Afin de permettre aux Systèmes d'Information Opérationnels (SIO) de gérer un volume croissant d'informations hétérogènes et incertaines, nous nous intéressons à la logique de description ALC et nous proposons une extension de l'algorithme tableau classique au cas possibiliste, nommée algorithme tableau possibiliste, et dédiée au calcul du degré d'incohérence d'une base de connaissances possibiliste, avec des contributions aux niveaux théorique, algorithmique et applicatif. Au niveau théorique, nous proposons les règles de complétion possibilistes permettant de réécrire les formules de la base en gérant des degrés de certitude auxquels elles sont associées, puis nous démontrons leur correction locale. Nous présentons également les nouvelles conditions d'ajout des formules générées et les propriétés de l'algorithme proposé en examinant la transposition au cas possibiliste des propriétés d'adéquation et de complétude. Au niveau algorithmique, nous considérons la problématique de la mise en oeuvre efficace de l'algorithme tableau possibiliste et nous proposons une procédure d'élagage de l'arbre de complétion déployé lors de son application, basée sur l'identification d'un sous-ensemble pertinent de formules à explorer. Après avoir exposé que cette optimisation ne change pas ses propriétés, nous présentons l'algorithme complet auquel nous aboutissons ainsi que l'implémentation réalisée. Au niveau applicatif, nous présentons une approche critique des apports de l'algorithme tableau possibiliste aux SIO avec trois services opérationnels et nous illustrons sa pertinence avec deux scénarios, l'un servant à fusionner des informations élémentaires, l'autre à apporter une aide à l'interprétation de la situation.