressources. Les méthodes et techniques développées s'inscrivent dans la problématique de l'"Analyse Sous Contraintes" (A.S.C.) des problèmes d'ordonnancement. Cette A.S.C. vise à caractériser les ordonnancements admissibles de manière à proposer au décideur un choix d'actions cohérentes vis-à-vis des contraintes, tout en lui offrant une certaine flexibilité face à des aléas éventuels. L'A.S.C. est décrite comme un processus d'inférence mettant en interaction une base de règles et une base de faits temporels et séquentiels représentant les caractéristiques des ordonnancements admissibles. Un logiciel (MASCOT) écrit en Prolog-II a été réalisé selon ce principe. Une nouvelle approche pour l'A.S.C. et plus particulièrement pour le raisonnement temporel sous contraintes de ressources a été développée. L'originalité de cette approche réside essentiellement dans la prise en compte du couplage temps/ressource à l'aide du concept d'intervalle temps-ressource qui conduit à utiliser un raisonnement énergétique. L'intervalle temps-ressource permet de représenter à la fois les tâches ou intervalles consommateurs et les intervalles de temps alloués sur lesquels des ressources sont disponibles, appelés intervalles fournisseurs. Le problème de l'ordonnancement de tâches amène à étudier l'interaction entre intervalles consommateurs et fournisseurs sur la base de considérations énergétiques. Le logiciel MASCOT met en jeu un processus de déduction symbolique. Ce type de déduction a été amélioré par la prise en compte de l'énergie obligatoirement consommée ou consommation obligatoire d'intervalles consommateurs sur un intervalle fournisseur. De nouvelles règles de déduction ont été écrites et intégrées dans MASCOT. D'autre part, un processus de déduction basé sur un raisonnement purement énergétique a été élaboré et implémenté (logiciel REPORT) en Prolog-II. Il utilise un autre type de déduction, la déduction numérique, qui permet d'affiner les bornes temporelles d'un intervalle fournisseur en considérant la consommation obligatoire des autres intervalles consommateurs. En d'autres termes, ces résultats consistent à actualiser des dates limites et correspondent à des conditions nécessaires d'admissibilité ; ils permettent ainsi de détecter des infaisabilités éventuelles. L'outil de modélisation utilisé est le graphe potentiels-bornes qui permet de représenter des contraintes numériques (sur la durée des tâches par exemple) et des contraintes symboliques entre intervalles. Il sert de support à un processus d'inférence par propagation numérique des contraintes.

Les travaux de Tversky et Kahneman à propos du raisonnement probabiliste ont déclenché un débat qui s'est transposé aux normes du raisonnement en général. Les tentatives de naturalisation de ces normes entreprises par les psychologues évolutionnistes (en particulier Gigerenzer) avaient comme objectif d'expliquer les normes en fonction du contexte pour lequel elles avaient évolué. Nous présentons les travaux de Tversky et Kahneman ainsi que leur interprétation et celle de la psychologie évolutionniste. Par contre, un problème majeur émerge de ces tentatives. Considérer les normes dans leur adéquation à un contexte particulier a comme conséquence de relativiser ces normes. Or, nous souhaitons, lorsque nous entreprenons une étude normative, expliquer aussi les normes générales du raisonnement et conserver cet aspect de généralité. Il est possible d'expliquer les normes générales du raisonnement à l'intérieur d'un modèle naturaliste. Stanovich réalise cette explication à l'aide de la théorie des mèmes. Nous présentons les arguments de Stanovich. Nous remarquons, ensuite, que malgré la justesse des arguments de Stanovich un second problème demeure en suspens. Ce problème peut être appelé le problème du processus motivationnel qui pousse les individus à accepter et à intégrer les normes générales du raisonnement. Nous faisons alors l'hypothèse selon laquelle il peut être pertinent de regarder du côté de l'histoire de la philosophie, et plus précisément de David Hume, pour trouver des pistes de solution au problème de la motivation. Dans un premier temps nous revoyons les lignes directrices de la théorie de l'esprit et de la croyance de Hume. Nous présentons ensuite sa théorie normative naturaliste et terminons en dressant un tableau comparatif entre Hume et les théories contemporaines. Si nous acceptons de prendre en considération le fait que l'entreprise philosophique de Hume se déploie dans un contexte historique et philosophique différent, nous pouvons accepter que les pistes de solutions qu'il avance demeurent pertinentes. Cette thèse peut être vue comme un complément au débat contemporain. Les deux idées principales de cette tentative de solution sont 1) l'importance des sentiments dans le processus de formation de la croyance (incluant les croyances à propos des normes générales du raisonnement) et 2) la volonté naturelle de s'adapter à notre environnement social, ce qui nous pousse parfois à adopter un point de vue général afin d'éviter les conflits. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : normativité, raisonnement, raisonnement probabiliste, motivation, naturalisme, Hume.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Psychologie : Lyon 2 : 2003. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr.

Résumé: Les signes de détérioration clinique chez les patients hospitalisés ne sont pas toujours détectés ou interprétés adéquatement, occasionnant des arrêts cardiaques, des transferts vers les unités de soins intensifs et des décès évitables. Afin de bien reconnaître les signes de détérioration clinique, les infirmières doivent avoir un raisonnement clinique adéquat. Évaluer le raisonnement clinique d’infirmières en contexte de détérioration clinique pourrait aider à identifier les difficultés associées à la reconnaissance de ses signes. A l’heure actuelle, il n’y a pas d’instrument de mesure disponible pour ce faire. Le test de concordance de script (TCS) est un instrument de mesure du raisonnement clinique qui pourrait être développé dans ce but. Cette étude méthodologique vise à élaborer un TCS évaluant le raisonnement clinique d’infirmières en contexte de détérioration clinique en milieu hospitalier et à évaluer ses qualités sychométriques, soit sa fidélité et sa validité, ainsi que son appréciation. Un TCS de 22 scénarios cliniques (88 items) a été conçu, puis administré à 47 infirmières au baccalauréat en sciences infirmières et 21 infirmières expertes. Douze des étudiantes ont rempli le test à nouveau pour un test-retest. Après son optimisation, il contenait 20 scénarios et 68 items. Il a obtenu un coefficient alpha de Cronbach de 0,76. L’étude de sa stabilité temporelle a révélé un coefficient de corrélation intra-classe modéré de 0,554 (p < 0,05). Les indices de la validité du contenu pour la pertinence et la clarté du TCS ont été de 0,99. Le TCS a aussi démontré une différence statistiquement significative dans les scores des deux groupes d’infirmières (p < 0,01) et une relation linéaire positive entre les scores moyens et l’expertise clinique (p < 0,01). Finalement, son appréciation générale a été jugée bonne. Cette étude a rendu disponible un TCS fidèle, valide et apprécié pour évaluer le raisonnement clinique infirmier en contexte de détérioration clinique en milieu hospitalier. Des études restent à faire pour déterminer si le TCS permet de déceler l’effet d’interventions éducatives.||Abstract: Hospitalised patients may present warning signs of clinical deterioration that are not always detected or well interpreted leading to preventable heart attack, intensive care unit transfer or even death. In order to recognize clinical signs of deterioration, nurses must have well developed clinical reasoning skills. Assessing nurse's clinical reasoning skills in situations of clinical deterioration could help to identify difficulties associated with the detection of its signs. At the present time no such tool for this purpose exists. Script concordance test (SCT) is a tool used to assess clinical reasoning that could be constructed for this purpose. This methodological study aims to develop a SCT to assess nurse's clinical reasoning in situations of clinical deterioration as well as to validate its psychometrics qualities, its validity, its reliability and the appreciation of the SCT. A SCT of 22 clinical situations (88 items) was developed. It was then completed by 47 nurses who were students undergoing their bachelor of nursing studies and by 21 expert nurses. Twelve students took the SCT twice to establish a test re-test. The SCT demonstrated good psychometrics qualities. After optimization, it had 20 clinical situations and 68 items. The SCT had a Cronbach's alpha coefficient of 0.76. The study of temporal stability demonstrated a moderate intra-class correlation coefficient of 0.554 (p < 0.05). Content validity generated indices of 0.99 both for relevance and clarity of the entire tool. TCS has also distinguished a statistically significant difference in the scores of the two groups of nurses (p < 0.01) and a positive linear relationship between mean scores and clinical expertise (p < 0.01). Finally, its overall appreciation is good. This study has made it possible to measure nurses' clinical reasoning skills in situations of in-hospital clinical deterioration using a reliable, valid and appreciated SCT. Other studies are needed to see if the SCT can detect the effect of educative interventions.

Nous proposons dans cette thèse une architecture pour le raisonnement incrémental sur des flux de triples. Afin de passer à l’échelle, elle est conçue sous la forme de modules indépendants, permettant l’exécution parallèle du raisonnement. Plusieurs instances d’une même règle peuvent être exécutées simultanément afin d’améliorer les performances. Nous avons également concentré nos efforts pour limiter la dispersion des doublons dans le système, problème récurrent du raisonnement. Pour cela, un triplestore partagé permet à chaque module de filtrer au plus tôt les doublons. La structure de notre architecture, organisée en modules indépendants par lesquels transitent les triples, lui permet de recevoir en entrée des flux de triples. Enfin, notre architecture est indépendante du fragment utilisé. Nous présentons trois modes d’inférence pour notre architecture. Le premier consiste à inférer l’ensemble des connaissances implicites le plus rapidement possible. Le second priorise l'inférence de certaines connaissances prédéterminées. Le troisième vise à maximiser la quantité de triples inférés par seconde. Nous avons implémenté l’architecture présentée à travers Slider, un raisonneur incrémental prenant nativement en charge les fragments ρdf et RDFS. Il peut être facilement étendu à des fragments plus complexes. Nos expérimentations ont montré une amélioration des performances de plus de 65% par rapport au raisonneur OWLIM-SE. Nous avons également mené des tests montrant que l’utilisation du raisonnement incrémental avec Slider apporte un avantage systématique aux performances par rapport au raisonnement par lots, quels que soient l’ontologie utilisée et le fragment appliqué / In this thesis, we propose an architecture for incremental reasoning on triple streams. To ensure scalability, it is composed of independent modules; thus allowing parallel reasoning. That is, several instances of a same rule can be simultaneously executed to enhance performance. We also focused our efforts to limit the duplicates spreading in the system, a recurrent issue for reasoning. To achieve this, we design a shared triplestore which allows each module to filter duplicates as soon as possible. The triples passes through the different independent modules of the architecture allows the reasoner to receive triple streams as input. Finally, our architecture is of agnostic nature regarding the fragment used for the inference. We also present three inference modes for our architecture: the first one infers all the implicit knowledge as fast as possible; the second mode should be used when the priority has to be defined for the inference of a specific type of knowledge; the third one proposes to maximize the amount of triples inferred per second. We implemented this architecture through Slider, an incremental reasoning natively supporting the fragments ρdf and RDFS: It can easily be extended to more complex fragments. Our experimentations show a 65% improvement over the reasoner OWLIM-SE. However, the recently published reasoner RDFox exhibits better performance, although this one does not provide prioritized inference. We also conducted experimentations showing that the use of incremental reasoning over batch-based reasoning offers systematically better performance for all the ontologies and fragments used

Dans les modèles à objets distinguant la notion de classe (ensemble d'individus) de celle d'instance (individu particulier), la classe peut jouer deux rôles fondamentalement différents. Les modèles qui mettent en œuvre des mécanismes de classification d'instances, présentent la classe comme une unité d'identification caractérisant les propriétés que doivent posséder toutes ses instances. Ces propriétés sont alors utilisées pour établir l'appartenance d'une instance à une classe. D'autres modèles utilisent la classe comme unité de construction, ou de gestion, d'instances. Ils laissent alors toutes libertés dans la description de la classe pour introduire des informations procédurales qui sont utilisées pour modifier ou compléter une instance qui lui a été explicitement rattachée. Notre travail consiste à mettre en place un mécanisme capable de trouver les différentes solutions que peut proposer une hiérarchie de classes à un problème de construction d'instance. Schématiquement, un tel problème se caractérise par la donnée d'une instance pour laquelle subsistent des possibilités de raffinement dans la hiérarchie de classes et dont la valeur de certains attributs reste inconnue. La solution proposée prend place dans un modèle à objets, appelé TROPES, défini pour accueillir un raisonnement classificatoire. La mise en place du mécanisme de construction d'instance par exploration d'une hiérarchie est assurée par un système, dit d'assistance hypothétique, couplé au système TROPES. Ce système d'assistance est chargé de produire et de gérer les hypothèses permettant de prolonger l'exploration d'une hiérarchie de classes au delà des limites atteintes par la classification d'instances. Les différentes combinaisons d'hypothèses pouvant ainsi être formées sont validées par TROPES sur des versions différentes de l'instance. Lorsque le mécanisme est appliqué à un objet composite, le partage de valeurs d'attributs entre composants et composite permet la propagation du processus de construction du composite vers les composants