La spécification de requêtes est généralement une tâche difficile pour les utilisateurs non-experts. Le problème devient encore plus difficile quand les utilisateurs ont besoin d'interroger des bases de données de grande taille et donc difficiles à visualiser. Le schéma pourrait aider à cette spécification, mais celui-ci manque souvent ou est incomplet quand les données viennent de sources hétérogènes. Dans cette thèse, nous abordons le problème de la spécification de requêtes pour les utilisateurs non-experts. Nous identifions deux approches pour attaquer ce problème : apprendre les requêtes à partir d'exemples ou transformer les données dans un format plus facilement interrogeable par l'utilisateur. Nos contributions suivent ces deux directions et concernent trois modèles de données parmi les plus populaires : XML, relationnel et orienté graphe. Cette thèse comprend deux parties, consacrées à (i) la définition et la transformation de schémas, et (ii) l'apprentissage de schémas et de requêtes. Dans la première partie, nous définissons des formalismes de schémas pour les documents XML non-ordonnés et nous analysons leurs propriétés computationnelles; nous étudions également la complexité du problème d'échange de données entre une source relationnelle et une cible orientée graphe. Dans la deuxième partie, nous étudions le problème de l'apprentissage à partir d'exemples pour les schémas XML proposés dans la première partie, ainsi que pour les requêtes de jointures relationnelles et les requêtes de chemins sur les graphes. Nous proposons notamment un scénario interactif qui permet d'aider des utilisateurs non-experts à définir des requêtes dans ces deux classes. / Specifying a database query using a formal query language is typically a challenging task for non-expert users. In the context of big data, this problem becomes even harder because it requires the users to deal with database instances of large size and hence difficult to visualize. Such instances usually lack a schema to help the users specify their queries, or have an incomplete schema as they come from disparate data sources. In this thesis, we address the problem of query specification for non-expert users. We identify two possible approaches for tackling this problem: learning queries from examples and translating the data in a format that the user finds easier to query. Our contributions are aligned with these two complementary directions and span over three of the most popular data models: XML, relational, and graph. This thesis consists of two parts, dedicated to (i) schema definition and translation, and to (ii) learning schemas and queries. In the first part, we define schema formalisms for unordered XML and we analyze their computational properties; we also study the complexity of the data exchange problem in the setting of a relational source and a graph target database. In the second part, we investigate the problem of learning from examples the schemas for unordered XML proposed in the first part, as well as relational join queries and path queries on graph databases. The interactive scenario that we propose for these two classes of queries is immediately applicable to assisting non-expert users in the process of query specification.

Les environnements confinés, tels que les blocs chirurgicaux ou les salles blanches, hébergent des processus complexes auxquels sont associés de nombreux risques. Leur conception, leur réalisation et leur exploitation sont complexes, de par les très nombreuses normes les encadrant.La qualification de ces « environnements normés », afin d’en garantir la qualité de conception, requiert une expertise fine du métier et souffre du manque d’outil en permettant l’automatisation. Partant de ce constat, nous proposons une approche unifiée visant à faciliter la qualification des environnements normés. Celle-ci s’appuie sur une représentation du contexte normatif sous la forme d’un graphe unique, ainsi que sur une modélisation de l’environnement et son objet final par étapes successives permettant une vérification incrémentale de même que la production d’informations nécessaires à la traçabilité lors de l’exploitation. Cette démarche, illustrée au travers du domaine des environnements confinés médicaux, est générique et peut s’appliquer à l’ensemble des environnements normés. / Industrial clean rooms or operating rooms are critical places often hosting dangerous or complex processes. Their design, building and use are thus difficult and constrained by a large amount of standards and rules. Qualifying these environments, in order to ensure their quality, consequently requires a high level of expertise and lacks assisting tools.This leads us to propose a unified approach aiming at easing the qualification process of standardized environments. It relies on a graph-based representation of the set of standards and rules that apply to a specific case, as well as on step-by-step modelling of the whole target environment. The verification process is then eased as it becomes incremental. During each stage, relevant information can also be gathered in order to ensure environment traceability during its use.This approach, applied to medical environments for validation purposes, remains generic and can be applied to any kind of standardized environment.

L'analyse en ligne OLAP (Online Analytical Processing) est une des technologies les plus importantes dans les entrepôts de données, elle permet l'analyse multidimensionnelle de données. Cela correspond à un outil d'analyse puissant, tout en étant flexible en terme d'utilisation pour naviguer dans les données, plus ou moins en profondeur. OLAP a été le sujet de différentes améliorations et extensions, avec sans cesse de nouveaux problèmes en lien avec le domaine et les données, par exemple le multimedia, les données spatiales, les données séquentielles, etc. A l'origine, OLAP a été introduit pour analyser des données structurées que l'on peut qualifier de classiques. Cependant, l'émergence des réseaux d'information induit alors un nouveau domaine intéressant qu'il convient d'explorer. Extraire des connaissances à partir de larges réseaux constitue une tâche complexe et non évidente. Ainsi, l'analyse OLAP peut être une bonne alternative pour observer les données avec certains points de vue. Différents types de réseaux d'information peuvent aider les utilisateurs dans différentes activités, en fonction de différents domaines. Ici, nous focalisons notre attention sur les réseaux d'informations bibliographiques construits à partir des bases de données bibliographiques. Ces données permettent d'analyser non seulement la production scientifique, mais également les collaborations entre auteurs. Il existe différents travaux qui proposent d'avoir recours aux technologies OLAP pour les réseaux d'information, nommé ``graph OLAP". Beaucoup de techniques se basent sur ce qu'on peut appeler cube de graphes. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche de “graph OLAP” que nous appelons “Graphes enrichis par des Cubes” (GreC). Notre proposition consiste à enrichir les graphes avec des cubes plutôt que de construire des cubes de graphes. En effet, les noeuds et/ou les arêtes du réseau considéré sont décrits par des cubes de données. Cela permet des analyses intéressantes pour l'utilisateur qui peut naviguer au sein d'un graphe enrichi de cubes selon différents niveaux d'analyse, avec des opérateurs dédiés. En outre, notons quatre principaux aspects dans GreC. Premièrement, GreC considère la structure du réseau afin de permettre des opérations OLAP topologiques, et pas seulement des opérations OLAP classiques et informationnelles. Deuxièmement, GreC propose une vision globale du graphe avec des informations multidimensionnelles. Troisièmement, le problème de dimension à évolution lente est pris en charge dans le cadre de l'exploration du réseau. Quatrièmement, et dernièrement, GreC permet l'analyse de données avec une évolution du réseau parce que notre approche permet d'observer la dynamique à travers la dimension temporelle qui peut être présente dans les cubes pour la description des noeuds et/ou arêtes. Pour évaluer GreC, nous avons implémenté notre approche et mené une étude expérimentale sur des jeux de données réelles pour montrer l'intérêt de notre approche. L'approche GreC comprend différents algorithmes. Nous avons validé de manière expérimentale la pertinence de nos algorithmes et montrons leurs performances. / Online Analytical Processing (OLAP) is one of the most important technologies in data warehouse systems, which enables multidimensional analysis of data. It represents a very powerful and flexible analysis tool to manage within the data deeply by operating computation. OLAP has been the subject of improvements and extensions across the board with every new problem concerning domain and data; for instance, multimedia, spatial data, sequence data and etc. Basically, OLAP was introduced to analyze classical structured data. However, information networks are yet another interesting domain. Extracting knowledge inside large networks is a complex task and too big to be comprehensive. Therefore, OLAP analysis could be a good idea to look at a more compressed view. Many kinds of information networks can help users with various activities according to different domains. In this scenario, we further consider bibliographic networks formed on the bibliographic databases. This data allows analyzing not only the productions but also the collaborations between authors. There are research works and proposals that try to use OLAP technologies for information networks and it is called Graph OLAP. Many Graph OLAP techniques are based on a cube of graphs.In this thesis, we propose a new approach for Graph OLAP that is graphs enriched by cubes (GreC). In a different and complementary way, our proposal consists in enriching graphs with cubes. Indeed, the nodes or/and edges of the considered network are described by a cube. It allows interesting analyzes for the user who can navigate within a graph enriched by cubes according to different granularity levels, with dedicated operators. In addition, there are four main aspects in GreC. First, GreC takes into account the structure of network in order to do topological OLAP operations and not only classical or informational OLAP operations. Second, GreC has a global view of a network considered with multidimensional information. Third, the slowly changing dimension problem is taken into account in order to explore a network. Lastly, GreC allows data analysis for the evolution of a network because our approach allows observing the evolution through the time dimensions in the cubes.To evaluate GreC, we implemented our approach and performed an experimental study on a real bibliographic dataset to show the interest of our proposal. GreC approach includes different algorithms. Therefore, we also validated the relevance and the performances of our algorithms experimentally.