Les entrepôts de données jouent un rôle important dans la collecte et l'archivage d'une grande masse d'informations. Ces dernières sont utilisées dans la gestion et la prise des décisions pour des affaires stratégiques de l'entreprise. Cependant, l'exécution des requêtes complexes dans une grande masse d'information dégrade les performances du système d'entrepôt de données, dont la vitesse d'exécution des requêtes. Une des techniques les plus répandues pour remédier au problème précédent est de mettre en place un algorithme de compression de données. En effet, la compression de données permet d'une part de réduire le volume de données d'une table et d'autre part de charger et de traiter beaucoup des données en mémoire centrale et évite l'accès fréquent au disque de l'ordinateur. Aujourd'hui, il existe plusieurs systèmes de gestion de base de données qui intègrent différents algorithmes de compression de données. La plupart de ces algorithmes convergent vers une technique commune basée sur l'utilisation d'un dictionnaire de données. Ce dernier permet d'enregistrer une valeur unique correspondante aux données répétitives trouvées dans la table de données. Notre recherche dans ce mémoire vise, premièrement, à exploiter les algorithmes de compressions en particulier l'algorithme de compression de base de données Oracle; deuxièmement, à proposer un nouveau prototype de compression de données inspiré de l'approche Oracle. Ce prototype introduit un nouveau concept d'un dictionnaire hiérarchique. Ce dernier est défini par une structure hiérarchique contenant un super dictionnaire de données relié à plusieurs dictionnaires de données. Le super dictionnaire a pour rôle d'enregistrer toutes les valeurs communes entre les dictionnaires. La mise en œuvre de ce nouveau prototype a pour but de développer les techniques de compression de données et d'améliorer les performances de l'entrepôt de données. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Entrepôt de données (ACM 98, H.2.7), Compression (ACM 98, E.4), Dictionnaires (ACM 98, H.3.1), Performances (ACM 98, K.6.2).