Modèles possibilistes de bases de données relationnelles incertaines – Une vue d'ensemble

Les approches dominantes pour modéliser l'incertitude dans les bases de données sont de nature probabiliste. Néanmoins, certains chercheurs persistent à proposer des représentations fondées sur la théorie des possibilités, motivés par la capacité de ce cadre à modéliser une incertitude de type épistémique, ainsi que par sa nature qualitative. Plusieurs modèles possibilistes ont été proposés au fil des années, pour répondre à différents besoins applicatifs allant de l'interrogation au design, en passant par le nettoyage de données. Ainsi, on peut distinguer quatre cadres différents, ordonnés ici selon leur expressivité : on trouve des bases de données avec i) des relations stratifiées ; ii) des valeurs d'attribut plus ou moins certaines ; iii) des valeurs d'attribut restreintes par des distributions de possibilité générales ; iv) des c-tables possibilistes. Dans chaque cas, nous discutons le rôle de la dualité possibilité-nécessité, les limitations et les points forts des modèles, ainsi que leur pertinence vis-à-vis des différentes tâches considérées.