Le travail aborde la modélisation et l’analyse de systèmes complexes, caractérisés, dans un cadre incertain et évolutif, par de nombreuses interactions entre composants. Dans un cadre de gestion des risques, le travail vise à créer un modèle causal spatio-temporel pour l’explication et la probabilisation de certains événements redoutés à des fins de diagnostic et de pronostic. Le travail de modélisation est basé sur l’approche bayésienne et, plus particulièrement, sur les Réseaux Bayésiens (RB). Dans l’optique de considérer des systèmes de grande taille et de représenter leur complexité spatio-temporelle, leur caractère multiéchelles et incertain dans un cadre dynamique, l’idée de ce travail est alors d’étendre le concept des Réseaux Bayesiens Dynamiques (RBD) et d’utiliser le paradigme Orienté Objet pour l’appliquer aux réseaux bayésiens. Dans leur forme actuelle, les réseaux bayésiens orientés objet permettent de créer des instances réutilisables mais non instanciables. En d’autres termes, cela implique que l’objet généré est susceptible d’être appelé plusieurs fois dans la construction d’un modèle mais sans pour autant que ces paramètres (tables de probabilités marginales ou conditionnelles) ne soient modifiés. Ce travail de thèse vise à combler cette lacune en proposant une approche structurée permettant de construire des grands systèmes à base d’objets (caractérisés par des réseaux bayésiens simples) dont les paramètres peuvent être actualisés en fonction de l’instant ou du contexte de leur appel et de leur utilisation. Ce concept est concrétisé sous la forme de Réseaux Bayésiens Multidimensionnels par leur propension à combiner plusieurs dimensions qu’elles soient spatiales ou temporelles
