Fusion majoritaire de bases de croyances ordonnées sans commensurabilité des échelles de référence

Salem Benferhat (1) , Sylvain Lagrue (1) , Julien Rossit (2)

1 CRIL - Centre de Recherche en Informatique de Lens
2 LIPADE - EA 2517 - Laboratoire d'Informatique Paris Descartes

La fusion de croyances provenant de différentes sources potentiellement contradictoires est un domaine de recherche qui a été très étudié ces dernières années. Cependant, les méthodes de fusion actuellement proposées se basent sur l'hypothèse implicite suivante : les échelles de référence des différentes sources doivent être commensurables. Or cette hypothèse peut se révéler beaucoup trop forte si l'on considère des sources réellement hétérogènes. Nous proposons dans cet article d'adapter un opérateur de fusion majoritaire afin de traiter la fusion des bases de croyances supposées incommensurables. Pour cela, nous nous basons sur le concept d'échelles compatibles et nous montrons que cet opérateur est équivalent à un critère de Pareto. Enfin nous montrons comment le fait de considérer un ensemble fini d'échelles compatibles permet à cet opérateur de respecter le postulat de majorité.

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]

Salem Benferhat, Sylvain Lagrue, Julien Rossit. Fusion majoritaire de bases de croyances ordonnées sans commensurabilité des échelles de référence. 16ième congrès francophone Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle (RFIA'08), 2008, Amiens, France. pp.54-63. ⟨hal-00870641⟩