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Cette thèse traite de l'automatisation de la généralisation cartographique qui est le procédé de simplification d'une base de données géographique vectorielle pour sa représentation sur une carte lisible. La recherche dans le domaine a abouti aujourd'hui au développement de nombreux processus automatiques de généralisation cartographique, chacun étant spécialisé pour un problème particulier comme un type de paysage, un thème de donnée, un type de conflit ou un mélange des trois (proximité entre bâtiments en zone urbaine). L'objectif de cette thèse est de tirer parti de cette diversité pour mettre en place la généralisation complète d'une carte en faisant collaborer des processus de généralisation complémentaires. Pour répondre à cet objectif, nous proposons le modèle CollaGen (Collaborative Generalisation) qui permet, par un système multi-agent, la collaboration des processus : les données sont découpées de manière pertinente par rapport aux processus à disposition en espaces géographiques (une zone urbaine ou le réseau routier par exemple) ; la généralisation d'un espace par un processus est ensuite orchestrée par CollaGen. CollaGen associe de manière itérative un espace à généraliser et un processus adapté, notamment par un mécanisme de registre type pages jaunes. L'interopérabilité entre les processus est assurée par une ontologie du domaine sur laquelle s'appuie un format de spécifications formelles d'une carte généralisée. Chaque généralisation est évaluée globalement en temps réel pour permettre un retour en arrière en cas de problème. Enfin, du fait du principe de découpage en espaces, CollaGen doit vérifier après chaque généralisation si des effets de bord sont apparus avec les objets géographiques situés juste à l'extérieur de l'espace, auquel cas il les corrige au mieux. Dans, cette thèse, le modèle CollaGen est mis en œuvre pour la généralisation de cartes topographiques (notamment au 1 : 50000) et les résultats sont comparés à d'autres approches et discutés.