Vu la rapidité de l'évolution des connaissances des domaines, la maintenance des systèmes d'information est devenue de plus en plus difficile à gérer. Afin d'assurer une flexibilité de ces systèmes, nous proposons une approche qui permet de représenter les connaissances des domaines dans des modèles de représentation des connaissances plutôt que de les coder, dans un langage de programmation informatique, dans l'application du domaine. Ceci assurerait une meilleure flexibilité des systèmes d'information, faciliterait leur maintenance et permettrait aux experts métier de gérer eux même l'évolution des connaissances de leur domaine. Pour cela, nous proposons une approche qui permet d'intégrer des ontolo- gies et des règles métier. Les ontologies permettent de modéliser les connais- sances d'un domaine. Les règles permettent aux experts métier de définir et d'automatiser, dans un langage naturel contrôlé, des décisions du métier en se fondant sur les connaissances représentées dans l'ontologie. Ainsi, les règles dépendent des entités modélisées dans l'ontologie. Vu cette dépendance, il est nécessaire d'étudier l'impact de l'évolution des ontologies sur les règles. Pour cela, nous proposons l'approche MDR (Modéliser - Détecter - Réparer) qui permet de modéliser des changements d'ontologies, de détecter les problèmes de cohérence qu'ils peuvent causer sur les règles métier et de proposer des solutions pour réparer ces problèmes. L'approche proposée est une approche orientée experts métier et est fondée sur les systèmes de gestion des règles métier.

Vu la rapidité de l'évolution des connaissances des domaines, la maintenance des systèmes d'information est devenue de plus en plus difficile à gérer. Afin d'assurer une flexibilité de ces systèmes, nous proposons une approche qui permet de représenter les connaissances des domaines dans des modèles de représentation des connaissances plutôt que de les coder, dans un langage de programmation informatique, dans l'application du domaine. Ceci assurerait une meilleure flexibilité des systèmes d'information, faciliterait leur maintenance et permettrait aux experts métier de gérer eux même l'évolution des connaissances de leur domaine. Pour cela, nous proposons une approche qui permet d'intégrer des ontolo- gies et des règles métier. Les ontologies permettent de modéliser les connais- sances d'un domaine. Les règles permettent aux experts métier de définir et d'automatiser, dans un langage naturel contrôlé, des décisions du métier en se fondant sur les connaissances représentées dans l'ontologie. Ainsi, les règles dépendent des entités modélisées dans l'ontologie. Vu cette dépendance, il est nécessaire d'étudier l'impact de l'évolution des ontologies sur les règles. Pour cela, nous proposons l'approche MDR (Modéliser - Détecter - Réparer) qui permet de modéliser des changements d'ontologies, de détecter les problèmes de cohérence qu'ils peuvent causer sur les règles métier et de proposer des solutions pour réparer ces problèmes. L'approche proposée est une approche orientée experts métier et est fondée sur les systèmes de gestion des règles métier.

Nous étudions dans cette thèse la gestion des incertitudes au sein des systèmes à base de règles métier orientés objet (Object-Oriented Business Rules Management Systems ou OO-BRMS) et nous nous intersessions à des approches probabilistes. Afin de faciliter la modélisation des distributions de probabilités dans ces systèmes, nous proposons d'utiliser les modèles probabilistes relationnels (Probabilistic Relational Models ou PRM), qui sont une extension orientée objet des réseaux bayésiens. Lors de l'exploitation des OO-BRMS, les requêtes adressées aux PRM sont nombreuses et les réponses doivent être calculées rapidement. Pour cela, nous proposons, dans la première partie de cette thèse, un nouvel algorithme tirant parti de deux spécificités des OO-BRMS. Premièrement, les requêtes de ces derniers s'adressent seulement à une sous partie de leur base. Par conséquent, les probabilités à calculer ne concernent que des sous-ensembles de toutes les variables aléatoires des PRM. Deuxièmement, les requêtes successives diffèrent peu les unes des autres. Notre algorithme exploite ces deux spécificités afin d'optimiser les calculs. Nous prouvons mathématiquement que notre approche fournit des résultats exacts et montrons son efficacité par des résultats expérimentaux. Lors de la deuxième partie, nous établissons des principes généraux permettant d'étendre les OO-BRMS pour garantir une meilleure inter-operabilité avec les PRM. Nous appliquons ensuite notre approche au cas d'IBM Operational Decisions Manager (ODM) dans le cadre d'un prototype développé, que nous décrivons de manière générale. Enfin, nous présentons des techniques avancées permettant de compiler des expressions du langage technique d'ODM pour faciliter leur exploitation par le moteur probabiliste des PRM. / In this thesis, we address the issue of uncertainty in Object-Oriented Business Rules Management Systems (OO-BRMSs). To achieve this aim, we rely on Probabilistic Relational Models (PRMs). These are an object-oriented extension of Bayesian Networks that can be exploited to efficiently model probability distributions in OO-BRMSs. It turns out that queries in OO-BRMS are numerous and we need to request the PRM very frequently. The PRM should then provide a rapid answer. For this reason, we propose, in the first part of this thesis, a new algorithm that respects two specifities of OO-BRMSs and optimizes the probabilistic inference accordingly. First, OO-BRMSs queries affect only a subset of their base, hence, the probabilities of interest concern only a subset of the PRMs random variables. Second, successive requests differ only slightly from each other. We prove theoretically the correctness of the proposed algorithm and we highlight its efficiency through experimental tests. During the second part, we establish some principles for probabilistic OO-BRMSs and we describe an approach to couple them with PRMs. Then, we apply the approach to IBM Operational Decision Manager (ODM), one of the state-of-the-art OO-BRMSs, and we provide a general overview of the resulted prototype. Finally, we discuss advanced techniques to compile elements of ODM technical language into instructions that are exploitable by the PRM probabilistic engine.