Cette thèse se situe dans le domaine des modèles de l’argumentation en intelligence artificielle. Ces modèles constituent des outils très populaires pour l’étude de raisonnements en présence d’incohérences dans les bases de connaissances et lors de la négociation entre agents et la prise de décision. Un modèle argumentatif est un processus interactionnel principalement basé sur la construction d’arguments et de contre-arguments, l’étude des relations entre ces différents arguments et la mise en place de critères permettant de déterminer le statut de chaque argument afin de sélectionner les arguments (les plus) acceptables.Dans ce cadre, ce travail a porté sur l’étude d’un système particulier : le système d’argumentation déductif. Un argument est alors entendu comme un couple prémisses-conclusion tel que la conclusion soit une formule qui puisse être déduite des prémisses. Nous y avons traité plusieurs questions. Tout d’abord, partant du constat que le raisonnement par l’absurde est valide en logique propositionnelle classique, nous proposons une méthode de génération d’arguments en faveur d’une proposition donnée. Cette approche s’étend au calcul des undercuts canoniques, arguments identifiés comme représentant tous les contre-arguments. Contrairement aux autres approches proposées dans la littérature, notre technique est complète au sens où elle permet de générer, modulo une possible explosion combinatoire, tous les arguments relatifs à une formule logique quelconque. Ensuite, nous avons proposé un cadre d’argumentation en logique conditionnelle. Les logiques conditionnelles sont souvent considérées comme étant tout particulièrement adaptées à la formalisation de raisonnements de nature hypothétique. Leur connecteur conditionnel est en effet souvent plus proche de l’intuition que l’on peut avoir de l’implication que ne l’est l’implication matérielle de la logique propositionnelle classique. Ceci nous permet de proposer un concept de contrariété conditionnelle qui couvre à la fois les situations de conflits logiques fondés sur l’incohérence et une forme particulière de conflit qui ne se traduit pas naturellement par un conflit basé sur l’incohérence : quand un agent affirme une règle de type Si alors, une seconde règle qui peut en être déduite et qui impose la satisfaction de prémisses supplémentaires peut apparaître conflictuelle. Nous étudions alors sur cette base les principaux éléments d’une théorie de l’argumentation dans une logique conditionnelle. Enfin, le dernier point étudié dans ce travail concerne le raisonnement au sujet de ressources consommables, dans un cadre où les formules logiques sont elles mêmes consommées dans le processus déductif. Nous proposons une logique, simple et proche du langage et des principes de la logique propositionnelle classique, permettant le raisonnement à partir de ressources consommables et de quantité bornée. Nous y revisitons également les principaux éléments d’une théorie logique de l’argumentation. / This thesis focus on the field of argumentation models in artificial intelligence. These models form very popular tools to study reasoning under inconsistency in knowledge bases, negotiation between agents, and also in decision making. An argumentative model is an interactional process mainly based on the construction of arguments and counter-arguments, then studying the relations between these arguments, and finally the introduction of some criteria to identifying the status of each argument in order to select the (most) acceptable of them.In this context, this work was dealt with the study of a particular system: the deductive argumentation framework. An argument is then understood as a pair premises-conclusion such that conclusion is a logical formula entailed by premises, a non-ordered collection of logical formulas. We have addressed several issues. First of all, on the basis that reductio ad absurdum is valid in classical propositional logic, we propose a method to compute arguments for a given statement. This approach is extended to generate canonical undercuts, arguments identified as the representative of all counter-arguments. Contrary to the other approaches proposed in the literature, our technique is complete in the sense that all arguments relative to the statement at hand are generated and so are all relevant counter-arguments. Secondly, we proposed a logic based argumentation in conditional logic. Conditional logic is often regarded as an appealing setting for the formalization of hypothetical reasoning. Their conditional connective is often regarded as a very suitable connective to encode many implicative reasoning patterns real-life and attempts to avoid some pitfalls of material implication of propositional logic. This allows us to put in light and encompass a concept of conditional contrariety thats covers both usual inconsistency-based conflict and a specific form of conflict that often occurs in real-life argumentation: i.e., when an agent asserts an If then rule, it can be argued that the satisfaction of additional conditions are required for the conclusion of a rule to hold. Then, in that case we study the main foundational concepts of an argumentation theory in conditional logic. Finally, the last point investigated in this work concerns the reasoning about bounded resources, within a framework in which logical formulas are themselves consumed in the deductive process. First, a simple variant of Boolean logic is introduced, allowing us to reason about consuming resources. Then, the main concepts of logic-based argumentation are revisited in this framework.

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