La symétrie a été bien étudiée dans les logiques classiques et dans la programmation par contraintes depuis une décennie. Toutefois, en Intelligence Artificielle, nous avons l'habitude de manipuler des informations incomplètes et nécessité d'inclure l'incertitude dans la raisonnement sur la connaissance avec exceptions et la non-monotonie. Plusieurs logiques non classiques sont mises en place à cet effet, mais, selon nos connaissances, la symétrie dans ces logiques n'ont pas encore été étudiés. Ici, nous sommes intéressés à étendre la notion de la symétrie à des logiques non classiques telles que les logiques préférentielles, X-logiques et les logiques des défautss, puis donner des nouvelles règles d'inférence par symétrie pour les X-logiques et les logiques des défauts. Enfin, nous montrons comment le raisonnement par symétrie est rentable pour ces logiques et comment elles gèrent certaines symétries qui n'existent pas dans des logiques classiques.