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Dans les systèmes de bases de données orientées objet, le domaine d'un attribut peut être une classe, ce qui crée un lien de référence entre la classe à laquelle appartient l'attribut et la classe domaine. Cependant ce lien ne reflète aucune sémantique. Une relation spéciale dite relation de composition peut être ajoutée au lien de référence pour représenter le fait qu'un objet est une partie d'un autre objet dit objet composite. Le concept d'objet composite est très important pour plusieurs applications où l'objet complexe est défini et manipulé comme une seule entité. Cependant très peu de systèmes orientés objet prennent en compte cette notion. Dans cet article, nous présentons une approche de modélisation et d'implémentation de l'objet composite. Cette approche augmente la sémantique du concept d'objet composite et permet de réduire le temps consommé lors d'opération de manipulation des objets composites.

This study shows that the introduction of constraints into an object-based knowledge model leads to improve both its declarativeness (constraints are known to be declarative statements about relations between object slots) and its inference capabilities (both constraint consistency and constraint satisfaction allow to complete in a consistent way a knowledge base). The repercussions of the presence of constraints in such a knowledge representation system are also discussed here. Constrained slots are referred to through the notion of access which extends the classical notion of path to handle multi-valued slots (slots whose value is a set or a list of values). The representation levels encountered (concept, class, instance) define the scope of a constraint as the set of objects upon which the constraint must hold, meanwhile they also lead to the inheritance of this descriptive feature. Similarly, maintaining a certain degree of local consistency on the slot domains requires an internal management of slot types we describe too. With regard to each of the most common inference mechanisms of an object-based knowledge representation model (instantiation, classification, methods, etc.), a suitable behaviour is attached to constraints without modifying the semantics of these mechanisms. The principles stated here have been validated in an object-based knowledge model called Tropes. A constraint programming module, called Micro, has been designed and half-weakly coupled with Tropes. Micro meets many of the requirements proper to the domain of object-based knowledge representation. Namely, it maintains and solves dynamic Constraint Satisfaction Problems (CSP), involving numerical, boolean or multi-valued variables, with both finite and infinite associated domains. Moreover, the integration performed here allows the knowledge representation system to take advantage of both the expressive and the computing power of constraints. Indeed, constraints extend and control the semantics of quite different and advanced notions like composite objects, tasks, relations, or even filters., Ce travail montre que l'introduction de contraintes dans un modèle de connaissances à objets permet d'en accroître à la fois l'expressivité (les contraintes sont des énoncés déclaratifs de relations entre attributs) et les capacités d'inférence (la maintenance et la résolution des contraintes sont chargées de la cohérence et de la complétion des bases de connaissances). Les répercussions de la présence de contraintes au sein d'un tel système sont également étudiées. Les attributs contraints sont désignés à l'aide de la notion d'accès, qui étend la notion classique de chemin au traitement des attributs multivalués (dont la valeur est un ensemble ou une liste de valeurs). Les niveaux de représentation considérés (concept, classe, instance) définissent la portée d'une contrainte comme l'ensemble des objets sur lesquels elle doit être posée, et induisent alors entre eux un héritage de ce trait descriptif. De même, le maintien d'un certain degré de consistance locale sur les domaines des attributs exige une gestion interne de leurs types. Vis-a-vis des mécanismes d'inférence du modèle (instanciation, classification, procédures, etc.), un comportement adapté des contraintes est établi, qui ne remet pas en cause la sémantique de ces mécanismes. Ces principes d'intégration ont été validés dans le modèle de connaissances à objets Tropes. Nous avons réalisé un module de programmation par contraintes, appelé Micro, qui est semi-faiblement couplé à Tropes. Micro répond à de nombreuses exigences de la représentation de connaissances par objets, en gérant la maintenance et la résolution de Problèmes de Satisfaction de Contraintes (CSP) dynamiques, définis sur des variables numériques, booléennes, ou multivaluées, dont les domaines sont finis ou infinis. L'intégration qui a été réalisée autorise, en outre, l'utilisation de la puissance expressive et calculatoire des contraintes par le système de représentation de connaissances lui-même. Ainsi, la présence des contraintes permet d'étendre et de contrôler la sémantique de notions diverses et évoluées comme celles d'objet composite, de tâche, de relation, ou encore de filtre.

Dans les modèles à objets distinguant la notion de classe (ensemble d'individus) de celle d'instance (individu particulier), la classe peut jouer deux rôles fondamentalement différents. Les modèles qui mettent en œuvre des mécanismes de classification d'instances, présentent la classe comme une unité d'identification caractérisant les propriétés que doivent posséder toutes ses instances. Ces propriétés sont alors utilisées pour établir l'appartenance d'une instance à une classe. D'autres modèles utilisent la classe comme unité de construction, ou de gestion, d'instances. Ils laissent alors toutes libertés dans la description de la classe pour introduire des informations procédurales qui sont utilisées pour modifier ou compléter une instance qui lui a été explicitement rattachée. Notre travail consiste à mettre en place un mécanisme capable de trouver les différentes solutions que peut proposer une hiérarchie de classes à un problème de construction d'instance. Schématiquement, un tel problème se caractérise par la donnée d'une instance pour laquelle subsistent des possibilités de raffinement dans la hiérarchie de classes et dont la valeur de certains attributs reste inconnue. La solution proposée prend place dans un modèle à objets, appelé TROPES, défini pour accueillir un raisonnement classificatoire. La mise en place du mécanisme de construction d'instance par exploration d'une hiérarchie est assurée par un système, dit d'assistance hypothétique, couplé au système TROPES. Ce système d'assistance est chargé de produire et de gérer les hypothèses permettant de prolonger l'exploration d'une hiérarchie de classes au delà des limites atteintes par la classification d'instances. Les différentes combinaisons d'hypothèses pouvant ainsi être formées sont validées par TROPES sur des versions différentes de l'instance. Lorsque le mécanisme est appliqué à un objet composite, le partage de valeurs d'attributs entre composants et composite permet la propagation du processus de construction du composite vers les composants