Nous nous intéressons dans cette thèse à l'organisation des systèmes distribués dynamiquesde grande taille : ensembles de machines capables de communiquer entre elles et pouvant à toutinstant se connecter ou se déconnecter. Nous proposons de partitionner le système en groupesconnexes, appelés clusters. Afin d'organiser des réseaux de grande taille, nous construisons unestructure hiérarchique imbriquée dans laquelle les clusters d'un niveau sont regroupés au seinde clusters du niveau supérieur. Pour mener à bien ce processus, nous mettons en place desmécanismes permettant aux clusters d'être les noeuds d'un nouveau système distribué exécutantl'algorithme de notre choix. Cela nécessite en particulier des mécanismes assurant la cohérence decomportement pour le niveau supérieur au sein de chaque cluster. En permettant aux clusters deconstituer un nouveau système distribué exécutant notre algorithme de clustering, nous construisonsune hiérarchie de clusters par une approche ascendante. Nous démontrons cet algorithme endéfinissant formellement le système distribué des clusters, et en démontrant que chaque exécutionde notre algorithme induit sur ce système une exécution de l'algorithme de niveau supérieur. Celanous permet, en particulier, de démontrer par récurrence que nous calculons bien un clusteringhiérarchique imbriqué. Enfin, nous appliquons cette démarche à la résolution des collisions dansles réseaux de capteurs. Pour éviter ce phénomène, nous proposons de calculer un clusteringadapté du système, qui nous permet de calculer un planning organisant les communications ausein du réseau et garantissant que deux messages ne seront jamais émis simultanément dans laportée de communication de l'un des capteurs / To manage and handle large scale distributed dynamic distributed systems, constitutedby communicating devices that can connect or disconnect at any time, we propose to computeconnected subgraphs of the system, called clusters. We propose to compute a hierarchical structure,in which clusters of a level are grouped into clusters of the higher level. To achieve this goal,we introduce mechanisms that allow clusters to be the nodes of a distinct distributed system,that executes an algorithm. In particular, we need mechanisms to maintain the coherence of thebehavior among the nodes of a cluster regarding the higher level. By allowing clusters to be nodesof a distributed system that executes a clustering algorithm, we compute a nested hierarchicalclustering by a bottom-up approach. We formally define the distributed system of clusters, andprove that any execution of our algorithm induces an execution of the higher level algorithm onthe distributed system of clusters. Then, we prove by induction that our algorithm computes anested hierarchical clustering of the system. Last, we use this approach to solve a problem thatappears in sensor networks : collision. To avoid collisions, we propose to compute a clusteringof the system. This clustering is then used to compute a communication schedule in which twomessages cannot be sent at the same time in the range of a sensor

Le développement de projets open source à grande échelle implique de nombreux développeurs distincts qui contribuent à la création de référentiels de code volumineux. À titre d'exemple, la version de juillet 2017 du noyau Linux (version 4.12), qui représente près de 20 lignes MLOC (lignes de code), a demandé l'effort de 329 développeurs, marquant une croissance de 1 MLOC par rapport à la version précédente. Ces chiffres montrent que, lorsqu'un nouveau développeur souhaite devenir un contributeur, il fait face au problème de la compréhension d'une énorme quantité de code, organisée sous la forme d'un ensemble non classifié de fichiers et de fonctions.Organiser le code de manière plus abstraite, plus proche de l'homme, est une tentative qui a suscité l'intérêt de la communauté du génie logiciel. Malheureusement, il n’existe pas de recette miracle ou bien d’outil connu pouvant apporter une aide concrète dans la gestion de grands bases de code.Nous proposons une approche efficace à ce problème en extrayant automatiquement des topoi de programmes, c'est à dire des listes ordonnées de noms de fonctions associés à un index de mots pertinents. Comment se passe le tri? Notre approche, nommée FEAT, ne considère pas toutes les fonctions comme égales: certaines d'entre elles sont considérées comme une passerelle vers la compréhension de capacités de haut niveau observables d'un programme. Nous appelons ces fonctions spéciales points d’entrée et le critère de tri est basé sur la distance entre les fonctions du programme et les points d’entrée. Notre approche peut être résumée selon ses trois étapes principales : 1) Preprocessing. Le code source, avec ses commentaires, est analysé pour générer, pour chaque unité de code (un langage procédural ou une méthode orientée objet), un document textuel correspondant. En outre, une représentation graphique de la relation appelant-appelé (graphe d'appel) est également créée à cette étape. 2) Clustering. Les unités de code sont regroupées au moyen d’une classification par clustering hiérarchique par agglomération (HAC). 3) Sélection du point d’entrée. Dans le contexte de chaque cluster, les unités de code sont classées et celles placées à des positions plus élevées constitueront un topos de programme.La contribution de cette thèse est triple: 1) FEAT est une nouvelle approche entièrement automatisée pour l'extraction de topoi de programme, basée sur le regroupement d'unités directement à partir du code source. Pour exploiter HAC, nous proposons une distance hybride originale combinant des éléments structurels et sémantiques du code source. HAC requiert la sélection d’une partition parmi toutes celles produites tout au long du processus de regroupement. Notre approche utilise un critère hybride basé sur la graph modularity et la cohérence textuelle pour sélectionner automatiquement le paramètre approprié. 2) Des groupes d’unités de code doivent être analysés pour extraire le programme topoi. Nous définissons un ensemble d'éléments structurels obtenus à partir du code source et les utilisons pour créer une représentation alternative de clusters d'unités de code. L’analyse en composantes principales, qui permet de traiter des données multidimensionnelles, nous permet de mesurer la distance entre les unités de code et le point d’entrée idéal. Cette distance est la base du classement des unités de code présenté aux utilisateurs finaux. 3) Nous avons implémenté FEAT comme une plate-forme d’analyse logicielle polyvalente et réalisé une étude expérimentale sur une base ouverte de 600 projets logiciels. Au cours de l’évaluation, nous avons analysé FEAT sous plusieurs angles: l’étape de mise en grappe, l’efficacité de la découverte de topoi et l’évolutivité de l’approche. / During the development of long lifespan software systems, specification documents can become outdated or can even disappear due to the turnover of software developers. Implementing new software releases or checking whether some user requirements are still valid thus becomes challenging. The only reliable development artifact in this context is source code but understanding source code of large projects is a time- and effort- consuming activity. This challenging problem can be addressed by extracting high-level (observable) capabilities of software systems. By automatically mining the source code and the available source-level documentation, it becomes possible to provide a significant help to the software developer in his/her program understanding task.This thesis proposes a new method and a tool, called FEAT (FEature As Topoi), to address this problem. Our approach automatically extracts program topoi from source code analysis by using a three steps process: First, FEAT creates a model of a software system capturing both structural and semantic elements of the source code, augmented with code-level comments; Second, it creates groups of closely related functions through hierarchical agglomerative clustering; Third, within the context of every cluster, functions are ranked and selected, according to some structural properties, in order to form program topoi.The contributions of the thesis is three-fold:1) The notion of program topoi is introduced and discussed from a theoretical standpoint with respect to other notions used in program understanding ;2) At the core of the clustering method used in FEAT, we propose a new hybrid distance combining both semantic and structural elements automatically extracted from source code and comments. This distance is parametrized and the impact of the parameter is strongly assessed through a deep experimental evaluation ;3) Our tool FEAT has been assessed in collaboration with Software Heritage (SH), a large-scale ambitious initiative whose aim is to collect, preserve and, share all publicly available source code on earth. We performed a large experimental evaluation of FEAT on 600 open source projects of SH, coming from various domains and amounting to more than 25 MLOC (million lines of code).Our results show that FEAT can handle projects of size up to 4,000 functions and several hundreds of files, which opens the door for its large-scale adoption for program understanding.

Les Megavirales appartiennent à des familles de virus géants infectant un grand nombre d'hôtes eucaryotes. Leurs génomes ont des tailles variant de 100 kb to 2.5 mb et leur composition a montré des caractéristiques surprenantes qui ont soulevées diverses questions sur l’origine et l’évolution de ces virus. Les études de métagénomique environnementale ont montré qu’il existe une «matière noire», composée de séquences reliées à aucun organisme connu. Cependant, l'identification des séquences a été principalement réalisée en utilisant les séquences ADN ribosomal (ADNr), ce qui conduit à ignorer les virus. D’autres gènes informationnels « cœur », incluant la DNA-dependant RNA polymerase (RNAP) constituent d'autres marqueurs qui apparaissent comme plus appropriés pour une classification plus exhaustive des séquences, puisqu’ils apparaissent conservés dans les organismes cellulaires ainsi que les mégavirus. Nous avons utilisé un petit ensemble de gènes universels conservés incluant la RNAP et avons reconstruit des séquences ancestrales pour rechercher des séquences reliées aux mégavirus dans les bases de données. Cela a permis d’identifier trois nouvelles séquences de megavirus qui avaient été mal annotées comme correspondant à des organismes cellulaires, ainsi que de nouveaux clades viraux dans les bases métagénomiques environnementales. De plus, nous avons montré que l’ordre Megavirales constituait une quatrième branche monophylogénétique ou « TRUC » (pour Things Resisting Uncompleted Classification). Nos analyses montrent également que la RNAP ainsi que quelques autres gènes utilisés dans nos études permettent de considérer un répertoire plus complet d’organismes que l’ADNr. / Nucleocytoplasmic large DNA viruses (NCLDVs), or representatives of order Megavirales, belong to families of giant viruses that infect a large number of eukaryotic hosts. These viruses genomes size ranges from 100 kb to 2.5 mb and compose surprising features, which raised various questions about their origin and evolution. Environmental metagenomic studies showed that there is a “dark matter”, composed of sequences not linked to any known organism. However sequence identification was mainly determined using ribosomal DNA (rDNA) sequences, which led therefore to ignore viruses, because they are devoid of such genes. Informational genes, including DNA-dependant RNA polymerase (RNAP), are other markers that appear as more appropriate for a comprehensive classification as they are conserved in cellular organisms (Bacteria, Archaea and Eukarya) and in Megavirales. We used a small set of universally conserved genes that included RNAP and reconstructed ancestral sequences to search for megavirus relatives in sequence databases and to perform phylogeny reconstructions. This allowed identified three megaviral sequences that were misannotated as cellular orgainsms, and new viral clades in environmental databases. In addition, we delineated Megavirales as a fourth monophylogenetic TRUC (things resisting uncompleted classification) aside cellular organisms. Moreover, we classified by phylogenetic and phyletic analyses based on informational genes new giant viruses as new bona fide members of the fourth TRUC. Our analyses shows that RNAP as well as a few other genes used in our studies allow a more comprehensive overview and classification of the biological diversity than rDNA.

L'imagerie de perfusion permet un accès non invasif à la micro-vascularisation tissulaire. Elle apparaît comme un outil prometteur pour la construction de biomarqueurs d'imagerie pour le diagnostic, le pronostic ou le suivi de traitement anti-angiogénique du cancer. Cependant, l'analyse quantitative des séries dynamiques de perfusion souffre d'un faible rapport signal sur bruit (SNR). Le SNR peut être amélioré en faisant la moyenne de l'information fonctionnelle dans de grandes régions d'intérêt, qui doivent néanmoins être fonctionnellement homogènes. Pour ce faire, nous proposons une nouvelle méthode pour la segmentation automatique des séries dynamiques de perfusion en régions fonctionnellement homogènes, appelée DCE-HiSET. Au coeur de cette méthode, HiSET (Hierarchical Segmentation using Equivalence Test ou Segmentation hiérarchique par test d'équivalence) propose de segmenter des caractéristiques fonctionnelles ou signaux (indexées par le temps par exemple) observées discrètement et de façon bruité sur un espace métrique fini, considéré comme un paysage, avec un bruit sur les observations indépendant Gaussien de variance connue. HiSET est un algorithme de clustering hiérarchique qui utilise la p-valeur d'un test d'équivalence multiple comme mesure de dissimilarité et se compose de deux étapes. La première exploite la structure de voisinage spatial pour préserver les propriétés locales de l'espace métrique, et la seconde récupère les structures homogènes spatialement déconnectées à une échelle globale plus grande. Etant donné un écart d'homogénéité $\delta$ attendu pour le test d'équivalence multiple, les deux étapes s'arrêtent automatiquement par un contrôle de l'erreur de type I, fournissant un choix adaptatif du nombre de régions. Le paramètre $\delta$ apparaît alors comme paramètre de réglage contrôlant la taille et la complexité de la segmentation. Théoriquement, nous prouvons que, si le paysage est fonctionnellement constant par morceaux avec des caractéristiques fonctionnelles bien séparées entre les morceaux, HiSET est capable de retrouver la partition exacte avec grande probabilité quand le nombre de temps d'observation est assez grand. Pour les séries dynamiques de perfusion, les hypothèses, dont dépend HiSET, sont obtenues à l'aide d'une modélisation des intensités (signaux) et une stabilisation de la variance qui dépend d'un paramètre supplémentaire $a$ et est justifiée a posteriori. Ainsi, DCE-HiSET est la combinaison d'une modélisation adaptée des séries dynamiques de perfusion avec l'algorithme HiSET. A l'aide de séries dynamiques de perfusion synthétiques en deux dimensions, nous avons montré que DCE-HiSET se révèle plus performant que de nombreuses méthodes de pointe de clustering. En terme d'application clinique de DCE-HiSET, nous avons proposé une stratégie pour affiner une région d'intérêt grossièrement délimitée par un clinicien sur une série dynamique de perfusion, afin d'améliorer la précision de la frontière des régions d'intérêt et la robustesse de l'analyse basée sur ces régions tout en diminuant le temps de délimitation. La stratégie de raffinement automatique proposée est basée sur une segmentation par DCE-HiSET suivie d'une série d'opérations de type érosion et dilatation. Sa robustesse et son efficacité sont vérifiées grâce à la comparaison des résultats de classification, réalisée sur la base des séries dynamiques associées, de 99 tumeurs ovariennes et avec les résultats de l'anapathologie sur biopsie utilisés comme référence. Finalement, dans le contexte des séries d'images 3D, nous avons étudié deux stratégies, utilisant des structures de voisinage des coupes transversales différentes, basée sur DCE-HiSET pour obtenir la segmentation de séries dynamiques de perfusion en trois dimensions. (...) / Dynamical contrast enhanced (DCE) imaging allows non invasive access to tissue micro-vascularization. It appears as a promising tool to build imaging biomarker for diagnostic, prognosis or anti-angiogenesis treatment monitoring of cancer. However, quantitative analysis of DCE image sequences suffers from low signal to noise ratio (SNR). SNR may be improved by averaging functional information in large regions of interest, which however need to be functionally homogeneous. To achieve SNR improvement, we propose a novel method for automatic segmentation of DCE image sequence into functionally homogeneous regions, called DCE-HiSET. As the core of the proposed method, HiSET (Hierarchical Segmentation using Equivalence Test) aims to cluster functional (e.g. with respect to time) features or signals discretely observed with noise on a finite metric space considered to be a landscape. HiSET assumes independent Gaussian noise with known constant level on the observations. It uses the p-value of a multiple equivalence test as dissimilarity measure and consists of two steps. The first exploits the spatial neighborhood structure to preserve the local property of the metric space, and the second recovers (spatially) disconnected homogeneous structures at a larger (global) scale. Given an expected homogeneity discrepancy $\delta$ for the multiple equivalence test, both steps stop automatically through a control of the type I error, providing an adaptive choice of the number of clusters. Parameter $\delta$ appears as the tuning parameter controlling the size and the complexity of the segmentation. Assuming that the landscape is functionally piecewise constant with well separated functional features, we prove that HiSET will retrieve the exact partition with high probability when the number of observation times is large enough. In the application for DCE image sequence, the assumption is achieved by the modeling of the observed intensity in the sequence through a proper variance stabilization, which depends only on one additional parameter $a$. Therefore, DCE-HiSET is the combination of this DCE imaging modeling step with our statistical core, HiSET. Through a comparison on synthetic 2D DCE image sequence, DCE-HiSET has been proven to outperform other state-of-the-art clustering-based methods. As a clinical application of DCE-HiSET, we proposed a strategy to refine a roughly manually delineated ROI on DCE image sequence, in order to improve the precision at the border of ROIs and the robustness of DCE analysis based on ROIs, while decreasing the delineation time. The automatic refinement strategy is based on the segmentation through DCE-HiSET and a series of erosion-dilation operations. The robustness and efficiency of the proposed strategy are verified by the comparison of the classification of 99 ovarian tumors based on their associated DCE-MR image sequences with the results of biopsy anapathology used as benchmark. Furthermore, DCE-HiSET is also adapted to the segmentation of 3D DCE image sequence through two different strategies with distinct considerations regarding the neighborhood structure cross slices. This PhD thesis has been supported by contract CIFRE of the ANRT (Association Nationale de la Recherche et de la Technologie) with a french company INTRASENSE, which designs, develops and markets medical imaging visualization and analysis solutions including Myrian®. DCE-HiSET has been integrated into Myrian® and tested to be fully functional.

L'Internet des objets, ou IdO (en anglais Internet of Things, ou IoT) conduit à un changement de paradigme du secteur de la logistique. L'avènement de l'IoT a modifié l'écosystème de la gestion des services logistiques. Les fournisseurs de services logistiques utilisent aujourd'hui des technologies de capteurs telles que le GPS ou la télémétrie pour collecter des données en temps réel pendant la livraison. La collecte en temps réel des données permet aux fournisseurs de services de suivre et de gérer efficacement leur processus d'expédition. Le principal avantage de la collecte de données en temps réel est qu’il permet aux fournisseurs de services logistiques d’agir de manière proactive pour éviter des conséquences telles que des retards de livraison dus à des événements imprévus ou inconnus. De plus, les fournisseurs ont aujourd'hui tendance à utiliser des données provenant de sources externes telles que Twitter, Facebook et Waze, parce que ces sources fournissent des informations critiques sur des événements tels que le trafic, les accidents et les catastrophes naturelles. Les données provenant de ces sources externes enrichissent l'ensemble de données et apportent une valeur ajoutée à l'analyse. De plus, leur collecte en temps réel permet d’utiliser les données pour une analyse en temps réel et de prévenir des résultats inattendus (tels que le délai de livraison, par exemple) au moment de l’exécution. Cependant, les données collectées sont brutes et doivent être traitées pour une analyse efficace. La collecte et le traitement des données en temps réel constituent un énorme défi. La raison principale est que les données proviennent de sources hétérogènes avec une vitesse énorme. La grande vitesse et la variété des données entraînent des défis pour effectuer des opérations de traitement complexes telles que le nettoyage, le filtrage, le traitement de données incorrectes, etc. La diversité des données - structurées, semi-structurées et non structurées - favorise les défis dans le traitement des données à la fois en mode batch et en temps réel. Parce que, différentes techniques peuvent nécessiter des opérations sur différents types de données. Une structure technique permettant de traiter des données hétérogènes est très difficile et n'est pas disponible actuellement. En outre, l'exécution d'opérations de traitement de données en temps réel est très difficile ; des techniques efficaces sont nécessaires pour effectuer les opérations avec des données à haut débit, ce qui ne peut être fait en utilisant des systèmes d'information logistiques conventionnels. Par conséquent, pour exploiter le Big Data dans les processus de services logistiques, une solution efficace pour la collecte et le traitement des données en temps réel et en mode batch est essentielle. Dans cette thèse, nous avons développé et expérimenté deux méthodes pour le traitement des données: SANA et IBRIDIA. SANA est basée sur un classificateur multinomial Naïve Bayes, tandis qu'IBRIDIA s'appuie sur l'algorithme de classification hiérarchique (CLH) de Johnson, qui est une technologie hybride permettant la collecte et le traitement de données par lots et en temps réel. SANA est une solution de service qui traite les données non structurées. Cette méthode sert de système polyvalent pour extraire les événements pertinents, y compris le contexte (tel que le lieu, l'emplacement, l'heure, etc.). En outre, il peut être utilisé pour effectuer une analyse de texte sur les événements ciblés. IBRIDIA a été conçu pour traiter des données inconnues provenant de sources externes et les regrouper en temps réel afin d'acquérir une connaissance / compréhension des données permettant d'extraire des événements pouvant entraîner un retard de livraison. Selon nos expériences, ces deux approches montrent une capacité unique à traiter des données logistiques / Internet of Things (IoT) is leading to a paradigm shift within the logistics industry. The advent of IoT has been changing the logistics service management ecosystem. Logistics services providers today use sensor technologies such as GPS or telemetry to collect data in realtime while the delivery is in progress. The realtime collection of data enables the service providers to track and manage their shipment process efficiently. The key advantage of realtime data collection is that it enables logistics service providers to act proactively to prevent outcomes such as delivery delay caused by unexpected/unknown events. Furthermore, the providers today tend to use data stemming from external sources such as Twitter, Facebook, and Waze. Because, these sources provide critical information about events such as traffic, accidents, and natural disasters. Data from such external sources enrich the dataset and add value in analysis. Besides, collecting them in real-time provides an opportunity to use the data for on-the-fly analysis and prevent unexpected outcomes (e.g., such as delivery delay) at run-time. However, data are collected raw which needs to be processed for effective analysis. Collecting and processing data in real-time is an enormous challenge. The main reason is that data are stemming from heterogeneous sources with a huge speed. The high-speed and data variety fosters challenges to perform complex processing operations such as cleansing, filtering, handling incorrect data, etc. The variety of data – structured, semi-structured, and unstructured – promotes challenges in processing data both in batch-style and real-time. Different types of data may require performing operations in different techniques. A technical framework that enables the processing of heterogeneous data is heavily challenging and not currently available. In addition, performing data processing operations in real-time is heavily challenging; efficient techniques are required to carry out the operations with high-speed data, which cannot be done using conventional logistics information systems. Therefore, in order to exploit Big Data in logistics service processes, an efficient solution for collecting and processing data in both realtime and batch style is critically important. In this thesis, we developed and experimented with two data processing solutions: SANA and IBRIDIA. SANA is built on Multinomial Naïve Bayes classifier whereas IBRIDIA relies on Johnson's hierarchical clustering (HCL) algorithm which is hybrid technology that enables data collection and processing in batch style and realtime. SANA is a service-based solution which deals with unstructured data. It serves as a multi-purpose system to extract the relevant events including the context of the event (such as place, location, time, etc.). In addition, it can be used to perform text analysis over the targeted events. IBRIDIA was designed to process unknown data stemming from external sources and cluster them on-the-fly in order to gain knowledge/understanding of data which assists in extracting events that may lead to delivery delay. According to our experiments, both of these approaches show a unique ability to process logistics data. However, SANA is found more promising since the underlying technology (Naïve Bayes classifier) out-performed IBRIDIA from performance measuring perspectives. It is clearly said that SANA was meant to generate a graph knowledge from the events collected immediately in realtime without any need to wait, thus reaching maximum benefit from these events. Whereas, IBRIDIA has an important influence within the logistics domain for identifying the most influential category of events that are affecting the delivery. Unfortunately, in IBRIRDIA, we should wait for a minimum number of events to arrive and always we have a cold start. Due to the fact that we are interested in re-optimizing the route on the fly, we adopted SANA as our data processing framework

Face à la complexité significative du domaine mammographique ainsi que l'évolution massive de ses données, le besoin de contextualiser les connaissances au sein d'une modélisation formelle et exhaustive devient de plus en plus impératif pour les experts. C'est dans ce cadre que s'inscrivent nos travaux de recherche qui s'intéressent à unifier différentes sources de connaissances liées au domaine au sein d'une modélisation ontologique cible. D'une part, plusieurs modélisations ontologiques mammographiques ont été proposées dans la littérature, où chaque ressource présente une perspective distincte du domaine d'intérêt. D'autre part, l'implémentation des systèmes d'acquisition des mammographies rend disponible un grand volume d'informations issues des faits passés, dont la réutilisation devient un enjeu majeur. Toutefois, ces fragments de connaissances, présentant de différentes évidences utiles à la compréhension de domaine, ne sont pas interopérables et nécessitent des méthodologies de gestion de connaissances afin de les unifier. C'est dans ce cadre que se situe notre travail de thèse qui s'intéresse à l'enrichissement d'une ontologie de domaine existante à travers l'extraction et la gestion de nouvelles connaissances (concepts et relations) provenant de deux courants scientifiques à savoir: des ressources ontologiques et des bases de données comportant des expériences passées. Notre approche présente un processus de couplage entre l'enrichissement conceptuel et l'enrichissement relationnel d'une ontologie mammographique existante. Le premier volet comporte trois étapes. La première étape dite de pré-alignement d'ontologies consiste à construire pour chaque ontologie en entrée une hiérarchie des clusters conceptuels flous. Le but étant de réduire l'étape d'alignement de deux ontologies entières en un alignement de deux groupements de concepts de tailles réduits. La deuxième étape consiste à aligner les deux structures des clusters relatives aux ontologies cible et source. Les alignements validés permettent d'enrichir l'ontologie de référence par de nouveaux concepts permettant d'augmenter le niveau de granularité de la base de connaissances. Le deuxième processus s'intéresse à l'enrichissement relationnel de l'ontologie mammographique cible par des relations déduites de la base de données de domaine. Cette dernière comporte des données textuelles des mammographies recueillies dans les services de radiologies. Ce volet comporte ces étapes : i) Le prétraitement des données textuelles ii) l'application de techniques relatives à la fouille de données (ou extraction de connaissances) afin d'extraire des expériences de nouvelles associations sous la forme de règles, iii) Le post-traitement des règles générées. Cette dernière consiste à filtrer et classer les règles afin de faciliter leur interprétation et validation par l'expert vi) L'enrichissement de l'ontologie par de nouvelles associations entre les concepts. Cette approche a été mise en 'uvre et validée sur des ontologies mammographiques réelles et des données des patients fournies par les hôpitaux Taher Sfar et Ben Arous. / Facing the significant complexity of the mammography area and the massive changes in its data, the need to contextualize knowledge in a formal and comprehensive modeling is becoming increasingly urgent for experts. It is within this framework that our thesis work focuses on unifying different sources of knowledge related to the domain within a target ontological modeling. On the one hand, there is, nowadays, several mammographic ontological modeling, where each resource has a distinct perspective area of interest. On the other hand, the implementation of mammography acquisition systems makes available a large volume of information providing a decisive competitive knowledge. However, these fragments of knowledge are not interoperable and they require knowledge management methodologies for being comprehensive. In this context, we are interested on the enrichment of an existing domain ontology through the extraction and the management of new knowledge (concepts and relations) derived from two scientific currents: ontological resources and databases holding with past experiences. Our approach integrates two knowledge mining levels: The first module is the conceptual target mammographic ontology enrichment with new concepts extracting from source ontologies. This step includes three main stages: First, the stage of pre-alignment. The latter consists on building for each input ontology a hierarchy of fuzzy conceptual clusters. The goal is to reduce the alignment task from two full ontologies to two reduced conceptual clusters. The second stage consists on aligning the two hierarchical structures of both source and target ontologies. Thirdly, the validated alignments are used to enrich the reference ontology with new concepts in order to increase the granularity of the knowledge base. The second level of management is interested in the target mammographic ontology relational enrichment by novel relations deducted from domain database. The latter includes medical records of mammograms collected from radiology services. This section includes four main steps: i) the preprocessing of textual data ii) the application of techniques for data mining (or knowledge extraction) to extract new associations from past experience in the form of rules, iii) the post-processing of the generated rules. The latter is to filter and classify the rules in order to facilitate their interpretation and validation by expert, vi) The enrichment of the ontology by new associations between concepts. This approach has been implemented and validated on real mammographic ontologies and patient data provided by Taher Sfar and Ben Arous hospitals. The research work presented in this manuscript relates to knowledge using and merging from heterogeneous sources in order to improve the knowledge management process.