The versatility of using explanations within constraint programming

Constraint programming is a research topic benefiting from many other areas: discrete mathematics, numerical analysis, artificial intelligence, operations research, and formal calculus. It has proven its interest and its efficiency in various domains: combinatorial optimization, scheduling, finance, simulation and synthesis, diagnosis, molecular biology, or geometrical problems. However, some limitations and difficulties remain: designing stable and generic algorithms, handling dynamic problems, opening constraint programming to non-specialists, etc.In this document, we advocate the use of explanations within constraint programming. Our aim is two-fold: drawing the big picture about explanations (definition, generation, management and use) and showing that they can help address several issues in constraint programming. We also introduce a new general explanation-based search technique that has been successfully used to design new efficient algorithms. Finally, current open issues and research topics in this field are presented.La programmation par contraintes est un sujet de recherche qui tire profit de nombreuses autres disciplines : mathématiques discrètes, analyse numérique, intelligence artificielle, recherche opérationnelle et calcul formel. Elle a prouvé son intérêt et son efficacité dans de nombreux domaines : optimisation combinatoire, ordonnancement, finance, simulation et synthèse de composants, diagnostic de panne, biologie moléculaire, ou encore problèmes géométriques. Néanmoins, un certain nombre de limitations et de difficultés ont été identifiées dans le domaine : conception d'algorithmes génériques et stables, traitement des problèmes dynamiques, accessibilité des concepts et des outils, ...Dans ce document, nous plaidons pour l'utilisation de la notion d'explication au sein de la programmation par contraintes. Notre but est double : non seulement présenter un tableau général des explications (définition, génération et utilisations) mais aussi montrer comment leur utilisation permet de contribuer à lever certains des problèmes ouverts en programmation par contraintes. Nous présentons aussi une démarche générale de résolution de problème dans un environnement expliqué. Enfin, nous montrons comment ce nouveau sujet semble promis à un bel avenir