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Notre travail s´inscrit dans l´intersection de deux disciplines qui sont la théorie des fonctions de croyance (TFC) et la fouille de données. L´interaction pouvant exister entre la TFC et la fouille de données est étudiée sous deux volets. La première interaction souligne l´apport des règles associatives génériques au sein de la TFC. Nous nous sommes intéressés au problème de fusion de sources non fiables dont la principale conséquence est l´apparition de conflit lors de la combinaison. Une approche de gestion de conflit reposant sur les règles d´association génériques appelée ACM a été proposée. La deuxième interaction s´intéresse aux bases de données imparfaites en particulier les bases de données évidentielles. Les informations, représentées par des fonctions de masse, sont étudiées afin d´extraire des connaissances cachées par le biais des outils de fouille de données. L´extraction des informations pertinentes et cachées de la base se fait grâce à la redéfinition de la mesure du support et de la confiance. Ces mesures introduites ont été les fondements d´un nouveau classifieur associatif que nous avons appelé EDMA.

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