Programmation par contraintes et chimie théorique : utilisation du formalisme CSP pour résoudre des problématiques liées aux benzénoïdes

La programmation par contraintes (PPC) est une branche de l’intelligence artificielle apparue dans les années 70. Elle s’attache à résoudre des problèmes fortement combinatoires (a minima NP-complets). La PPC repose sur différents formalismes. Dans le cadre de cette thèse, nous nous focalisons sur celui des problèmes de satisfaction de contraintes (CSP) qui consiste à représenter le problème par un ensemble de variables, chacune possédant un ensemble de valeurs qu’elle peut prendre (appelé domaine). Ces variables vont être liées entre elles par des contraintes. L’objectif ici est de trouver une affectation de toutes la variables qui vont respecter toutes les contraintes.Les hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP) sont des molécules uniquement constituées de carbones et d’hydrogènes dont les atomes de carbones forment des cycles fusionnés de différentes tailles. Ces molécules possèdent des propriétés peu communes (stabilité énergétique, structure moléculaire, ...) et sont étudiées dans de nombreux domaines (astrochimie, science des matériaux, ...). Les benzénoïdes sont une sous-famille des HAP et ne sont constitués que de cycles de 6 carbones (donc d'hexagones). Dans ce travail, nous nous sommes intéréssés à deux problématiques liées aux benzénoïdes : la génération exhaustive de toutes les structures de benzénoïdes satisfaisant un ensemble donné de propriétés d’une part, et la détermination de leur aromaticité d’autre part. L’aromaticité est une notion induite par la délocalisation des électrons des PAH. Cette thèse présente entre autre des moyens de résoudre ces problématiques à l'aide de la PPC.