Depuis les travaux de Lotfi Zadeh en 1965, la logique floue ne cesse d’intéresser les chercheurs et industriels qui se rassemblent autour des « théories de l’incertain ». En effet, sous cette appellation cohabitent plusieurs cadres et outils théoriques de modélisation et de gestion des imprécisions et des incertitudes : les ensembles flous et la théorie des possibilités, les probabilités imprécises, la théorie des fonctions de croyance, les ensembles approximatifs et aléatoires, le raisonnement approximatif, les logiques multivaluées, etc. Un nombre croissant de domaines d’application est concerné par l’exploitation de ces différentes théories. Les ramifications de la logique floue s’étendent à des domaines aussi variés que la commande, le diagnostic de systèmes complexes, la bioinformatique, la recherche opérationnelle, l’aide à la décision, l’évaluation subjective, la classification, la reconnaissance des formes, l’analyse de données, le traitement et l’interprétation des images, la fouille de données, les systèmes d’information, les bases de données, la fusion d’informations, la robotique, l’économie et la gestion, la finance, la psychologie et encore bien d’autres domaines relevant de l’intelligence artificielle. Les rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications (LFA) constituent la manifestation scientifique annuelle où des chercheurs francophones de différentes disciplines viennent échanger, s’informer et débattre des avancées les plus récentes réalisées au sein de la communauté. Elles offrent un panorama complet et actualisé des récentes avancées d’ordre théorique, mais aussi la présentation d’applications pratiques dont le cadre de modélisation repose sur l’une des théories de l’incertain. Dans ce contexte, ce numéro spécial de RIA est dédié à une collection de cinq articles sélectionnés parmi les meilleures contributions présentées aux éditions 2013 à Reims et 2014 à Cargèse de LFA. Ils s’articulent autour des deux axes thématiques suivants : – Des contributions théoriques relevant de la théorie de l’incertitude (les deux premiers articles) ou de la logique qualitative du choix (le troisième article). – Des contributions à caractère applicatif sur les bases de données (le quatrième article) et sur l’analyse d’image (le cinquième article). D’un point de vue du contenu, le point commun entre tous les articles proposés dans ce numéro spécial est la manipulation de données incertaines et/ou imprécises. Le premier article – de Didier Dubois, Henri Prade et Agnès Rico – concerne les capacités qualitatives. En particulier, les auteurs cherchent à montrer que les capacités qualitatives peuvent être considérées comme des ensembles de mesures de possibilité. Des résultats nouveaux pour permettre de caractériser la quantité d’informations contenue dans une capacité sont proposés. Le second article – de Nahla Ben Amor, Fatma Essghaier et Hélène Fargier – propose une méthode d’agrégation des préférences dans les problèmes de décision collective en présence d’incertitude. L’intérêt de cet article réside dans le fait que le problème de décision est considéré sous forme de décision multi-agent possibiliste (quatre optimistes, et quatre pessimistes) pour lequel un théorème de représentation est démontré. Le troisième article – de Ludovic Liétard, Allel Hadjali et Daniel Rocacher – traite de la logique qualitative du choix (QCL). La nouveauté repose sur une extension de la QCL binaire en manipulant des prédicats flous. Dans ce contexte, le développement d’un nouveau type de condition bipolaire permet de définir une version graduelle de la logique QCL. Le quatrième article – de Grégory Smits, Olivier Pivert et Thomas Girault – traite de l’expression de préférences dans les requêtes de bases de données (BD). La nouveauté repose sur l’utilisation d’une stratégie d’interrogation floue autour d’un système de gestion de base de données classique, basée sur le langage SQLf qui permet d’exprimer une grande variété de requêtes floues. Le cinquième article – d’Isabelle Bloch et Jamal Atif – traite de l’analyse d’images en utilisant des relations spatiales floues pour l’interprétation de scènes. Les relations spatiales, étant imprécises, sont représentées de manière floue. Lorsque la configuration spatiale des scènes évolue, la quantification et l’interprétation de ces évolutions nécessite la comparaison des relations spatiales. Les travaux préliminaires développés dans cet article tentent de répondre à cette question encore peu abordée dans la littérature. Une application à l’imagerie médicale permet de montrer les performances de l’approche développée. Nous espérons que ces contributions permettront au lecteur d’appréhender certaines des problématiques abordées dans le cadre de ces rencontres sur la logique floue et ses applications. Les outils proposés sont variés et peuvent s’appliquer dans de nombreux domaines où des connaissances imprécises sont manipulées. PAUL-ANTOINE BISGAMBIGLIA SPE, Université de Corse Pasquale Paoli KEVIN GUELTON CReSTIC, Université de Reims Champagne-Ardenne JIMMY LAUBER LAMIH, Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis JEAN-LUC MARICHAL RMATH, FSTC, Université du Luxembourg