La représentation du temps et de l’espace est une tâche importante dans de nombreux domaines de l’Intelligence Artificielle tels que le traitement du langage naturel, les systèmes d’informations géographiques (GIS), la conception assistée par ordinateur (CAO), la navigation de robots. De nombreux formalismes qualitatifs ont été proposés pour représenter un ensemble d’entités spatiales ou temporelles et leurs relations. La plupart de ces formalismes utilisent des réseaux de contraintes qualitatives (RCQ en abrégé) pour représenter l’ensemble des informations d’un système.Dans certaines applications, en particulier de type multi-agents, plusieurs sources d’informations peuvent chacune fournir un réseau de contraintes qualitatives pour représenter leur connaissance sur l’ensemble des positions relatives d’un ensemble d’objets. La multiplicité des sources d’informations fournissant les RCQ fait que souvent ces RCQ sont conflictuels, et il est alors utile de mettre en oeuvre une méthode de fusion de ces réseaux pour résoudre les conflits. Il s’agit de définir des familles d'opérateurs de fusion prenant en argument un ensemble de RCQ modélisant les informations fournies par les différentes sources et retournant un ensemble cohérent d'informations ou temporelles correspondant aux informations globales déduites à partir de celles des différentes sources.De nombreux opérateurs de fusion ont été définis dans le cadre de la logique propositionnelle. En s’inspirant en partie de ces travaux, nous élaborons des processus de fusion spécifiques aux RCQ et nous en étudions les propriétés logiques. / Time and space representation is an important task in many domains such as natural language processing, geographic information systems (GIS), computer vision, robot navigation. Many qualitative approaches have been proposed to represent the spatial or temporal entities and their relations. The majority of these formalisms use qualitative constraints networks (QCNs) to represent information about a system.In some application, e. g. multi-agent systems, spatial or temporal information come from different sources, i. e. each source provides a spatial or temporal QCN representing relative positions between objects. The multiplicity of sources providing spatial or temporal information makes that the underlying QCNs are generally conflicting. Indeed it becomes necessary to solve the conflicts and define a set of consistent spatial or temporal information representing the result of merging.Merging multiple sources information has attracted much attention in the framework of propositional logic. We take an inspiration from these works in order to define some merging process specified to QCNs, and study their logic and computational properties.

Il est à présent communément admis que plus de 70% des pages Web contiennent des références spatiales et temporelles à travers l'occurrence de noms de lieux, d'adresses, de coordonnées géographiques, de dates, etc. Néanmoins, ces informations spatiales et temporelles restent inexploitées, alors qu'elles pourraient être utilisées par les moteurs de recherche pour préciser le contexte d'une requête, pour la désambiguïsation de celle-ci, pour la classification des résultats, etc. Partant de ce constat, notre travail s'intéresse à l'étude des techniques de représentation et de raisonnement à base d'annotations spatiales et temporelles, indispensables pour la mise en place d'un futur Web Sémantique que l'on souhaiterait aussi Géospatial, c'est-à-dire capable par extension de gérer les dimensions spatiale mais également temporelle de l'information. L'objectif du Web Sémantique Géospatial est, en ce sens, identique à celui du Web Sémantique : associer aux données spatio-temporelles des descriptions (métadonnées) interprétables par les humains, mais surtout par les machines, afin que le traitement automatisé de ces données par des agents logiciels soit possible et efficient. Nous définissons dans cette thèse un raisonneur spatial et temporel, compatible avec le langage standard de définition d'ontologies, OWL, ainsi qu'avec l'évolution OWL 2. Notre système, appelé ONTOAST, est capable d'exploiter à la fois des données spatiales et temporelles quantitatives (i.e. les coordonnées géométriques des objets spatiaux, les intervalles de temps ou/et les instants. . . ) et des relations spatiales et temporelles qualitatives pour déduire des relations spatiales et temporelles jusque là implicites. Le but est de répondre à des questions telles que : "Quelles sont les villes qui se trouvent au Sud-Ouest de la France ?" ou "Quels sont les objectifs touristiques proches de ma position actuelle ?". . . Cette thèse s'intéresse également à une nouvelle technique de fouille du Web Sémantique, appelé analyse sémantique, qui vise la découverte des relations directes et indirectes qui existent entre deux individus. Nous proposons l'adaptation de l'analyse sémantique, initialement définie pour les graphes RDF(S), pour les ontologies OWL 2. Également, nous étendons ce processus d'analyse en y intégrant les informations spatiales et temporelles attachées aux individus. Celles-ci sont utilisées pour filtrer des connaissances ontologiques par rapport à un contexte spatial et temporel défini qui vise à préciser la portée spatiale et temporelle d'une requête, mais également pour la déduction de nouvelles associations sémantiques mettant en exergue une proximité spatiale ou/et temporelle entre individus.

Le raisonnement spatial et temporel qualitatif est un domaine principal d’études de l’intelligence artificielle et, en particulier, du domaine de la représentation des connaissances, qui traite des concepts cognitifs fondamentaux de l’espace et du temps de manière abstraite. Dans notre thèse, nous nous focalisons sur les formalismes du domaine du raisonnement spatial et temporel qualitatif représentant les informations par des contraintes et apportons des contributions sur plusieurs aspects. En particulier, étant donnée des bases de connaissances d’informations qualitatives sur l’espace ou le temps, nous définissons des nouvelles conditions de consistance locale et des techniques associées afin de résoudre efficacement les problèmes fondamentaux se posant. Nous traitons notamment du problème de la satisfiabilité qui est le problème de décider s’il existe une interprétation quantitative de toutes les entités satisfaisant l’ensemble des contraintes qualitatives. Nous considérons également le problème de l’étiquetage minimal qui consiste à déterminer pour toutes les contraintes qualitatives les relations de base participant à au moins une solution ainsi que le problème de redondance consistant à déterminer les contraintes qualitatives non redondantes. En outre, nous enrichissons le domaine des formalismes spatio-temporels par des contributions concernant une logique spatio-temporelle combinant la logique temporelle propositionnelle (PTL) avec un langage de contraintes qualitatives spatiales et une étude de la problématique consistant à gérer une séquence temporelle de configurations spatiales qualitatives devant satisfaire des contraintes de transition. / Qualitative Spatial and Temporal Reasoning is a major field of study in Artificial Intelligence and, particularly, in Knowledge Representation, which deals with the fundamental cognitive concepts of space and time in an abstract manner. In our thesis, we focus on qualitative constraint-based spatial and temporal formalisms and make contributions to several aspects. In particular, given a knowledge base of qualitative spatial or temporal information, we define novel local consistency conditions and related techniques to efficiently solve the fundamental reasoning problems that are associated with such knowledge bases. These reasoning problems consist of the satisfiability problem, which is the problem of deciding whether there exists a quantitative interpretation of all the entities of a knowledge base such that all of its qualitative relations are satisfied by that interpretation, the minimal labeling problem, which is the problem of determining all the atoms for each of the qualitative relations of a knowledge base that participate in at least one of its solutions, and the redundancy problem, which is the problem of obtaining all the non-redundant qualitative relations of a knowledge base. Further, we enrich the field of spatio-temporal formalisms that combine space and time in an interrelated manner by making contributions with respect to a qualitative spatio-temporal logic that results by combining the propositional temporal logic (PTL) with a qualitative spatial constraint language, and by investigating the task of ordering a temporal sequence of qualitative spatial configurations to meet certain transition constraints.