Dans le domaine de l'extraction de motifs, il existe un grand nombre d'algorithmes pour résoudre une large variété de sous problèmes sensiblement identiques. Cette variété d'algorithmes freine l'adoption des techniques d'extraction de motifs pour l'analyse de données. Dans cette thèse, nous proposons un formalisme qui permet de capturer une large gamme de problèmes d'extraction de motifs. Pour démontrer la généralité de ce formalisme, nous l'utilisons pour décrire trois problèmes d'extraction de motifs : le problème d'extraction d'itemsets fréquents fermés, le problème d'extraction de graphes relationnels fermés ou le problème d'extraction d'itemsets graduels fermés. Ce formalisme nous permet de construire ParaMiner qui est un algorithme générique et parallèle pour les problèmes d'extraction de motifs. ParaMiner est capable de résoudre tous les problèmes d'extraction de motifs qui peuvent ˆtre décrit dans notre formalisme. Pour obtenir de bonne performances, nous avons généralisé plusieurs optimisations proposées par la communauté dans le cadre de problèmes spécifique d'extraction de motifs. Nous avons également exploité la puissance de calcul parallèle disponible dans les archi- tectures parallèles. Nos expériences démontrent qu'en dépit de la généricité de ParaMiner ses performances sont comparables avec celles obtenues par les algorithmes les plus rapides de l'état de l'art. Ces algorithmes bénéficient pourtant d'un avantage important, puisqu'ils incorporent de nombreuses optimisations spécifiques au sous problème d'extraction de motifs qu'ils résolvent.

Dans le domaine de l'extraction de motifs, il existe un grand nombre d'algorithmes pour résoudre une large variété de sous problèmes sensiblement identiques. Cette variété d'algorithmes freine l'adoption des techniques d'extraction de motifs pour l'analyse de données. Dans cette thèse, nous proposons un formalisme qui permet de capturer une large gamme de problèmes d'extraction de motifs. Pour démontrer la généralité de ce formalisme, nous l'utilisons pour décrire trois problèmes d'extraction de motifs : le problème d'extraction d'itemsets fréquents fermés, le problème d'extraction de graphes relationnels fermés ou le problème d'extraction d'itemsets graduels fermés. Ce formalisme nous permet de construire ParaMiner qui est un algorithme générique et parallèle pour les problèmes d'extraction de motifs. ParaMiner est capable de résoudre tous les problèmes d'extraction de motifs qui peuvent ˆtre décrit dans notre formalisme. Pour obtenir de bonne performances, nous avons généralisé plusieurs optimisations proposées par la communauté dans le cadre de problèmes spécifique d'extraction de motifs. Nous avons également exploité la puissance de calcul parallèle disponible dans les archi- tectures parallèles. Nos expériences démontrent qu'en dépit de la généricité de ParaMiner ses performances sont comparables avec celles obtenues par les algorithmes les plus rapides de l'état de l'art. Ces algorithmes bénéficient pourtant d'un avantage important, puisqu'ils incorporent de nombreuses optimisations spécifiques au sous problème d'extraction de motifs qu'ils résolvent. / In the pattern mining field, there exist a large number of algorithms that can solve a large variety of distinct but similar pattern mining problems. This variety prevent broad adoption of data analysis with pattern mining algorithms. In this thesis we propose a formal framework that is able to capture a broad range of pattern mining problems. We illustrate the generality of our framework by formalizing three different pattern mining problems: the problem of closed frequent itemset mining, the problem of closed relational graph mining and the problem of closed gradual itemset mining. Building on this framework, we have designed ParaMiner, a generic and parallel algorithm for pattern mining. ParaMiner is able to solve any pattern mining problem that can be formalized within our framework. In order to achieve practical efficiency we have generalized important optimizations from state of the art algorithms and we have made ParaMiner able to exploit parallel computing platforms. We have conducted thorough experiments that demonstrate that despite being a generic algorithm, ParaMiner can compete with the fastest ad-hoc algorithms.

Cette thèse traite des performances des serveurs de données en multi-cœur. Plus précisément nous nous intéressons au passage à l'échelle avec le nombre de cœurs. Dans un premier temps, nous étudions le fonctionnement interne d'un support d'exécution événementiel multi-cœur. Nous montrons tout d'abord que le faux-partage ainsi que les mécanismes de communications inter-cœurs dégradent fortement les performances et empêchent le passage à l'échelle des applications. Nous proposons alors plusieurs optimisations pour pallier ces comportements. Dans un second temps, nous comparons les performances en multi-cœur de trois serveurs Web chacun représentatif d'un modèle de programmation. Nous remarquons que les différences de performances observées entre les serveurs varient lorsque le nombre de cœurs augmente. Après une analyse approfondie des performances observées, nous identifions la cause de la limitation du passage à l'échelle des serveurs étudiés. Nous présentons une proposition ainsi qu'un ensemble de pistes pour lever cette limitation.

Cette thèse traite des performances des serveurs de données en multi-cœur. Plus précisément nous nous intéressons au passage à l'échelle avec le nombre de cœurs. Dans un premier temps, nous étudions le fonctionnement interne d'un support d'exécution événementiel multi-cœur. Nous montrons tout d'abord que le faux-partage ainsi que les mécanismes de communications inter-cœurs dégradent fortement les performances et empêchent le passage à l'échelle des applications. Nous proposons alors plusieurs optimisations pour pallier ces comportements. Dans un second temps, nous comparons les performances en multi-cœur de trois serveurs Web chacun représentatif d'un modèle de programmation. Nous remarquons que les différences de performances observées entre les serveurs varient lorsque le nombre de cœurs augmente. Après une analyse approfondie des performances observées, nous identifions la cause de la limitation du passage à l'échelle des serveurs étudiés. Nous présentons une proposition ainsi qu'un ensemble de pistes pour lever cette limitation. / This thesis studies the performances of data servers on multicores. More precisely, we focus on the scalability with the number of cores. First, we study the internals of an event-driven multicore runtime. We demonstrate that false sharing and inter-core communications hurt performances badly, and prevent applications from scaling. We then propose several optimisations to fix these issues. In a second part, we compare the multicore performances of three Webservers, each reprensentative of a programming model. We observe that the differences between each server's performances vary as the number of cores increases. We are able to pinpoint the cause of the scalability limitation observed. We present one approach and some perspectives to overcome this limit.