Le calcul d'incidence généralisé est une technique hybride symbolique-numérique qui présente un potentiel intéressant pour la fusion de données, notamment par sa correspondance possible avec la théorie de l'évidence. Ce mémoire présente une série de modifications au calcul d'incidence généralisé afin qu'il puisse être utilisé pour éliminer le problème de bouclage d'information, un problème important de la fusion de données qui fait que les données corrélées prennent une importance plus grande. Ces modifications permettent aussi de représenter divers types de combinaisons à l'aide de l'approche des univers possibles. Il est notamment possible d'effectuer des combinaisons de Yager associatives et des parallèles peuvent être faits avec la théorie de Dezert et Smarandache. / Generalized Incidence Calculus is a hybrid symbolic-numeric approach to data fusion that presents many interesting characteristics, in particular a correspondence with the Theory of Evidence. This master's thesis presents modifications to Generalized Incidence Calculus for its application to eliminate the Data Looping problem which makes combination of correlated data take more importance. Those modifications also allow the representation of alternative combinations of the Theory of Evidence by using a possible worlds approach. In particular, it is possible to associatively combine data using the Yager combination and parallels can be made with the Dezert-Smarandache Theory.