Fusion des réseaux causaux possibilistes

La th orie des possibilit s permet de repr senter et de manipuler les informations incertaines et impr cises. Une de ses importantes caract ristiques est de pouvoir fusionner des informations de diff rentes origines afin de pouvoir d finir une information globale de meilleure qualit . Nous proposons donc d' tudier la fusion d'informations incertaines repr sent es par des r seaux causaux possibilistes. Ainsi, nous montrons l'efficacit de la fusion dans le cas de r seaux de structures graphiques identiques. Ensuite, nous proposons la fusion des graphes non cycliques. Les distributions de possibilit s associ es aux diff rentes variables sont combin es par l'op rateur conjonctif minimum ou l'op rateur produit. La pr sence de cycles et de conflits sont deux probl mes majeurs qui apparaissent lors de la fusion. Une m thode, se basant sur un renommage de variables d'une part et une d composition et une combinaison de graphes d'autre part, est labor e afin d' liminer les cycles. Une proc dure de normalisation des r seaux quantitatifs est propos e pour traiter l'incoh rence. L' valuation des algorithmes propos s a montr que la fusion des r seaux s'adapte tout type de graphes.