De la régression floue conventionnelle à la régression graduelle : Analyse, réflexion et perspectives. Partie 2 : vision graduelle.
Cet article propose une nouvelle relecture de la régression floue via la notions d'intervalles graduels. Cette régression graduelle est vue comme une extension de la régression imprécise intervalliste où une dimension incertaine est intégrée. En effet, les intervalles graduels sont capables d'améliorer la spécificité des intervalles conventionnels et d'appréhender les concepts de l'imprécision et de l'incertitude dans un formalisme unique et cohérent. La propagation des informations à travers les modèles régressifs est réalisée via un calcul d'intervalles graduels. La méthode proposée permet non seulement l'extension de la vision intervalliste au cas graduel mais aussi des interprétations intéressantes à travers les théories des mesures de confiance non-additives (les théories des possibilités et des fonctions de croyance), capables de mieux interpréter et appréhender la représentation de l'imprécision et de l'incertitude et leur manipulation.