Apprentissage symbolique à partir de données issues de simulation pour l'aide à la décision. Gestion d'un bassin versant pour une meilleure qualité de l'eau

L'analyse des resultats de simulation d'un modele representant le fonctionnement d'un systeme environnemental est souvent difficile en raison du grand nombre de variables d'entrees. Nous proposons d'analyser les resultats par des techniques d'apprentissage symbolique afin de produire des regles de classification utilisables pour l'aide a la decision. Dans notre contexte, les objets a analyser sont des arbres dont les noeuds sont decrits par des attributs. Deux approches pour l'apprentissage de regles sont proposees et comparees. Nous avons developpe egalement un systeme d'aide a la decision qui suggere, a partir des regles induites, des actions permettant d'ameliorer une situation proposee par l'utilisateur. Ces contributions sont motivees par le projet SACADEAU qui a pour objectif de developper un systeme d'aide a la gestion des activites agricoles et des amenagements sur un bassin versant. Ce systeme s'appuie sur un modele de simulation du transfert de pesticides.