Fusion de données

Deux notions sont importantes : il est parfois difficile d’associer un type de méthodes à un type d’application, d’autre part le plus souvent on observe un phénomène d’hybridation correspondant à un panachage de méthodes permettant de prendre en compte imprécision et incertitude dans des algorithmes qui n’en tiennent pas compte a priori ; l’exemple le plus caractéristique en est le filtre de Kalman flou. Ce paragraphe constitue en quelque sorte une boîte à outils où, suivant les phases du processus de fusion, l’une ou l’autre méthode seront associées en fonction du contexte et des types de données manipulées