This paper presents a new theoretic tool based on Information Theory, the main interest of which is to acutely evaluate the
classification tools .
The particular nature of real-world objects recognition involves us to design systems based on multi-points of view approaches .
The fusion stage has to adapt itself to the environment . We show that neural networks allow to learn the fusion function, optimized
to the data and the structure of the composite system .
The performance of a composite recognition system is closed to the partition of the available information on each classification
tools . A Genetic algorithm is designed to adapt the parameters space partition with the set of classification tools among the quality
of the composite system, genetic algorithm .Cet article présente un nouvel outil théorique fondé sur la Théorie de l'information afin de réaliser une évaluation d'un outil de classement plus fine que les mesures classiques. Nous travaillons dans le cadre de la Reconnaissance d'objets naturels complexes et compliqués. La nature même du problème incite à travailler à l'aide d'une approche multi-points de vue décisionnels, fusionnés de façon adaptative. Nous montrons que les réseaux connexionnistes permettent l'apprentissage d'une fonction de fusion optimisée selon la nature du problème et la structure du Système de Reconnaissance. Nous montrons aussi que la répartition de l'information sur chaque outil de classement contribue à une meilleure reconnaissance. Une approche de type génétique est alors conçue pour adapter la partition de l'espace des paramètres relativement à l'ensemble des outils disponibles
