B. CLOTEAUX, C. EICK, V. KREINOVICH AND B. BOUCHON-MEUNIER FROM ORDERED BELIEFS TO NUMBERS: HOW TO ELICIT NUMBERS WITHOUT ASKING FOR THEM (DOABLE BUT COMPUTATIONALLY DIFFICULT) Une des parties les plus importantes dans la construction d'un système expert est l'extraction des connaissances de l'expert. Ces connaissances consistent généralement en des faits et des règles. Obtenir ces faits et ces règles est possible, mais la tâche la plus compliquée est d'affecter des poids (des degrés de croyance exprimés sous forme de nombres ou d'intervalles) aux différents éléments de la base de connaissance. Il est fréquent que l'expert ne puisse pas quantifier ses degrés de croyance, mais soit capable de les ordonner (en suggérant quels éléments sont plus fiables). Il est donc raisonnable d'essayer de recon­ struire les degrés de croyance à partir d'un tel ordre. Dans cet article, nous analysons quand une telle reconstruction est possi­ ble, si elle conduit à des valeurs uniques des degrés de croyance et quelle est la complexité du problème de reconstruction. One of the most important parts of designing an expert system is elicitation of the expert's knowledge. This knowledge usually consists of facts and rules. Eliciting these rules and facts is possible, the more complicated task is assigning weights (numeri­ cal or interval-valued degrees of belief) to different statements from the knowledge base. Expert often cannot quantify their de­ grees of belief, but they can order them (by suggesting which statements are more reliable). It is, therefore, reasonable to try to reconstruct the degrees of belief from such an ordering. In this paper, we analyze when such a reconstruction is possible, whether it lead to unique values of degrees of belief, and how computationally complicated the corresponding reconstruction problem can be.