Résumé : Les
systèmes d'IA n'ont atteint, jusqu'à présent, des niveaux de
performances remarquables que dans certains domaines spécifiques et bien
délimités. La cause principale de leurs limitations est l'absence de
mécanismes leur permettant de compléter et de remettre en question leurs
connaissances. Prenant comme référence le modèle humain, nous adhérons
dans cette thèse au point de vue du psychologue jean Piaget selon lequel
la nature hypothético-déductive du raisonnement est à la base de ses
possibilités d'évolution. Plus précisément, ce mémoire est consacre à
l'étude d'une facette du raisonnement hypothético-déductif en
intelligence artificielle : la construction d'hypothèses. Ce mémoire
débute par une présentation du cadre formel dans lequel les concepts
utilisés prennent place. Puis la notion du premier implicant, centrale
dans notre travail, est présentée. Nous nous intéressons ensuite aux
fondements logiques de la construction d'hypothèses et définissons sa
problématique. Ce mémoire propose finalement plusieurs méthodes de
construction d'hypothèses. Nous présentons d'abord la problématique de
l'acquisition de concepts puis ses liens avec la généralisation
inductive. Nous nous intéressons ensuite à l'abduction. Nous considérons
enfin le diagnostic comme un domaine particulier dans lequel les
méthodes abductives du premier ordre peuvent être utilisées et nous
mettons surtout en évidence l'intérêt de la coopération entre déduction
et abduction dans la résolution d'un même problème
