Résumé :

Dans les sciences expérimentales telles que les sciences de l'aliment, les données jouent un rôle essentiel, puisque les théories du domaine sont fondées sur les données expérimentales, leur exploitation et leur analyse. Cependant, l'état de l'art montre que les données expérimentales disponibles sont souvent partielles, éparpillées sur des supports variés, ou sans modèle mathématique sous-jacent établi.

Une autre source d'information est également disponible : les connaissances expertes, toutefois pas toujours formalisées sur des supports écrits. Les connaissances expertes peuvent exprimer des points de vue différents, potentiellement conflictuels s'ils visent des objectifs divergents. Un défi majeur est donc d'intégrer ces données et ces connaissances et de développer des méthodes permettant de les utiliser pour l'aide à la décision. Cette présentation expose un ensemble de stratégies et méthodes complémentaires définies et développées pour, ensemble, traiter cette problématique.