Nous proposons dans ce papier une famille paramétrée de mesures de conflit dérivée d'une définition de cohérence de fonction de croyance proposée récemment. La famille proposée satisfait un ensemble de propriétés jugées désirables dans la littérature et est de plus monotone. Nous montrons que deux mesures connues du conflit correspondent à des cas particuliers de cette famille et coïncident avec sa borne inférieure et sa limite asymptotique supérieure. Nous établissons également un lien entre les ensembles incohérents minimaux et la cohérence d'une fonction de croyance. La définiton des nouvelles mesures est motivée sur un exemple d'estimation multi-source de destination de bateaux.
L'estimation des niveaux marins et des houles extrêmes associés à des périodes de retour centennales revêt une importance majeure dans la conception des ouvrages de protection côtière et les analyses de risque d'inondation. L'approche commune pour l'estimation de ces niveaux consiste en une inférence statistique à partir des mesures disponibles, en supposant que la distribution des extrêmes est stationnaire. Cependant, durant les dernières décennies, une attention croissante a été accordée à l'intégration de l'effet du changement climatique dans les analyses de risques environnementaux. L'information sur les prévisions des impacts climatiques futurs sur le niveau marin et la houle, fournie par des experts, est généralement très incertaine du fait de la compréhension très limitée des processus physiques qui régissent le climat. Dans cet article, nous présentons une méthodologie basée sur la théorie des fonctions de croyance pour représenter et combiner des informations statistiques et des opinions d'experts, afin d'estimer un niveau de dimensionnement de période de retour de 100 ans. Estimation of extreme sea levels and waves for high return periods is of prime importance in hydrological design and flood risk assessment. The common practice consists of inferring design levels from the available observations and assuming the distribution of extreme values to be stationary. However, in the recent decades, more concern has been given to the integration of the effect of climate change in environmental analysis. Due to limited knowledge about the future world and the climate system, and also to the lack of sufficient sea records, uncertainty involved in extrapolating beyond available data and projecting in the future is huge and should absolutely be accounted for in the estimation of design values. In this paper, we present a methodology based on evidence theory to represent and combine statistical and expert evidence for the estimation of future extreme sea return level associated to a given return period.