Information associée à l'exécution d'une action

Nous souhaitons mesurer l'information transmise par le passage d'un état à un autre grâce à une certaine action. Beaucoup d'outils de mesure existent. Leur utilisation dépend de la nature de l'information à traiter. D'après [Bouchon-Meunier, 1989], celle-ci est de deux ordres:

• l'information d'observation, dont la mesure revient à évaluer la qualité des données d'entrée du système
• l'information d'exploitation, qui permet de prendre une décision. Le terme ``information'' doit être pris ici au sens de Shannon [Shannon, 1948]

Dans notre cas, les deux types d'informations sont mixés: le résultat de l'exécution d'une action est entaché d'incertitude, du fait de la méconnaissance a priori de l'état dans lequel le système va se trouver après l'exécution de cette action, mais aussi parce qu'il existe une imprécision due aux mesures qui rend l'exactitude de la connaissance de l'état courant incertaine. Nous ne souhaitons pas mesurer l'imprécision mais les conséquences de cette imprécision sur l'état du système à l'instant t+h.
Le choix du type de mesure dépend de la nature de l'information à traiter. La théorie des modèles entropiques permet de classer différents types de mesure pour en extraire une classification des mesures existantes. Elle considère deux types de modèles [Bouchon, 1988]:

• les modèles entropiques de type 1, qui peuvent être considérés pour mesurer l'information contenue dans les résultats d'une expérience soumise à l'incertitude due aux observations. Ces modèles expriment un point de vue informationnel
• les modèles entropiques de type 2, que mesurent l'incertitude intervenant durant l'observation des résultats d'une expérience. Ces modèles expriment une étude de l'imprécision

Notre problématique nécessite l'utilisation d'un modèle de type 1. Parmi ceux-ci, on peut citer l'entropie de Shannon [Shannon, 1948], l'information de Hartley [Hartley, 1928] et la divergence de Kullback-Leibler. L'entropie de Shannon est utilisée comme critère dans l'élaboration d'arbres de décision (algorithme ID3, par exemple [Quinlan, 1984]).