Résumé
Dans la plupart des activités quotidiennes, l’Homme a tendance à utiliser des connaissances imparfaites. L’imperfection se rapporte à trois volets : l’imprécision, l’incertitude et l’incomplétude. Nous thèse concerne les connaissances imprécises. En particulier, nous nous intéressons au traitement qualitatif de l’information imprécise dans les systèmes à base de connaissances. Diverses approches ont été proposées pour traiter les connaissances imprécises, en particulier, la logique floue et la logique multivalente. Les théories des ensembles flous et des multi-ensembles sont un moyen très approprié pour la représentation et la modélisation de l’imprécision.Notre travail s’inscrit dans le contexte de la logique multivalente. Celle-ci permet de représenter symboliquement des connaissances imprécises en utilisant des expressions adverbiales ordonnées du langage naturel. L’utilisation de ces degrés symboliques est plus compréhensible par les experts. Ce type de représentation de données est indépendant du type de leurs domaines de discours. Ainsi, la manipulation des connaissances abstraites ou faisant référence à des échelles numériques se fait de la même manière.Dans la littérature, le traitement de l’information imprécise repose sur une hypothèse implicite de la répartition uniforme des degrés de vérité sur une échelle de 0 à 1. Néanmoins, dans certains cas, un sous-domaine de cette échelle peut être plus informatif et peut inclure plus de termes. Dans ce cas, l’information est définie par des termes déséquilibrés, c’est-à-dire qui ne sont pas uniformément répartis et/ou symétriques par rapport à un terme milieu. Par exemple, pour l’évaluation des apprenants, il est possible de considérer un seul terme négatif F correspondant à l’échec. Quant à la réussite, elle est décrite par plusieurs valeurs de mention, i.e. D, C, B et A. Ainsi, si le terme D est le seuil de la réussite, il est considéré comme le terme milieu avec un seul terme à sa gauche et trois à sa droite. Il s’agit alors d’un ensemble non uniforme.Dans ce travail, nous nous concentrons sur l'extension de la logique multivalente au cas des ensembles non uniformes. En s'appuyant sur notre étude de l'art, nous proposons de nouvelles approches pour représenter et traiter ces ensembles de termes. Tout d'abord, nous introduisons des algorithmes qui permettent de représenter des termes non uniformes à l'aide de termes uniformes et inversement. Ensuite, nous décrivons une méthode pour utiliser des modificateurs linguistiques initialement définis pour les termes uniformes avec des ensembles de termes non uniformes. Par la suite, nous présentons une approche de raisonnement basée sur le modèle du Modus Ponens Généralisé à l'aide des Modificateurs Symboliques Généralisés. Les modèles proposés sont mis en œuvre dans un nouveau système de décision fondé sur des règles pour la reconnaissance de l'odeur de camphre. Nous développons également un outil pour le diagnostic de l'autisme infantile. Les degrés de sévérité de l'atteinte par ce trouble autistique sont représentés par l'échelle d'évaluation de l'autisme infantile (CARS). Il s'agit d'une échelle non uniforme.