Vues de sécurité xml : requêtes, mises à jour, et schémas. Les évolutions technologiques ont consacré l'émergence des services web et du stockage des données en ligne, en complément des bases de données traditionnelles. Ces évolutions facilitent l'accès aux données, mais en contrepartie soulèvent de nouvelles problématiques de sécurité. La mise en œuvre de politiques de contrôle d'accès appropriées est une des approches permettant de réduire ces risques.Nous étudions ici les politiques de contrôle d'accès au niveau d'un document XML, politiques que nous modélisons par des vues de sécurité XML (non matérialisées) à l'instar de Fan et al. Ces vues peuvent être représentées facilement par des alignements d'arbres grâce à l'absence d'opérateurs arithmétiques ou de restructuration. Notre objectif est par conséquent d'examiner comment manipuler efficacement ce type de vues, à l'aide des méthodes formelles, et plus particulièrement des techniques de réécriture de requêtes et la théorie des automates d'arbres. Trois directions principales ont orienté nos recherches: nous avons tout d'abord élaboré des algorithmes pour évaluer l'expressivité d'une vue, en fonction des requêtes qui peuvent être exprimées à travers cette vue. Il s'avère que l'on ne peut décider en général si une vue permet d'exprimer une requête particulière, mais cela devient possible lorsque la vue satisfait des hypothèses générales. En second lieu, nous avons considéré les problèmes soulevés par la mises à jour du document à travers une vue. Enfin, nous proposons des solutions pour construire automatiquement un schéma de la vue. En particulier, nous présentons différentes techniques pour représenter de façon approchée l'ensemble des documents au moyen d'une DTD.

La mise en réseau des dispositifs de gestion de l'information, qu'ils soient de petite taille (capteur - dispositif) ou de grande taille (cluster -super calcu- lateur) accompagnent et accélèrent l'émergence d'une informatique ubiquitaire. Ce mouvement de fond entraîne une explosion, tant de la quantité que de la diversité de l'information disponible. Le sens même de ces informations est souvent ignoré par les traitements opérés dans les couches basses des systèmes qui gèrent ces informations. Dans un contexte où les sources d'information deviennent surabondantes, l'exé- cution de l'opération la plus élémentaire, portant sur la plus élémentaire des in- formations, passe par la maîtrise du sens associé aux données manipulées. Une des évolutions majeures à venir est donc, l'intégration, au cœur des systèmes, du sens associé à l'information et aux processus de traitement. Les domaines plus particulièrement développés sont la recherche de sens dans les textes et la gestion de données dans les systèmes ubiquitaires à grande échelle. Ces recherches ont été conduites au sein de la communauté IMAG et se poursuivent aujourd'hui dans l'équipe SIGMA - laboratoire LIG et de l'Université Joseph Fourier.

L'analyse en ligne OLAP permet une navigation interactive dans les données, une visualisation rapide de l'information et une exploration de la structure multidimensionnelle des données. Une des limites est de se restreindre à des aspects exploratoires et navigationnels. De plus, avec l'avènement des données complexes (données multi-format et/ou multi-structure et/ou multi-source et/ou multi-modale et/ou multi-version), l'analyse en ligne doit s'adapter à la nature spécifique de ces données tout en gardant l'esprit de l'OLAP. Les opérateurs OLAP sont définis pour des données classiques et sont souvent inadaptés quand il s'agit de données complexes par exemple composées de textes, images, son ou vidéos. Les limites de l'OLAP ainsi que la spécificité des données complexes nécessitent une évolution ou adaptation de l'OLAP. Il devient nécessaire de : (1) enrichir les possibilités de l'analyse OLAP en la dotant de nouvelles possibilités ; (2) créer une analyse en ligne adaptée aux données complexes ; (3) faire évoluer l'OLAP vers une analyse sémantique des données. Dans cette vaste problématique, nous choisissons de traiter les questions d'agrégation et visualisation des données complexes, de réorganisation du cube pour identifier des régions d'analyse intéressantes, et d'étendre l'OLAP à des possibilités d'explication et de prédiction. Pour toutes ces questions, nous essayons également de tenir compte de la sémantique véhiculée par les données. Pour apporter des premières solutions, nous orientons vers une combinaison des principes de l'OLAP, de la fouille de données et de la recherche d'information. Afin d'introduire une analyse explicative dans l'OLAP, nous faisons une recherche guidée de règles d'association dans le cube. Cela nous conduit à modifier la définition du support et de la confiance d'une règle. Les arbres de régression nous permettent de proposer à l'utilisateur de faire de la prédiction dans le cube et d'avoir ainsi une démarche de type What If Analysis. Pour l'analyse des données complexes, deux méthodes factorielles (AFC et ACM) rendent possible la visualisation des faits dans un cube et la détection de régions intéressantes en réorganisant les dimensions du cube. Nous proposons également une agrégation sémantique des faits et une nouvelle hiérarchie de dimension construite automatiquement grâce aux principes d'une méthode de classification (CAH). Nos propositions sont une première démonstration de la faisabilité de combiner l'OLAP à d'autres techniques comme la fouille de données et la recherche d'information pour faire significativement évoluer l'analyse en ligne et s'adapter aux données complexes. L'OLAP a commencé à s'adapter à leur structure et à leur spécificité (XOLAP - XML OLAP, SOLAP - spatial OLAP). Mais il faut aller au delà et nous pensons qu'un des défis est d'extraire et d'analyser (en ligne) la sémantique contenue dans les données complexes. Ce point constitue un véritable verrou scientifique mais qui est que partiellement abordé par la communauté scientifique. Il faudrait également identifier tous les problèmes posés par les données complexes et ce quels que soient leur nature, contexte ou spécificités. Nous voulons poursuivre nos travaux dans cette voie et faire évoluer l'OLAP vers une nouvelle génération d'analyse en ligne : l'OLAP sémantique. Les problèmes majeurs à traiter seront comment : (1) modéliser toutes les formes de données complexes, leur sémantique et leurs liens ; (2) analyser en ligne les données complexes ; (3) Intégrer les connaissances de l'utilisateur dans le processus de l'analyse ?

La publication de données soucieuse du respect de la vie privée est au coeur des préoccupations des organisations qui souhaitent publier leurs données. Un nombre croissant d'entreprises et d'organismes collectent et publient des données à caractère personnel pour diverses raisons (études démographiques, recherche médicale,...). Selon ces cas, celui qui publie les données fait face au dilemme suivant : comment permettre à un tiers l'analyse de ces données tout en évitant de divulguer des informations trop sensibles, relatives aux individus concernés? L'enjeu est donc la capacité à publier des jeux de données en maîtrisant ce risque de divulgation, c.a.d. de traiter l'opposition entre deux critères : d'un côté, on souhaite garantir la préservation de la confidentialité sur des données personnelles et, d'autre part, on souhaite préserver au maximum l'utilité du jeu de données pour ceux qui l'exploiteraient (notamment, des chercheurs). Dans ce travail, nous cherchons d'abord à élaborer plusieurs notions d'anonymisation des données selon plusieurs contextes. Nous montrons que les index spatiaux sont extrêmement efficaces dans le cadre de la publication de données, en raison de leur capacité à passer à l'échelle. Une évaluation empirique approfondie révèle qu'il est possible de diffuser des données de grande qualité et préservant un certain niveau de confidentialité dans les données. Il est de plus possible de traiter efficacement de très grands jeux de données en grandes dimensions et cette méthode peut être étendue à un niveau de confidentialité plus fort (differential privacy). Par ailleurs, la publication séquentielle de données (mise à jour du jeu de données) est cruciale dans un grand nombre d'applications. Nous proposons une technique menant à bien cette tâche, garantissant à la fois une forte confidentialité des données et une très bonne préservation de leur utilité.

La fouille de données et la Programmation Par Contraintes (PPC) sont deux domaines de l'informatique qui ont eu, jusqu'à très récemment, des destins séparés. Cette thèse est l'une des toutes premières à s'intéresser aux liens entre la fouille de données et la PPC, et notamment aux apports de cette dernière à l'extraction de motifs sous contraintes. Différentes méthodes génériques pour la découverte de motifs locaux ont été proposées. Mais, ces méthodes ne prennent pas en considération le fait que l'intérêt d'un motif dépend souvent d'autres motifs. Un tel motif est appelé motif n-aire. Très peu de travaux concernant l'extraction de motifs n-aires ont été menés et les méthodes développées sont toutes ad hoc. Cette thèse propose un cadre unifié pour modéliser et résoudre les contraintes n-aires en fouille de données. Tout d'abord, l'extraction de motifs n-aires est modélisée sous forme de problème de satisfaction de contraintes (CSP). Puis, un langage de requêtes à base de contraintes de haut niveau est proposé. Ce langage permet d'exprimer une large panoplie de contraintes n-aires. Plusieurs méthodes de résolution sont développées et comparées. Les apports principaux de ce cadre sont sa déclarativité et sa généricité. Il s'agit du premier cadre générique et flexible permettant la modélisation et la résolution de contraintes n-aires en fouille de données.

Les systèmes de recommandation (RS) et le pair-à-pair (P2) sont complémen-taires pour faciliter le partage de données à grande échelle: RS pour filtrer et person-naliser les requêtes des utilisateurs, et P2P pour construire des systèmes de partage de données décentralisés à grande échelle. Cependant, il reste beaucoup de difficultés pour construire des RS efficaces dans une infrastructure P2P. Dans cette thèse, nous considérons des communautés en ligne à grande échelle, où les utilisateurs notent les contenus qu'ils explorent et gardent dans leur espace de travail local les contenus de qualité pour leurs sujets d'intérêt. Notre objectif est de construire un P2P-RS efficace pour ce contexte. Nous exploitons les sujets d'intérêt des utilisateurs (extraits automatiquement des contenus et de leurs notes) et les don-nées sociales (amitié et confiance) afin de construire et maintenir un overlay P2P so-cial. La thèse traite de plusieurs problèmes. D'abord, nous nous concentrons sur la conception d'un P2P-RS qui passe à l'échelle, appelé P2Prec, en combinant les ap-proches de recommandation par filtrage collaboratif et par filtrage basé sur le contenu. Nous proposons alors de construire et maintenir un overlay P2P dynamique grâce à des protocoles de gossip. Nos résultats d'expérimentation montrent que P2Prec per-met d'obtenir un bon rappel avec une charge de requêtes et un trafic réseau accep-tables. Ensuite, nous considérons une infrastructure plus complexe afin de construire et maintenir un overlay P2P social, appelé F2Frec, qui exploite les relations sociales entre utilisateurs. Dans cette infrastructure, nous combinons les aspects filtrage par contenu et filtrage basé social, pour obtenir un P2P-RS qui fournit des résultats de qualité et fiables. A l'aide d'une évaluation de performances extensive, nous mon-trons que F2Frec améliore bien le rappel, ainsi que la confiance dans les résultats avec une surcharge acceptable. Enfin, nous décrivons notre prototype de P2P-RS que nous avons implémenté pour valider notre proposition basée sur P2Prec et F2Frec.

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l'analyse des données de simulation issues du modèle agro-hydrologique TNT. Les objectifs consistaient à élaborer des méthodes d'analyse des résultats de simulation qui replacent l'utilisateur au coeur du processus décisionnel, et qui permettent d'analyser et d'interpréter de gros volumes de données de manière efficace. La démarche développée consiste à utiliser des méthodes d'analyse multidimensionnelle interactive. Tout d'abord, nous avons proposé une méthode d'archivage des résultats de simulation dans une base de données décisionnelle (i.e. entrepôt de données), adaptée au caractère spatio-temporel des données de simulation produites. Ensuite, nous avons suggéré d'analyser ces données de simulations avec des méthodes d'analyse en ligne (OLAP) afin de fournir aux acteurs des informations stratégiques pour améliorer le processus d'aide à la prise de décision. Enfin, nous avons proposé deux méthodes d'extraction de skyline dans le contexte des entrepôts de données afin de permettre aux acteurs de formuler de nouvelles questions en combinant des critères environnementaux contradictoires, et de trouver les solutions compromis associées à leurs attentes, puis d'exploiter les préférences des acteurs pour détecter et faire ressortir les données susceptibles de les intéresser. La première méthode EC2Sky, permet un calcul incrémental et efficace des skyline en présence de préférences utilisateurs dynamiques, et ce malgré de gros volumes de données. La deuxième méthode HSky, étend la recherche des points skyline aux dimensions hiérarchiques. Elle permet aux utilisateurs de naviguer le long des axes des dimensions hiérarchiques (i.e. spécialisation / généralisation) tout en assurant un calcul en ligne des points skyline correspondants. Ces contributions ont été motivées et expérimentées par l'application de gestion des pratiques agricoles pour l'amélioration de la qualité des eaux des bassins versants agricoles, et nous avons proposé un couplage entre le modèle d'entrepôt de données agro-hydrologiques construit et les méthodes d'extraction de skyline proposées.

La première partie de ma thèse est la description d'un modèle algébrique pour la gestion des séquences temporelles synchronisées. Ce modèle est une extension du modèle relationnel classique auquel on ajoute un type nouveau, le type séquence temporelle. L'algèbre relationnelle est augmentée de trois opérateurs dédiés à ce nouveau type. Ces opérateurs permettent de retrouver toutes les opérations classiquement conduites sur des séquences temporelles. Le langage utilisateur correspondant est exposé, ainsi que de nombreux exemples, puisés notamment dans le domaine de la gestion des partitions symboliques. La seconde partie est la description d'un index permettant de réaliser plusieurs types de recherches dans des partitions symboliques (exacte, transposée, avec ou sans rythme et approchée). Il repose notamment sur la notion de signature algébrique. Dans la dernière partie, je décris une plateforme dédiée à la gestion du contenu musical symbolique qui est une application des deux précédentes parties.

Actuellement la plupart des restitutions en patrimoine historique décrivent les édifices patrimoniaux comme un ensemble d'entités statiques et inaltérables. Toutefois, les sites historiques peuvent avoir une histoire très complexe, parfois riche d'évolutions, parfois seulement partiellement connue grâce aux sources documentaires. Trois aspects importants conditionnent l'analyse et l'interprétation du patrimoine historique. Tout d'abord, les bâtiments peuvent subir des transformations importantes ou ils peuvent disparaître au fil du temps. Deuxièmement, l'incertitude est très fréquente en patrimoine historique sous diverses formes : parfois il est impossible de définir la datation, parfois la forme originelle du bâtiment ou sa position spatiale. Troisièmement, la documentation historique concernant les états passés est hétérogène, douteuse, incomplète, et parfois contradictoire. Cette thèse propose une approche intégrée de modélisation capable d'une part de structurer les entités morphologiques spatiales en fonction du temps, d'autre part de conserver l'historique des évolutions architecturales. De plus, des hypothèses multiples à propos des sites historiques devraient être prises en compte. Comme la géométrie n'est pas suffisante pour comprendre les transformations des sites historiques, une interface de visualisation basée sur des graphes est intégrée pour manipuler les géométries et pour comprendre les transformations des édifices et leurs relations.

Depuis de nombreuses années, plusieurs communautés telles que IMS (Intelligent Manufacturing Systems), HMS (Holonic Manufacturing System) ont suggéré l'utilisation de produits intelligents pour rendre les systèmes adaptables et adaptatifs et ont montré les bénéfices pouvant être réalisés, tant au niveau économique, qu'au niveau de la traçabilité des produits, qu'au niveau du partage des informations ou encore de l'optimisation des procédés de fabrication. Cependant, un grand nombre de questions restent ouvertes comme la collecte des informations liées au produit, leur stockage à travers la chaîne logistique, ou encore la dissémination et la gestion de ces informations tout au long de leur cycle de vie. La contribution de cette thèse est la définition d'un cadre de dissémination des informations relatives au produit durant l'ensemble de son cycle de vie. Ce cadre de dissémination est associé à un nouveau paradigme qui change radicalement la manière de voir le produit et la matière. Ce nouveau concept consiste à donner la faculté au produit d'être intrinsèquement et intégralement communicant. Le cadre de dissémination des informations offre la possibilité à l'utilisateur d'embarquer des informations sensibles au contexte d'utilisation du produit communicant. Outre la définition du processus de dissémination des informations, cette thèse offre un aperçu des champs de recherche, tant scientifiques que technologiques, à investiguer par l'avenir concernant le concept de matière communicante.