Le processus de generalisation permet de deriver d'un ensemble de donnees initiales, l'information necessaire et suffisante pour realiser des analyses geographiques particulieres. Ce processus est utilise depuis longtemps par les cartographes. L'objectif de cette these est de proposer un modele permettant son automatisation a partir de donnees numeriques. Notre application est la generalisation de donnees urbaines pour la realisation d'une carte au 1 : 50 000 sur le prototype stratege developpe a cet usage. Le modele propose s'appuie sur trois principes : 1- l'autonomie donnee a l'information pour qu'elle se generalise, 2- les contraintes pour que chaque situation geographique possede ses propres objectifs qu'elle tente de satisfaire grace a ses algorithmes de generalisation 3- l'existence de niveaux d'analyse micro, meso et macro qui ont des roles differents dans le processus. Les objets meso decrivent des groupes d'objets. Ils permettent entre autre un meilleur maintien des relations d'ordre, de similitude et de difference entre les caracteres d'un groupe par des analyses de distribution. Au niveau d'une situation, nous identifions les caracteres principaux qui sont contraints en fonction des specifications de generalisation et nous proposons de correler l'etat des contraintes aux algorithmes qui les ameliorent. Nous proposons egalement d'introduire les contraintes dans les algorithmes afin mieux controler leur application. Les mecanismes de choix, de validation, d'apprentissage et les communications - utilisees pour la coordination d'action - sont etudies car ils constituent la dynamique du systeme propose. Enfin, nous decrivons les etapes du processus global comprenant la conception d'un schema adapte, la saisie des specifications et l'obtention de donnees qualifiees. Ce modele apporte des principes qui font evoluer les systemes d'information geographique vers des systemes d'analyse geographique, qui correspondent aux besoins actuels
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