Les systèmes de gestion de données distribuées deviennent de plus en plus complexes. Ils interagissent avec des réseaux de dispositifs fixes et/ou mobiles, tels que des smartphones ou des tablettes, dispositifs hétérogènes, autonomes et possédant des limitations physiques. Ces dispositifs exécutent des applications permettant l'interaction des usagers (i.e. jeux virtuels, réseaux sociaux). Ces applications produisent et consomment des données à tout moment voire même en continu. Les caractéristiques de ces systèmes ajoutent des dimensions au problème de l'optimisation de requêtes, telles que la variabilité des objectifs d'optimisation, l'absence d'information sur les données (métadonnées) ou le manque d'une vision globale du système. Les techniques traditionnelles d'optimisation des requêtes n'abordent pas (ou très peu) les systèmes autonomes. Elles se basent sur les métadonnées et font des hypothèses très fortes sur le comportement du système. En plus, la majorité de ces techniques d'optimisation ciblent uniquement l'optimisation du temps d'exécution. La difficulté d'évaluation des requêtes dans les applications modernes incite à revisiter les techniques traditionnelles d'optimisation. Cette thèse fait face aux défis décris précédemment par l'adaptation du paradigme du Raisonnement à partir de cas (CBR pour Case-Based Reasoning) au problème de l'optimisation des requêtes. Cette adaptation, associée à une exploration pseudo-aléatoire de l'espace de solutions fournit un moyen pour optimiser des requêtes dans les contextes possédant très peu voire aucune information sur les données. Cette approche se concentre sur l'optimisation de requêtes en utilisant les cas générés précédemment dans l'évaluation de requêtes similaires. Un cas de requête et composé par : (i) la requête (le problème), (ii) le plan d'exécution (la solution) et (iii) les mesures de ressources utilisés par l'exécution du plan (l'évaluation de la solution). Cette thèse aborde également la façon que le processus CBR interagit avec le processus de génération de plan d'exécution de la requête qui doit permettre d'explorer l'espace des solutions. Ce processus utilise les heuristiques classiques et prennent des décisions de façon aléatoire lorsque les métadonnées viennent à manquer (e.g. pour l'ordre des jointures, la sélection des algorithmes, voire même le choix des protocoles d'acheminement de messages). Ce processus exploite également le CBR pour générer des plans pour des sous-requêtes, accélérant ainsi l'apprentissage de nouveaux cas. Les propositions de cette thèse ont été validées à l'aide du prototype CoBRA développé dans le contexte du projet UBIQUEST. / Distributed data systems are becoming increasingly complex. They interconnect devices (e.g. smartphones, tablets, etc.) that are heterogeneous, autonomous, either static or mobile, and with physical limitations. Such devices run applications (e.g. virtual games, social networks, etc.) for the online interaction of users producing / consuming data on demand or continuously. The characteristics of these systems add new dimensions to the query optimization problem, such as multi-optimization criteria, scarce information on data, lack of global system view, among others. Traditional query optimization techniques focus on semi (or not at all) autonomous systems. They rely on information about data and make strong assumptions about the system behavior. Moreover, most of these techniques are centered on the optimization of execution time only. The difficulty for evaluating queries efficiently on nowadays applications motivates this work to revisit traditional query optimization techniques. This thesis faces these challenges by adapting the Case Based Reasoning (CBR) paradigm to query processing, providing a way to optimize queries when there is no prior knowledge of data. It focuses on optimizing queries using cases generated from the evaluation of similar past queries. A query case comprises: (i) the query, (ii) the query plan and (iii) the measures (computational resources consumed) of the query plan. The thesis also concerns the way the CBR process interacts with the query plan generation process. This process uses classical heuristics and makes decisions randomly (e.g. when there are no statistics for join ordering and selection of algorithms, routing protocols). It also (re)uses cases (existing query plans) for similar queries parts, improving the query optimization, and therefore evaluation efficiency. The propositions of this thesis have been validated within the CoBRa optimizer developed in the context of the UBIQUEST project .

La croissance rapide et la complexité de nombreuses villes contemporaines offrent de nombreux défis de recherche pour les scientifiques à la recherche d'une meilleure compréhension des mobilités qui se produisent dans l'espace et dans le temps. A l’heure où de très grandes séries de données de trajectoires en milieu urbain sont disponibles grâce à profusion de nombreux capteurs de positionnement et de services de nombreuses et nouvelles opportunités de recherche et d’application nous sont offertes. Cependant, une bonne intégration de ces données de mobilité nécessite encore l'élaboration de cadres méthodologiques et conceptuels tout comme la mise en oeuvre de bases de données spatio-temporelles qui offriront les capacités appropriées de représentation et de manipulation des données. La recherche développée dans cette thèse introduit une modélisation conceptuelle et une approche de gestion de base de données spatio-temporelles pour représenter et analyser des trajectoires humaines dans des espaces urbains. Le modèle considère les dimensions spatiales, temporelles et sémantiques afin de tenir compte de l’ensemble des propriétés issues des informations de mobilité. Plusieurs abstractions de données de mobilité et des outils de manipulation de données sont développés et expérimentés à partir d’une large base de données de trajectoires disponibles dans la ville de Pékin. L'intérêt de l'approche est double: il montre d’une part que de larges ensembles de données de mobilité peuvent être intégrés au sein de SGBD spatiotemporels extensibles; d’autre part des outils de manipulation et d’interrogation spécifiques peuvent être dérivés à partir de fonctions intégrées au sein d’un langage d’interrogation. Le potentiel de l’approche est illustré par une série d’interrogations qui montrent comment à partir d’une large base de données de trajectoires quelques patrons de déplacements peuvent être obtenus. / Massive trajectory datasets generated in modern cities generate not only novel research opportunities but also important methodological challenges for academics and decision-makers searching for a better understanding of travel patterns in space and time. This PhD research is oriented towards the conceptual and GIS-based modeling of human displacements derived from large sets of urban trajectories. The motivation behind this study originates from the necessity to search for and explore travel patterns that emerge from citizens acting in the city. Our research introduces a conceptual modelling framework whose objective is to integrate and analyze human displacements within a GIS-based practical solution. The framework combines conceptual and logical models that represent travel trajectories of citizens moving in a given city. The whole approach has been implemented in a geographical database system, experimented in the context of transportation data, and enriched by a series of query interface manipulations and specific functions that illustrate the potential of our whole framework for urban studies. The whole framework has been experimented on top of the Geolife project and large trajectories datasets available in the city of Beijing. Overall, the findings are twofold: first, it appears that our modelling framework can appropriately act as an extensible geographical database support for the integration of large trajectory datasets; second the approach shows that several emerging human displacements can be explored from the manipulation of large urban trajectories.

Il a été démontré dans plusieurs études épidémiologiques qu’il existe un risque important de dépression chez les femmes souffrant d'asthme en dehors de la grossesse. Cependant, on en connait peu sur l'association entre l'asthme pendant la grossesse et la dépression post-partum. Par conséquent, le but de cette étude était de quantifier la force de l’association entre l'asthme pendant la grossesse et la dépression post-partum. À l’aide des bases de données administratives du Québec, nous avons construit une cohorte de 35,520 grossesses de femmes asthmatiques et 197,057 grossesses de femmes non asthmatiques qui ont accouchées entre 1998 et 2009. Les femmes asthmatiques ont été identifiées à l'aide d’une définition opérationnelle validée. Nous avons utilisé la définition de Statistiques Canada pour détecter la dépression post-partum. Cette définition se base sur les codes diagnostics de la dépression enregistrés dans les bases de données de la RAMQ et de MED-ECHO dans l’année suivant l’accouchement. Un modèle d'équations généralisées a été utilisé pour estimer les ratios de cotes (RC) brutes et ajustés et les intervalles de confiance (IC) à 95% entre l’asthme pendant la grossesse et la dépression post-partum. La proportion de femmes ayant eu une dépression post-partum au cours de l’année suivant l’accouchement était plus élevée chez les asthmatiques que chez les non-asthmatiques (6,1% contre 2,9%). Après ajustement pour les variables potentiellement confondantes, nous avons observé que les femmes asthmatiques étaient 58% plus susceptibles de souffrir de dépression post-partum que les femmes non-asthmatiques (RC ajusté : 1,58 ; IC 95%, 1,50 à 1,67). Les résultats de notre étude suggèrent un risque accru de dépression post-partum chez les femmes asthmatiques. Une attention particulière devrait être accordée aux symptômes dépressifs chez les femmes asthmatiques dans l’année suivant l’accouchement pour détecter la dépression post-partum plus rapidement et intervenir plus efficacement. / There is evidence from several epidemiological studies on the increased risk of depression among women with asthma outside of pregnancy. However, we found no studies designed to investigate the association between asthma during pregnancy and postpartum depression. Therefore, the purpose of this study was to assess the association between asthma during pregnancy and postpartum depression. Based on Quebec administrative databases, we constructed a cohort of 35,520 pregnancies from asthmatic women and 197,057 pregnancies from non-asthmatic women who delivered between 1998 and 2009. Asthmatic women were identified using a validated operational definition. Postpartum depression was defined and specified with diagnostic codes for depression from the definition of Statistics Canada recorded in the RAMQ or MED-ECHO databases and assessed 1 year postpartum. A generalized estimating equation model was used to estimate the crude and adjusted odds ratios (ORs) of postpartum depression and 95% confidence intervals (CI) comparing women with and without asthma during pregnancy. The proportion of postpartum depression 1 year after delivery was higher among asthmatic compared to non-asthmatic pregnant women (6.1% vs. 2.9%). After adjusting for potential confounders, we observed that women with asthma were 58% more likely to have postpartum depression (adjusted OR: 1.58; 95%CI, 1.50-1.67) than women without asthma during pregnancy. The findings of our study suggest an increased risk of postpartum depression among asthmatic women. Attention should be given to depressive symptoms in asthmatic women in the year postpartum to detect postpartum depression more rapidly and intervene more efficiently.

Cette thèse traite le domaine de coopération des systèmes d'informations basée sur les ontologies. Nous proposons une architecture globale, appelée OWSCIS, qui se base sur les ontologies et les services-web pour la coopération des systèmes d'informations distribués et hétérogènes. Dans cette thèse, nous focalisons sur la problématique de connexion des sources d'informations locales vers des ontologies locales dans le cadre de l'architecture OWSCIS. Cette problématique est articulée en trois axes principaux: 1) la création de l'ontologie locale des sources d'informations locales, 2) la mise en correspondance des sources d'informations locales avec l'ontologie locale, et 3) la traduction des requêtes sur l'ontologie locale vers des requêtes sur les sources d'informations locales. / This thesis treats the area of ontology-based cooperation of information systems. We propose a global architecture called OWSCIS that is based on ontologies and web-services for the cooperation of distributed heterogeneous information systems. In this thesis, we focus on the problem of connecting the local information sources to the local ontologies within OWSCIS architecture. This problem is articulated by three main axes: 1) the creation of the local ontology from the local information sources, 2) the mapping of local information sources to an existing local ontology, and 3) the translation of queries over the local ontologies into queries over local information sources.

La croissance continue des besoins en puissance de calcul a conduit au triomphe du modèle de Cloud Computing. Des clients demandeurs en puissance de calcul vont s’approvisionner auprès de fournisseurs d’infrastructures de Cloud Computing, mises à disposition via Internet. Pour réaliser des économies d’échelles, ces infrastructures sont toujours plus grandes et concentrées en quelques endroits, conduisant à des problèmes tels que l’approvisionnement en énergie, la tolérance aux pannes et l’éloignement des utilisateurs. Cette thèse s’est intéressée à la mise en place d’un système d’IaaS massivement distribué et décentralisé exploitant un réseau de micros centres de données déployés sur la dorsale Internet, utilisant une version d’OpenStack revisitée pendant cette thèse autour du support non intrusif de bases de données non relationnelles. Des expériences sur Grid’5000 ont montré des résultats intéressants sur le plan des performances, toutefois limités par le fait qu’OpenStack ne tirait pas avantage nativement d’un fonctionnement géographiquement réparti. Nous avons étudié la prise en compte de la localité réseau pour améliorer les performances des services distribués en favorisant les collaborations proches. Un prototype de l’algorithme de placement de machines virtuelles DVMS, fonctionnant sur une topologie non structurée basée sur l’algorithme Vivaldi, a été validé sur Grid’5000. Ce prototype a fait l’objet d’un prix scientifique lors de l’école de printemps Grid’50002014. Enfin, ces travaux nous ont amenés à participer au développement du simulateur VMPlaceS. / The continuous increase of computing power needs has favored the triumph of the Cloud Computing model. Customers asking for computing power will receive supplies via Internet resources hosted by providers of Cloud Computing infrastructures. To make economies of scale, Cloud Computing that are increasingly large and concentrated in few attractive places, leading to problems such energy supply, fault tolerance and the fact that these infrastructures are far from most of their end users. During this thesis we studied the implementation of an fully distributed and decentralized IaaS system operating a network of micros data-centers deployed in the Internet backbone, using a modified version of OpenStack that leverages non relational databases. A prototype has been experimentally validated onGrid’5000, showing interesting results, however limited by the fact that OpenStack doesn’t take advantage of a geographically distributed functioning. Thus, we focused on adding the support of network locality to improve performance of Cloud Computing services by favoring collaborations between close nodes. A prototype of the DVMS algorithm, working with an unstructured topology based on the Vivaldi algorithm, has been validated on Grid’5000. This prototype got the first prize at the large scale challenge of the Grid’5000 spring school in 2014. Finally, the work made with DVMS enabled us to participate at the development of the VMPlaceS simulator.

De nos jours, il existe de nombreuses bases de données géographiques (BDG) couvrant le même territoire. Les données géographiques sont modélisées différemment (par exemple une rivière peut être modélisée par une ligne ou bien par une surface), elles sont destinées à répondre à plusieurs applications (visualisation, analyse) et elles sont créées suivant des modes d’acquisition divers (sources, processus). Tous ces facteurs créent une indépendance entre les BDG, qui pose certains problèmes à la fois aux producteurs et aux utilisateurs. Ainsi, une solution est d’expliciter les relations entre les divers objets des bases de données, c'est-à-dire de mettre en correspondance des objets homologues représentant la même réalité. Ce processus est connu sous le nom d’appariement de données géographiques. La complexité du processus d’appariement fait que les approches existantes varient en fonction des besoins auxquels l'appariement répond, et dépendent des types de données à apparier (points, lignes ou surfaces) et du niveau de détail. Nous avons remarqué que la plupart des approches sont basées sur la géométrie et les relations topologiques des objets géographiques et très peu sont celles qui prennent en compte l’information descriptive des objets géographiques. De plus, pour la plupart des approches, les critères sont enchaînés et les connaissances sont à l’intérieur du processus. Suite à cette analyse, nous proposons une approche d’appariement de données qui est guidée par des connaissances et qui prend en compte tous les critères simultanément en exploitant à la fois la géométrie, l’information descriptive et les relations entre eux. Afin de formaliser les connaissances et de modéliser leurs imperfections (imprécision, incertitude et incomplétude), nous avons utilisé la théorie des fonctions de croyance [Shafer, 1976]. Notre approche d’appariement de données est composée de cinq étapes : après une sélection des candidats, nous initialisons les masses de croyance en analysant chaque candidat indépendamment des autres au moyen des différentes connaissances exprimées par divers critères d’appariement. Ensuite, nous fusionnons les critères d’appariement et les candidats. Enfin, une décision est prise. Nous avons testé notre approche sur des données réelles ayant des niveaux de détail différents représentant le relief (données ponctuelles) et les réseaux routiers (données linéaires) / Nowadays, there are many geographic databases, (GDB), covering the same reality. The geographical data are represented differently (for example a river can be represented by a line or a polygon), they are used in different applications (visualisation, analysis) and they are created using various modes of acquisition (sources, processes). All these factors create independence between GDB, which causes problems for both producers and users. Thus, a solution is to clarify the relationships between various database objects, i.e. to match homologous objects, which represent the same reality. This process is known as spatial data matching. Because of the complexity of the matching process, the existing approaches depend on the types of data (points, lines or polygons) and the level of detail of the GDB. We realised, that most of the approaches are based on the geometry and the topology of the geographical objects, and very few approaches take into account the descriptive information of geographical objects. Besides, for most approaches, the criteria are applied one after the other and knowledge is contained within the process. Following this analysis, we proposed a matching approach that is guided by knowledge and takes into account all criteria at the same time exploiting the geometry, descriptive information and relations between geographical objects. In order to formalise knowledge and model their imperfections (imprecision, uncertainty and incompleteness), we used the Belief Theory [Shafer, 1976]. Our approach of the data matching is composed of five steps. After a selection of candidates, the masses of beliefs are initialised by analysing each candidate separately from the others using different knowledge expressed by various matching criteria. Then, the matching criteria and candidates are fusioned. Finally, a decision is taken. Our approach has been tested on real data having different levels of detail and representing relief (data points) and road networks (linear data)

Les données cliniques sont produites par différents professionnels de santé, dans divers lieux et sous diverses formes dans le cadre de la pratique de la médecine. Elles présentent par conséquent une hétérogénéité à la fois au niveau de leur nature et de leur structure mais également une volumétrie particulièrement importante et qualifiable de massive. Le travail réalisé dans le cadre de cette thèse s’attache à proposer une méthode de recherche d’information efficace au sein de ce type de données complexes et massives. L’accès aux données cliniques se heurte en premier lieu à la nécessité de modéliser l’informationclinique. Ceci peut notamment être réalisé au sein du dossier patient informatisé ou, dans une plus large mesure, au sein d’entrepôts de données. Je propose dans ce mémoire unepreuve de concept d’un moteur de recherche permettant d’accéder à l’information contenue au sein de l’entrepôt de données de santé sémantique du Centre Hospitalier Universitaire de Rouen. Grâce à un modèle de données générique, cet entrepôt adopte une vision de l’information assimilable à un graphe de données rendant possible la modélisation de cette information tout en préservant sa complexité conceptuelle. Afin de fournir des fonctionnalités de recherche adaptées à cette représentation générique, un langage de requêtes permettant l’accès à l’information clinique par le biais des diverses entités qui la composent a été développé et implémenté dans le cadre de cette thèse. En second lieu, la massivité des données cliniques constitue un défi technique majeur entravant la mise en oeuvre d’une recherche d’information efficace. L’implémentation initiale de la preuve de concept sur un système de gestion de base de données relationnel a permis d’objectiver les limites de ces derniers en terme de performances. Une migration vers un système NoSQL orienté clé-valeur a été réalisée. Bien qu’offrant de bonnes performances d’accès atomique aux données, cette migration a également nécessité des développements annexes et la définition d’une architecture matérielle et applicative propice à la mise en oeuvre des fonctionnalités de recherche et d’accès aux données. Enfin, l’apport de ce travail dans le contexte plus général de l’entrepôt de données de santé sémantique du CHU de Rouen a été évalué. La preuve de concept proposée dans ce travail a ainsi été exploitée pour accéder aux descriptions sémantiques afin de répondre à des critères d’inclusion et d’exclusion de patients dans des études cliniques. Dans cette évaluation, une réponse totale ou partielle a pu être apportée à 72,97% des critères. De plus, la généricité de l’outil a également permis de l’exploiter dans d’autres contextes tels que la recherche d’information documentaire et bibliographique en santé. / Clinical data are produced as part of the practice of medicine by different health professionals, in several places and in various formats. They therefore present an heterogeneity both in terms of their nature and structure and are furthermore of a particularly large volume, which make them considered as Big Data. The work carried out in this thesis aims at proposing an effective information retrieval method within the context of this type of complex and massive data. First, the access to clinical data constrained by the need to model clinical information. This can be done within Electronic Health Records and, in a larger extent, within data Warehouses. In this thesis, I proposed a proof of concept of a search engine allowing the access to the information contained in the Semantic Health Data Warehouse of the Rouen University Hospital. A generic data model allows this data warehouse to view information as a graph of data, thus enabling to model the information while preserving its conceptual complexity. In order to provide search functionalities adapted to this generic representation of data, a query language allowing access to clinical information through the various entities of which it is composed has been developed and implemented as a part of this thesis’s work. Second, the massiveness of clinical data is also a major technical challenge that hinders the implementation of an efficient information retrieval. The initial implementation of the proof of concept highlighted the limits of a relational database management systems when used in the context of clinical data. A migration to a NoSQL key-value store has been then completed. Although offering good atomic data access performance, this migration nevertheless required additional developments and the design of a suitable hardware and applicative architecture toprovide advanced search functionalities. Finally, the contribution of this work within the general context of the Semantic Health Data Warehouse of the Rouen University Hospital was evaluated. The proof of concept proposed in this work was used to access semantic descriptions of information in order to meet the criteria for including and excluding patients in clinical studies. In this evaluation, a total or partial response is given to 72.97% of the criteria. In addition, the genericity of the tool has also made it possible to use it in other contexts such as documentary and bibliographic information retrieval in health.

Pour la recherche en santé publique, réutiliser les bases médicoadministratives est pertinent et ouvre de nouvelles perspectives. En pharmacoépidémiologie, ces données permettent d’étudier à grande échelle l’état de santé, les maladies ainsi que la consommation et le recours aux soins d’une population. Le traitement de ces données est cependant limité par des complexités inhérentes à la nature comptable des données. Cette thèse porte sur l’utilisation conjointe de bases de données médicoadministratives et de connaissances biomédicales pour l’étude des trajectoires de soin. Cela recouvre à la fois (1) l’exploration et l’identification des trajectoires de soins pertinentes dans des flux volumineux au moyen de requêtes et (2) l’analyse des trajectoires retenues. Les technologies du Web Sémantique et les ontologies du Web des données ont permis d’explorer efficacement les données médicoadministratives, en identifiant dans des trajectoires de soins des interactions, ou encore des contre-indications. Nous avons également développé le package R queryMed afin de rendre plus accessible les ontologies médicales aux chercheurs en santé publique. Après avoir permis d’identifier les trajectoires intéressantes, les connaissances relatives aux nomenclatures médicales de ces bases de données ont permis d’enrichir des méthodes d’analyse de trajectoires de soins pour mieux prendre en compte leurs complexités. Cela s’est notamment traduit par l’intégration de similarités sémantiques entre concepts médicaux. Les technologies du Web Sémantique ont également été utilisées pour explorer les résultats obtenus. / Reusing healthcare administrative databases for public health research is relevant and opens new perspectives. In pharmacoepidemiology, it allows to study large scale diseases as well as care consumption for a population. Nevertheless, reusing these information systems that were initially designed for accounting purposes and whose interoperability is limited raises new challenges in terms of representation, integration, exploration and analysis. This thesis deals with the joint use of healthcare administrative databases and biomedical knowledge for the study of patient care trajectories. This includes both (1) exploration and identification through queries of relevant care pathways in voluminous flows, and (2) analysis of retained trajectories. Semantic Web technologies and biomedical ontologies from the Linked Data allowed to identify care trajectories containing a drug interaction or a potential contraindication between a prescribed drug and the patient’s state of health. In addition, we have developed the R queryMed package to enable public health researchers to carry out such studies by overcoming the difficulties of using Semantic Web technologies and ontologies. After identifying potentially interesting trajectories, knowledge from biomedical nomenclatures and ontologies has also enriched existing methods of analysing care trajectories to better take into account the complexity of data. This resulted notably in the integration of semantic similarities between medical concepts. Semantic Web technologies have also been used to explore obtained results.

Les sols sont la principale composantede l’écosystème terrestre et le plus grand réservoir de carbone organique sur Terre, étant très réactifs aux perturbations humaines et aux changements climatiques. Malgré leur importance dans les réservoirs de carbone, la dynamique du carbone des sols est une source importante d'incertitudes pour les prévisions climatiques futures. Le but de la thèse était d'explorer différents aspects d’études du carbone des sols (mesures expérimentales, modélisation et évaluation de bases de données) à différentes échelles spatiales (de l'échelle d'un profil à l'échelle globale). Nous avons souligné que l'estimation des stocks globaux de carbone du sol est encore assez incertaine.Par conséquent le rôle du carbone des sols dans la dynamique du climat devient l'une des principales incertitudes dans les modèles du système terrestre utilisés pour prédire les changements climatiques futurs. La deuxième partie de la thèse porte sur la présentation d'une nouvelle version du modèle IPSL-Land Surface appelé ORCHIDEE-SOM, intégrant la dynamique du 14C dans le sol. Plusieurs tests effectués supposent que les améliorations du modèle devraient se focaliser davantage sur une paramétrisation dépendante de la profondeur,principalement pour la diffusion, afin d'améliorer la représentation du cycle global du carbone dans les modèles de surface terrestre, contribuant ainsi à contraindre les prédictions futures du réchauffement climatique. / Soils are the major components ofthe terrestrial ecosystems and the largest organiccarbon reservoir on Earth, being very reactive tohuman disturbance and climate change. Despiteits importance within the carbon reservoirs, soilcarbon dynamics is an important source ofuncertainties for future climate predictions. Theaim of the thesis was to explore different aspectsof soil carbon studies (Experimentalmeasurements, modeling, and databaseevaluation) at different spatial scales (from thescale of a profile to the global scale). Wehighlighted that the estimation of the global soilcarbon stocks is still quite uncertain.Consequently, the role of soil carbon in theclimate dynamics becomes one of the majoruncertainties in the Earth system models (ESMs)used to predict future climate change. Thesecond part of thesis deals with the presentationof a new version of the IPSL-Land SurfaceModel called ORCHIDEE-SOM, incorporatingthe 14C dynamics in the soil. Several tests doneassume that model improvements should focusmore on a depth dependent parameterization,mainly for the diffusion, in order to improve therepresentation of the global carbon cycle inLand Surface Models, thus helping to constrainthe predictions of the future soil organic carbonresponse to global warming.

L'introduction du temps dans les bases de données classiques et spatiales apparaît de plus en plus, aujourd'hui, comme une nécessité pour une gestion optimale de l'historicité. En effet, les applications de bases de données spatio-temporelles sont présentes dans un grand nombre d'applications. Le besoin, par exemple, est de sauvegarder l'historique des géométries des parcelles dans le système d'information d'un plan cadastral, la prévention d'incendie dans le système de gestion forestière, le système de navigation des véhicules, etc. Cet historique des phénomènes permet de mieux comprendre ce qui s'est produit dans le passé, de manière à éventuellement anticiper certaines évolutions futures.<p><p>Etant donné ces nouveaux besoins, cette thèse se focalise sur la modélisation et l'implantation des aspects temporels dans bases de données. En effet, la conception d'une application de base de données se fait par un enchaînement de trois phases (conceptuelle, logique et physique). Au niveau conceptuel, plusieurs modèles conceptuels ont été proposés intégrant les caractéristiques temporelles et spatiales.<p><p>Malheureusement, au niveau logique, les modèles de données des SGBD actuels n'offrent pas les concepts nécessaires pour implanter le modèle conceptuel spatio-temporel. Nous proposons donc de nouvelles règles de traductions d'un schéma conceptuel, basé sur le modèle MADS (Modélisation des Applications à des données spatio-temporelles), en un schéma logique MADSLog pour les modèles cibles à savoir :relationnel et relationnel-objet. Chaque règle transforme un concept structurel, temporel et spatial du modèle MADS en un ou plusieurs concepts supportés par la cible. Par exemple, la propriété spatiale définissant la géométrie d'un type d'objet est traduite par la création d'un nouvel attribut de type spatial dans ce type d'objet. Un outil CASE(Computer-Aided Software Engineering) appelé Schema Translateur est développé dans cette thèse implémentant toutes les règles de traductions.<p><p>La traduction de schémas conceptuels en schémas logiques peut impliquer une perte sémantique en raison de la différence de la puissance d'expression entre le modèle conceptuel et le modèle de données des SGBD existants. D'où la nécessité de générer un ensemble de contraintes d'intégrité afin de préserver la sémantique définie dans le schéma conceptuel. Ces contraintes sont exprimées à ce niveau par des formules logiques.<p><p>Avec l'apparition de GML (Geographic Markup Language ) qui est conçu pour la modélisation, le transport et le stockage d'informations géographiques. Nous transformons également le schéma conceptuel MADS en GML. De nouveaux schémas GML temporel et spatial sont définis qui peuvent être employés par n'importe application de base de données spatio-temporelle.<p><p>Au niveau physique, nous proposons une méthode d'adaptation du schéma logique en schéma physique pour le modèle relationnel-objet.<p>Elle permet de définir les tables, les types abstraits, les types d'objets, les domaines, etc. Notre proposition permet aussi la génération des contraintes d'intégrité au niveau physique. En effet, chaque contrainte d'intégrité (structurelle, temporelle ou spatiale) qui est définie en calcul logique est exprimée soit directement par des contraintes déclaratives ou soit par des déclencheurs du SGBD choisi. Les déclencheurs spatiaux sont fondés sur les fonctionnalités prédéfinies dans Oracle, alors que les déclencheurs temporels sont basés sur les opérateurs et méthodes appliquées sur les types temporels.<p><p>Enfin, la traduction de requêtes est une deuxième clef de cette recherche. Le but de la traduction de requêtes, exprimées en algèbre, étant de reconstituer l'information au sens MADS à partir de la base de données stockées dans le SGDB cible. Elle permet de traduire les expressions algébriques MADS, qui sont définies sur le schéma conceptuel et non sur le schéma physique, en requêtes opérationnelles qui peuvent être exécutées sur une base de données spatiale et temporelle sous un SGBD ou un SIG.<p> / Doctorat en sciences appliquées / info:eu-repo/semantics/nonPublished