Cette thèse porte sur l'historisation des données dans les bases de données graphes. La problématique des données en graphes existe depuis longtemps mais leur exploitation par des moteurs de système de gestion de bases de données, principalement dans les moteurs NoSQL, est récente. Cette apparition est notamment liée à l'émergence des thématiques Big Data dont les propriétés intrinsèques, souvent décrites à l'aide des propriétés 3V (variété, volume, vélocité), ont révélé les limites des bases de données relationnelles classiques. L'historisation quant à elle, est un enjeu majeur des SI qui a été longtemps abordé seulement pour des raisons techniques de sauvegarde, de maintenance ou plus récemment pour des raisons décisionnelles (suites applicatives de Business Intelligence). Cependant, cet aspect s'avère maintenant prendre une place prédominante dans les applications de gestion. Dans ce contexte, les bases de données graphes qui sont de plus en plus utilisées n'ont que très peu bénéficié des apports récents de l'historisation. La première contribution consiste à étudier le nouveau poids des données historisées dans les SI de gestion. Cette analyse repose sur l'hypothèse selon laquelle les applications de gestion intègrent de plus en plus en leur sein les enjeux d'historisation. Nous discutons ce positionnement au regard de l'analyse de l'évolution des SI par rapport à cette problématique. La deuxième contribution vise, au-delà de l'étude de l'évolution des sytèmes d'information, à proposer un modèle innovant de gestion de l'historisation dans les bases de données NoSQL en graphes. Cette proposition consiste d'une part en l'élaboration d'un système unique et générique de représentation de l'historique au sein des BD NoSQL en graphes et d'autre part à proposer des modes d'interrogation (requêtes). Nous montrons qu'il est possible d'utiliser ce système aussi bien pour des requêtes simples (c'est-à-dire correspondant à ce que l'on attend en première intention d'un système d'historisation~: récupérer les précédentes versions d'une donnée) mais aussi de requêtes plus complexes qui permettent de tirer parti aussi bien de la notion d'historisation que des possibilités offertes par les bases de données graphes (par exemple, la reconnaissance de motifs dans le temps). / This thesis deals with data historization in the context of graphs. Graph data have been dealt with for many years but their exploitation in information systems, especially in NoSQL engines, is recent. The emerging Big Data and 3V contexts (Variety, Volume, Velocity) have revealed the limits of classical relational databases. Historization, on its side, has been considered for a long time as only linked with technical and backups issues, and more recently with decisional reasons (Business Intelligence). However, historization is now taking more and more importance in management applications.In this framework, graph databases that are often used have received little attention regarding historization. Our first contribution consists in studying the impact of historized data in management information systems. This analysis relies on the hypothesis that historization is taking more and more importance. Our second contribution aims at proposing an original model for managing historization in NoSQL graph databases.This proposition consists on the one hand in elaborating a unique and generic system for representing the history and on the other hand in proposing query features.We show that the system can support both simple and complex queries.Our contributions have been implemented and tested over synthetic and real databases.

Cette thèse porte sur la définition d'une approche flexible pour interroger des graphes RDF à la fois classiques et flous. Cette approche, basée sur la théorie des ensembles flous, permet d'étendre SPARQL qui est le langage de requête standardisé W3C pour RDF, de manière à pouvoir exprimer i) des préférences utilisateur floues sur les données (par exemple, l'année de publication d'un album est récente) et sur la structure du graphe (par exemple, le chemin entre deux amis doit être court) et ii) des préférences utilisateur plus complexes, prenant la forme de propositions quantifiées floues (par exemple, la plupart des albums qui sont recommandés par un artiste, sont très bien notés et ont été créés par un jeune ami de cet artiste). Nous avons effectué des expérimentations afin d'étudier les performances de cette approche. L'objectif principal de ces expérimentations était de montrer que le coût supplémentaire dû à l'introduction du flou reste limité/acceptable. Nous avons également étudié, dans un cadre plus général, celui de bases de données graphe, la question de l'intégration du même type de propositions quantifiées floues dans une extension floue de Cypher qui est un langage déclaratif pour l'interrogation des bases de données graphe classiques. Les résultats expérimentaux obtenus montrent que le coût supplémentaire induit par la présence de conditions quantifiées floues dans les requêtes reste également très limité dans ce cas. / This thesis concerns the definition of a flexible approach for querying both crisp and fuzzy RDF graphs. This approach, based on the theory of fuzzy sets, makes it possible to extend SPARQL which is the W3C-standardised query language for RDF, so as to be able to express i) fuzzy user preferences on data (e.g., the release year of an album is recent) and on the structure of the data graph (e.g., the path between two friends is required to be short) and ii) more complex user preferences, namely, fuzzy quantified statements (e.g., most of the albums that are recommended by an artist, are highly rated and have been created by a young friend of this artist). We performed some experiments in order to study the performances of this approach. The main objective of these experiments was to show that the extra cost due to the introduction of fuzziness remains limited/acceptable. We also investigated, in a more general framework, namely graph databases, the issue of integrating the same type of fuzzy quantified statements in a fuzzy extension of Cypher which is a declarative language for querying (crisp) graph databases. Some experimental results are reported and show that the extra cost induced by the fuzzy quantified nature of the queries also remains very limited.