Nous commencerons l'exposé par une brève introduction
à la théorie de
l'information (Shannon, 1948). Les concepts fondamentaux de cette
théorie
tels l'entropie, l'entropie relative, l'information mutuelle, etc., seront
présentés ainsi que leurs propriétés. Nous
montrerons ensuite qu'il est
possible d'estimer ses quantités à partir de données
numériques.
Dans une deuxième partie, nous présenterons
l'intégrale de Choquet discrète
par rapport à une mesure floue en tant qu'opérateur
d'agrégation pour l'aide
à la décision multi-critères. Grâce à
l'utilisation de mesures floues
(généralisant les mesures classiques additives), il est
possible de
modéliser l'interaction entre critères. Dans ces conditions,
l'intégrale de
Choquet est un opérateur d'agrégation beaucoup plus puissant
que les
moyennes arithmétiques classiques.
Finalement, en considérant le problème de sélection
de variables pertinentes
comme un problème de décison multi-critères, nous
ferons le lien entre la
théorie de l'information et l'intégrale de Choquet, en
montrant que, dans ce
cas, il est naturel de définir une mesure floue à l'aide des
notions
d'entropie et d'information mutuelle.
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Dans le contexte actuel d'inventaire exhaustif de la biodiversité
mondiale,
les enjeux de stockage et d'accès à la somme gigantesque
d'informations qui
en découle deviennent de plus en plus critiques. Quelle peut
être la
contribution du modèle objet à une réponse
adaptée à ces enjeux?
A partir d'un état des lieux de l'utilisation de bases de
données en ligne
en systématique, illustré par quelques
démonstrations, je présenterais
quelques pistes possibles de recherche utilisant des applications directe
du
modèle objet, comme les SGBDO, le modèle d'objet
distribué, ou d'autres
technologies émergentes, comme XML.
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