La numérisation des documents et le développement des technologies Internet ont engendré une augmentation permanente du nombre de documents et de types de documents disponibles. Face à cette masse documentaire, XML (eXtensible Markup Language) s’est imposé comme format standard de structuration et d’échange de documents. Ainsi, un nombre de plus en plus important de documents devient disponible sous ce format. Ces documents XML peuvent être classés en deux types : les documents XML orienté-données et les documents XML orienté-textes. Les documents XML orienté-données sont constitués d’un ensemble d’éléments généralement courts et précis et sont similaires aux données relationnelles. Nous constatons que les balises utilisées pour ce type de documents décrivent généralement d’une manière précise le contenu, et offrent la sémantique basique nécessaire à la description de l’information (Exemples de balises : Article, Client, Quantité, Prix). A contrario, les documents XML orienté-textes sont riches en texte et utilisent des balises qui reflètent la plupart du temps un découpage (structurel) logique (exemples de balises : Contenu, Section, Paragraphe). Malheureusement, ces balises n’ont qu’une très pauvre vocation sémantique. Partant de cette constatation, le développement d’approches supportées par des outils automatisés permettant de décrire la sémantique des documents XML orientés-textes devient un besoin urgent, voire une nécessité pour certains usages. Dans ce contexte, nous proposons une approche de structuration sémantique des documents XML à partir de leurs structures logiques et de leurs contenus. Elle construit une arborescence de concepts. Cette approche de structuration sémantique passe par quatre phases : 1) Extraction des termes des contenus des documents en utilisant des techniques de recherche d’information ; 2) Détermination d’une taxonomie1 qui sera affectée au document, c’est-à-dire celle qui correspond au mieux à sa sémantique (cette étape se base sur une démarche de pondération d’un ensemble de taxonomies candidates) ; 3) Affectation, à chaque élément feuille de la structure logique du document, du concept le plus significatif à partir de la taxonomie retenue ; 4) Inférence de concepts aux éléments non feuilles du document. Notre approche de structuration sémantique des documents se base sur l’indexation sémantique et diffère des autres travaux par : 1) Le choix d’une taxonomie appropriée pour chaque document, il s’agit de déterminer la taxonomie qui décrit au mieux la sémantique du document, et 2) La pondération des concepts extraits de manière à donner plus d’importance aux concepts les plus spécifiques car nous partons du constat suivant : plus le niveau auquel se situe le concept est bas dans la hiérarchie, plus l’information qu’il apporte est fine et ciblée. Pour exploiter ces structures sémantiques, nous avons étendu le méta-modèle d’entrepôts de documents pour assurer leur stockage. De plus, nous avons introduit le concept de métadocument afin de permettre l’interrogation de ces structures sémantiques. Enfin, pour évaluer nos propositions, nous avons mené un ensemble d’expérimentations sur la collection de documents XML ImageCLEFMed 2010 en utilisant la ressource sémantique MeSH (NML's Medical Subject Headings). Les résultats obtenus montrent que l’algorithme de pondération des concepts des taxonomies qui a été proposé permet de sélectionner avec précision la taxonomie pertinente pour un document donné et, en conséquence, les concepts pertinents à affecter aux éléments feuilles de la structure sémantique de ce document. / Le résumé en anglais n'a pas été communiqué par l'auteur.

Les entrepôts de la logistique, secteur charnière entre production et consommation, ne produisent pas une marchandise en particulier, mais un flux de marchandises. Partant du constat que le secteur, en forte croissance ces dernières années, a été le plus souvent étudié par les sciences sociales de manière globale, l’objectif de la thèse est d’analyser de manière intensive deux entrepôts logistiques appartenant à la même entreprise dans deux contextes nationaux et régionaux différents, le nord-est de l’Italie et la région parisienne. Plusieurs interrogations traversent cette enquête. Comment les entreprises multinationales de logistique s’adaptent-elles au contexte juridique, économique et social dans lequel elles opèrent et comment participent-elles à le transformer ? Quels sont les personnels mobilisés ? Quelles sont leurs conditions et pratiques de travail ? L’analyse porte donc sur l’organisation du travail, sur les effets des politiques de recrutement et de gestion sur les expériences sociales des ouvriers migrants et locaux, sur les interactions entre salariés et entre groupes, ainsi que sur les pratiques de résistances formelles et informelles. La recherche s’appuie sur une enquête ethnographique dans les deux entrepôts, ainsi que sur une série d’entretiens biographiques. La thèse se situe au croisement d’une sociologie du travail et d’une sociologie des organisations, d’une sociologie des mobilisations collectives et de la segmentation du marché de l’emploi, d’une sociologie des classes populaires, et plus secondairement d’une sociologie des espaces urbains. / Zipper between production and consumption, the logistics warehouses, rather than a specific good, product a flow of commodities. The sector has been growing fastly in the last years, and it is usually studied from a global perspective within social sciences. The aim of this thesis is to elaborate an in depth analysis on two warehouses of the same multinational logistics company within two distinct national and regional contexts: the Italian North-East and the Paris metropolis. The thesis is structured around many research questions: How do the logistics multinational companies adapt to the juridical, economic, and social context where they operate? How do they contribute to its transformation? Which recruitment policies do they apply? What are the practices and the working conditions? The analysis is then focused on the organization of the labour process, on the specific effects that the recruitment policies and the labour-force management produce on the social experiences of local and migrant workers, on the interactions and relationships between groups within the workplace, as well as on the formal and informal resistance practices played by the workers. The research is based on an ethnographic enquiry inside the two warehouses and on a series of biographic interviews. The thesis is at the crossroad between different sociological approaches: sociology of work and organizations, collective mobilizations and the segmentation of labour market, popular classes and, to a lesser extent, sociology of urban spaces.

Les entrepôts de données et les systèmes d'analyse en ligne OLAP (On-Line Analytical Processing) fournissent des méthodes et des outils permettant l'analyse de données issues des systèmes d'information des entreprises. Mais, seules 20% des données d'un système d'information est constitué de données analysables par les systèmes OLAP actuels. Les 80% restant, constitués de documents, restent hors de portée de ces systèmes faute d'outils ou de méthodes adaptés. Pour répondre à cette problématique nous proposons un modèle conceptuel multidimensionnel pour représenter les concepts d'analyse. Ce modèle repose sur un unique concept, modélisant à la fois les sujets et les axes d'une analyse. Nous y associons une fonction pour agréger des données textuelles afin d'obtenir une vision synthétique des informations issues de documents. Cette fonction résume un ensemble de mots-clefs par un ensemble plus petit et plus général. Nous introduisons un noyau d'opérations élémentaires permettant la spécification d'analyses multidimensionnelles à partir des concepts du modèle ainsi que leur manipulation pour affiner une analyse. Nous proposons également une démarche pour l'intégration des données issues de documents, qui décrit les phases pour concevoir le schéma conceptuel multidimensionnel, l'analyse des sources de données ainsi que le processus d'alimentation. Enfin, pour valider notre proposition, nous présentons un prototype.

Ces dernières années ont vu une croissance phénoménale dans la production et la diffusion des données spatiales de sources aussi variées qu'hétérogènes. Cela a généré des besoins d'intégration dans des entrepôts de données et des perspectives d'analyse exploratoire et de fouille de données spatiales et spatiotemporelles. Nos travaux se placent dans ce contexte visant l'analyse et l'extraction des connaissances depuis les bases de données spatiotemporelles. Ils traitent différents aspects allant de la modélisation avancée des données spatiales, à la fouille de ces données en passant par leur intégration dans un entrepôt, l'optimisation des requêtes et l'analyse en ligne. Ainsi, nous décrivons nos approches pour la modélisation 3D, puis pour la modélisation spatiotemporelle d'objets mobiles. Ensuite, l'intégration de données spatiales est traitées selon deux aspects : l'intégration de formats et l'intégration de données par l'appariement géométrique. Une architecture d'entrepôt de données spatiales basée sur les standards XML et GML est proposée, puis dotée d'une technique d'optimisation de requêtes spatiales basée sur un cache sémantique. L'exploration des données spatiotemporelles a donné lieu à des solutions originales extension de l'OLAP. Enfin, différentes approches sont proposées pour la fouille de données spatiales. Nous avons ouvert le spectre de nos recherches à la fouille d'autres données complexes, telles que les données séquentielles et textuelles. Ces travaux ainsi que les développements futurs sont exposés dans ce mémoire.

Le volume et la complexité des données générées par les systèmes d'information croissent de façon singulière dans les entrepôts de données. Le domaine de l'informatique décisionnelle (aussi appelé BI) a pour objectif d'apporter des méthodes et des outils pour assister les utilisateurs dans leur tâche de recherche d'information. En effet, les sources de données ne sont en général pas centralisées, et il est souvent nécessaire d'interagir avec diverses applications. Accéder à l'information est alors une tâche ardue, alors que les employés d'une entreprise cherchent généralement à réduire leur charge de travail. Pour faire face à ce constat, le domaine " Enterprise Search " s'est développé récemment, et prend en compte les différentes sources de données appartenant aussi bien au réseau privé d'entreprise qu'au domaine public (telles que les pages Internet). Pourtant, les utilisateurs de moteurs de recherche actuels souffrent toujours de du volume trop important d'information à disposition. Nous pensons que de tels systèmes pourraient tirer parti des méthodes du traitement naturel des langues associées à celles des systèmes de questions/réponses. En effet, les interfaces en langue naturelle permettent aux utilisateurs de rechercher de l'information en utilisant leurs propres termes, et d'obtenir des réponses concises et non une liste de documents dans laquelle l'éventuelle bonne réponse doit être identifiée. De cette façon, les utilisateurs n'ont pas besoin d'employer une terminologie figée, ni de formuler des requêtes selon une syntaxe très précise, et peuvent de plus accéder plus rapidement à l'information désirée. Un challenge lors de la construction d'un tel système consiste à interagir avec les différentes applications, et donc avec les langages utilisés par ces applications d'une part, et d'être en mesure de s'adapter facilement à de nouveaux domaines d'application d'autre part. Notre rapport détaille un système de questions/réponses configurable pour des cas d'utilisation d'entreprise, et le décrit dans son intégralité. Dans les systèmes traditionnels de l'informatique décisionnelle, les préférences utilisateurs ne sont généralement pas prises en compte, ni d'ailleurs leurs situations ou leur contexte. Les systèmes état-de-l'art du domaine tels que Soda ou Safe ne génèrent pas de résultats calculés à partir de l'analyse de la situation des utilisateurs. Ce rapport introduit une approche plus personnalisée, qui convient mieux aux utilisateurs finaux. Notre expérimentation principale se traduit par une interface de type search qui affiche les résultats dans un dashboard sous la forme de graphes, de tables de faits ou encore de miniatures de pages Internet. En fonction des requêtes initiales des utilisateurs, des recommandations de requêtes sont aussi affichées en sus, et ce dans le but de réduire le temps de réponse global du système. En ce sens, ces recommandations sont comparables à des prédictions. Notre travail se traduit par les contributions suivantes : tout d'abord, une architecture implémentée via des algorithmes parallélisés et qui prend en compte la diversité des sources de données, à savoir des données structurées ou non structurées dans le cadre d'un framework de questions/réponses qui peut être facilement configuré dans des environnements différents. De plus, une approche de traduction basée sur la résolution de contrainte, qui remplace le traditionnel langage-pivot par un modèle conceptuel et qui conduit à des requêtes multidimensionnelles mieux personnalisées. En outre, en ensemble de patrons linguistiques utilisés pour traduire des questions BI en des requêtes pour bases de données, qui peuvent être facilement adaptés dans le cas de configurations différentes.

Le volume et la complexité des données générées par les systèmes d'information croissent de façon singulière dans les entrepôts de données. Le domaine de l'informatique décisionnelle (aussi appelé BI) a pour objectif d'apporter des méthodes et des outils pour assister les utilisateurs dans leur tâche de recherche d'information. En effet, les sources de données ne sont en général pas centralisées, et il est souvent nécessaire d'interagir avec diverses applications. Accéder à l'information est alors une tâche ardue, alors que les employés d'une entreprise cherchent généralement à réduire leur charge de travail. Pour faire face à ce constat, le domaine "Enterprise Search" s'est développé récemment, et prend en compte les différentes sources de données appartenant aussi bien au réseau privé d'entreprise qu'au domaine public (telles que les pages Internet). Pourtant, les utilisateurs de moteurs de recherche actuels souffrent toujours de du volume trop important d'information à disposition. Nous pensons que de tels systèmes pourraient tirer parti des méthodes du traitement naturel des langues associées à celles des systèmes de questions/réponses. En effet, les interfaces en langue naturelle permettent aux utilisateurs de rechercher de l'information en utilisant leurs propres termes, et d'obtenir des réponses concises et non une liste de documents dans laquelle l'éventuelle bonne réponse doit être identifiée. De cette façon, les utilisateurs n'ont pas besoin d'employer une terminologie figée, ni de formuler des requêtes selon une syntaxe très précise, et peuvent de plus accéder plus rapidement à l'information désirée. Un challenge lors de la construction d'un tel système consiste à interagir avec les différentes applications, et donc avec les langages utilisés par ces applications d'une part, et d'être en mesure de s'adapter facilement à de nouveaux domaines d'application d'autre part. Notre rapport détaille un système de questions/réponses configurable pour des cas d'utilisation d'entreprise, et le décrit dans son intégralité. Dans les systèmes traditionnels de l'informatique décisionnelle, les préférences utilisateurs ne sont généralement pas prises en compte, ni d'ailleurs leurs situations ou leur contexte. Les systèmes état-de-l'art du domaine tels que Soda ou Safe ne génèrent pas de résultats calculés à partir de l'analyse de la situation des utilisateurs. Ce rapport introduit une approche plus personnalisée, qui convient mieux aux utilisateurs finaux. Notre expérimentation principale se traduit par une interface de type search qui affiche les résultats dans un dashboard sous la forme de graphes, de tables de faits ou encore de miniatures de pages Internet. En fonction des requêtes initiales des utilisateurs, des recommandations de requêtes sont aussi affichées en sus, et ce dans le but de réduire le temps de réponse global du système. En ce sens, ces recommandations sont comparables à des prédictions. Notre travail se traduit par les contributions suivantes : tout d'abord, une architecture implémentée via des algorithmes parallélisés et qui prend en compte la diversité des sources de données, à savoir des données structurées ou non structurées dans le cadre d'un framework de questions-réponses qui peut être facilement configuré dans des environnements différents. De plus, une approche de traduction basée sur la résolution de contrainte, qui remplace le traditionnel langage-pivot par un modèle conceptuel et qui conduit à des requêtes multidimensionnelles mieux personnalisées. En outre, en ensemble de patrons linguistiques utilisés pour traduire des questions BI en des requêtes pour bases de données, qui peuvent être facilement adaptés dans le cas de configurations différentes. Enfin, nous avons implémenté une application pour iPhone/iPad et une interface de type "HTML" qui démontre la faisabilité des différentes approches développées grâce à un ensemble de mesures d'évaluations pour l'élément principal (le composant de traduction) et un scénario d'évaluation pour le framework dans sa globalité. Dans ce but, nous introduisons un ensemble de requêtes pouvant servir à évaluer d'autres système de recherche d'information dans le domaine, et nous montrons que notre système se comporte de façon similaire au système de référence WolframAlpha, en fonction des paramètres d'évaluation.

La personnalisation vise à recueillir les intérêts, les préférences, les usages, les contraintes, le contexte, etc. souvent considérés comme faisant partie de ce que l'on appelle ''profil utilisateur'' pour ensuite les intégrer dans un système et les exploiter afin de permettre à l'utilisateur d'accéder rapidement aux informations les plus pertinentes pour lui. Par ailleurs, au sein d'une organisation, différents acteurs sont amenés à prendre des décisions à différents niveaux de responsabilité et ont donc besoin de réaliser des analyses à partir de l'entrepôt de données pour supporter la prise de décision. Ainsi, dans le contexte de cette communauté d'utilisateurs de l'entrepôt de données, la notion de collaboration émerge. Il est alors intéressant de combiner les concepts de personnalisation et de collaboration pour approcher au mieux les besoins des utilisateurs en leur recommandant des analyses en ligne pertinentes. L'objectif de ce mémoire est de proposer une approche collaborative pour l'OLAP, impliquant plusieurs utilisateurs, dirigée par un processus de personnalisation intégré aux systèmes décisionnels afin de pouvoir aider l'utilisateur final dans son processus d'analyse en ligne. Qu'il s'agisse de personnalisation du modèle d'entrepôt, de recommandation de requêtes décisionnelles ou de recommandation de chemins de navigation au sein des cubes de données, l'utilisateur a besoin d'un système décisionnel efficace qui l'aide dans sa démarche d'analyse en ligne. La finalité est de fournir à l'utilisateur des réponses pertinentes proches de ses besoins pour qu'il puisse mieux appréhender ses prises de décision. Nous nous sommes intéressés dans cette thèse à trois problèmes relevant de la prise en compte de l'utilisateur au sein des entrepôts de données et de l'OLAP. Nos contributions s'appuient sur la combinaison de techniques issues de la fouille de données avec les entrepôts et OLAP. Notre première contribution est une approche qui consiste à personnaliser les hiérarchies de dimensions afin d'obtenir des axes d'analyse nouveaux sémantiquement plus riches pouvant aider l'utilisateur à réaliser de nouvelles analyses non prévues par le modèle de l'entrepôt initial. En effet, nous relâchons la contrainte du modèle fixe de l'entrepôt, ce qui permet à l'utilisateur de créer de nouveaux axes d'analyse pertinents en tenant compte à la fois de ses contraintes et des connaissances enfouies dans les données entreposées. Notre approche repose sur une méthode d'apprentissage non-supervisé, le k-means contraint, capable de créer de nouveaux regroupements intéressants des données entreposées pouvant constituer un nouveau niveau de hiérarchie permettant de réaliser de nouvelles requêtes décisionnelles. L'intérêt est alors de pouvoir exploiter ces nouveaux niveaux de hiérarchie pour que les autres utilisateurs appartenant à la même communauté d'utilisateurs puissent en tirer profit, dans l'esprit d'un système collaboratif dans lequel chacun apporte sa pierre à l'édifice. Notre deuxième contribution est une approche interactive pour aider l'utilisateur à formuler de nouvelles requêtes décisionnelles pour construire des cubes OLAP pertinents en s'appuyant sur ses requêtes décisionnelles passées, ce qui lui permet d'anticiper sur ses besoins d'analyse futurs. Cette approche repose sur l'extraction des motifs fréquents à partir d'une charge de requêtes associée à un ou à un ensemble d'utilisateurs appartenant à la même communauté d'acteurs d'une organisation. Notre intuition est que la pertinence d'une requête décisionnelle est fortement corrélée avec la fréquence d'utilisation par l'utilisateur (ou un ensemble d'utilisateurs) des attributs associés à l'ensemble de ses (leurs) requêtes précédentes. Notre approche de formulation de requêtes (...) / The objective of this thesis is to provide a collaborative approach to the OLAP involving several users, led by an integrated personalization process in decision-making systems in order to help the end user in their analysis process. Whether personalizing the warehouse model, recommending decision queries or recommending navigation paths within the data cubes, the user need an efficient decision-making system that assist him. We were interested in three issues falling within data warehouse and OLAP personalization offering three major contributions. Our contributions are based on a combination of datamining techniques with data warehouses and OLAP technology. Our first contribution is an approach about personalizing dimension hierarchies to obtain new analytical axes semantically richer for the user that can help him to realize new analyzes not provided by the original data warehouse model. Indeed, we relax the constraint of the fixed model of the data warehouse which allows the user to create new relevant analysis axes taking into account both his/her constraints and his/her requirements. Our approach is based on an unsupervised learning method, the constrained k-means. Our goal is then to recommend these new hierarchy levels to other users of the same user community, in the spirit of a collaborative system in which each individual brings his contribution. The second contribution is an interactive approach to help the user to formulate new decision queries to build relevant OLAP cubes based on its past decision queries, allowing it to anticipate its future analysis needs. This approach is based on the extraction of frequent itemsets from a query load associated with one or a set of users belonging to the same actors in a community organization. Our intuition is that the relevance of a decision query is strongly correlated to the usage frequency of the corresponding attributes within a given workload of a user (or group of users). Indeed, our approach of decision queries formulation is a collaborative approach because it allows the user to formulate relevant queries, step by step, from the most commonly used attributes by all actors of the user community. Our third contribution is a navigation paths recommendation approach within OLAP cubes. Users are often left to themselves and are not guided in their navigation process. To overcome this problem, we develop a user-centered approach that suggests the user navigation guidance. Indeed, we guide the user to go to the most interesting facts in OLAP cubes telling him the most relevant navigation paths for him. This approach is based on Markov chains that predict the next analysis query from the only current query. This work is part of a collaborative approach because transition probabilities from one query to another in the cuboids lattice (OLAP cube) is calculated by taking into account all analysis queries of all users belonging to the same community. To validate our proposals, we present a support system user-centered decision which comes in two subsystems: (1) content personalization and (2) recommendation of decision queries and navigation paths. We also conducted experiments that showed the effectiveness of our analysis online user centered approaches using quality measures such as recall and precision.

Le volume et la complexité des données générées par les systèmes d’information croissent de façon singulière dans les entrepôts de données. Le domaine de l’informatique décisionnelle (aussi appelé BI) a pour objectif d’apporter des méthodes et des outils pour assister les utilisateurs dans leur tâche de recherche d’information. En effet, les sources de données ne sont en général pas centralisées, et il est souvent nécessaire d’interagir avec diverses applications. Accéder à l’information est alors une tâche ardue, alors que les employés d’une entreprise cherchent généralement à réduire leur charge de travail. Pour faire face à ce constat, le domaine « Enterprise Search » s’est développé récemment, et prend en compte les différentes sources de données appartenant aussi bien au réseau privé d’entreprise qu’au domaine public (telles que les pages Internet). Pourtant, les utilisateurs de moteurs de recherche actuels souffrent toujours de du volume trop important d’information à disposition. Nous pensons que de tels systèmes pourraient tirer parti des méthodes du traitement naturel des langues associées à celles des systèmes de questions/réponses. En effet, les interfaces en langue naturelle permettent aux utilisateurs de rechercher de l’information en utilisant leurs propres termes, et d’obtenir des réponses concises et non une liste de documents dans laquelle l’éventuelle bonne réponse doit être identifiée. De cette façon, les utilisateurs n’ont pas besoin d’employer une terminologie figée, ni de formuler des requêtes selon une syntaxe très précise, et peuvent de plus accéder plus rapidement à l’information désirée. Un challenge lors de la construction d’un tel système consiste à interagir avec les différentes applications, et donc avec les langages utilisés par ces applications d’une part, et d’être en mesure de s’adapter facilement à de nouveaux domaines d’application d’autre part. Notre rapport détaille un système de questions/réponses configurable pour des cas d’utilisation d’entreprise, et le décrit dans son intégralité. Dans les systèmes traditionnels de l’informatique décisionnelle, les préférences utilisateurs ne sont généralement pas prises en compte, ni d’ailleurs leurs situations ou leur contexte. Les systèmes état-de-l’art du domaine tels que Soda ou Safe ne génèrent pas de résultats calculés à partir de l’analyse de la situation des utilisateurs. Ce rapport introduit une approche plus personnalisée, qui convient mieux aux utilisateurs finaux. Notre expérimentation principale se traduit par une interface de type search qui affiche les résultats dans un dashboard sous la forme de graphes, de tables de faits ou encore de miniatures de pages Internet. En fonction des requêtes initiales des utilisateurs, des recommandations de requêtes sont aussi affichées en sus, et ce dans le but de réduire le temps de réponse global du système. En ce sens, ces recommandations sont comparables à des prédictions. Notre travail se traduit par les contributions suivantes : tout d’abord, une architecture implémentée via des algorithmes parallélisés et qui prend en compte la diversité des sources de données, à savoir des données structurées ou non structurées dans le cadre d’un framework de questions/réponses qui peut être facilement configuré dans des environnements différents. De plus, une approche de traduction basée sur la résolution de contrainte, qui remplace le traditionnel langage-pivot par un modèle conceptuel et qui conduit à des requêtes multidimensionnelles mieux personnalisées. En outre, en ensemble de patrons linguistiques utilisés pour traduire des questions BI en des requêtes pour bases de données, qui peuvent être facilement adaptés dans le cas de configurations différentes. / The amount and complexity of data generated by information systems keep increasing in Warehouses. The domain of Business Intelligence (BI) aims at providing methods and tools to better help users in retrieving those data. Data sources are distributed over distinct locations and are usually accessible through various applications. Looking for new information could be a tedious task, because business users try to reduce their work overload. To tackle this problem, Enterprise Search is a field that has emerged in the last few years, and that takes into consideration the different corporate data sources as well as sources available to the public (e.g. World Wide Web pages). However, corporate retrieval systems nowadays still suffer from information overload. We believe that such systems would benefit from Natural Language (NL) approaches combined with Q&A techniques. Indeed, NL interfaces allow users to search new information in their own terms, and thus obtain precise answers instead of turning to a plethora of documents. In this way, users do not have to employ exact keywords or appropriate syntax, and can have faster access to new information. Major challenges for designing such a system are to interface different applications and their underlying query languages on the one hand, and to support users’ vocabulary and to be easily configured for new application domains on the other hand. This thesis outlines an end-to-end Q&A framework for corporate use-cases that can be configured in different settings. In traditional BI systems, user-preferences are usually not taken into account, nor are their specific contextual situations. State-of-the art systems in this field, Soda and Safe do not compute search results on the basis of users’ situation. This thesis introduces a more personalized approach, which better speaks to end-users’ situations. Our main experimentation, in this case, works as a search interface, which displays search results on a dashboard that usually takes the form of charts, fact tables, and thumbnails of unstructured documents. Depending on users’ initial queries, recommendations for alternatives are also displayed, so as to reduce response time of the overall system. This process is often seen as a kind of prediction model. Our work contributes to the following: first, an architecture, implemented with parallel algorithms, that leverages different data sources, namely structured and unstructured document repositories through an extensible Q&A framework, and this framework can be easily configured for distinct corporate settings; secondly, a constraint-matching-based translation approach, which replaces a pivot language with a conceptual model and leads to more personalized multidimensional queries; thirdly, a set of NL patterns for translating BI questions in structured queries that can be easily configured in specific settings. In addition, we have implemented an iPhone/iPad™ application and an HTML front-end that demonstrate the feasibility of the various approaches developed through a series of evaluation metrics for the core component and scenario of the Q&A framework. To this end, we elaborate on a range of gold-standard queries that can be used as a basis for evaluating retrieval systems in this area, and show that our system behave similarly as the well-known WolframAlpha™ system, depending on the evaluation settings.

Les systèmes automatisés d'entreposage {Automated Storage and Retrieval Systems- AS/RS) sont considérés aujourd'hui comme une technologie de pointe dans le domaine de l'entreposage et de la distribution à haut débit. L'implantation d'un tel système représente un investissement corporatif majeur, il est donc attendu que son niveau de performance soit élevé. Ce niveau de performance, pour un environnement donné, est le résultat d'un ensemble de décisions relatives à la fois au design et au contrôle du système. Pour cette raison, tant aux niveaux industriel qu'académique, on cherche à développer des approches permettant de modéliser, concevoir et contrôler au mieux ces systèmes qui jouent un rôle critique dans les chaînes logistiques modernes. À cette fin, plusieurs approches issues de la recherche opérationnelle peuvent être appliquées. Cette thèse comporte quatre articles, présentant chacun un aspect distinct de l'étude des AS/RS. Nous présentons, dans le premier article, une revue de littérature traitant des approches de modélisation des AS/RS. L'étude met l'accent sur les hypothèses de modélisation employées dans les différents articles et qui ne sont pas toujours intuitives, ni même mentionnées. Cette réalité fait en sorte qu'il est parfois très difficile d'exploiter les résultats de recherches précédentes afin de les transposer dans un autre contexte. En plus d'isoler les hypothèses de modélisation, nous présentons une structure séparant les différentes questions de recherche en fonction des problèmes étudiés. Les résultats de cette revue prennent la forme d'une synthèse permettant d'associer, pour un problème donné, les études et résultats provenant de contextes similaires. Nous proposons dans le second article un modèle de simulation à événements discrets conçu pour étudier les AS/RS à charge unitaire. En prenant appui sur la programmation orientée-objet, le modèle a été conçu de manière à pouvoir aisément modéliser plusieurs configurations, comme par exemple les systèmes à plusieurs allées ou les AS/RS visant à gérer la collecte de petits items dans des contenants. Une description détaillée du moteur de simulation est donnée. C'est grâce à ce modèle que les chapitres subséquents ont pu voir le jour, en permettant l'étude empirique de ces systèmes hautement complexes et dynamiques. Dans le troisième article, nous présentons une étude sur le problème de gestion de l'espace dans les AS/RS. Ce problème consiste à définir, pour chaque localisation de stockage, le ou les produits pouvant y être stockés. Nous nous intéressons principalement à l'étude de l'entreposage par zones dont le nombre peut varier entre une seule zone et autant de zones qu'il y a de produits. La gestion de l'espace a suscité beaucoup d'intérêt scientifique vers la fin des années 70. Plusieurs modèles analytiques ont été formulés, résultant en certaines conclusions largement acceptées dans tous les milieux. Cependant, nous constatons que la validité de ces modèles analytiques repose sur certaines hypothèses restrictives. À l'aide du modèle de simulation présenté, nous montrons que ces conclusions ne tiennent plus lorsque nous nous transposons dans un contexte réaliste. Ce nouveau résultat nous amène à voir la gestion de l'espace en fonction des caractéristiques des produits entreposés. Dans le quatrième article, nous portons notre attention sur le problème de séquencement des requêtes dans un AS/RS. Le séquencement des requêtes consiste à définir l'ordre dans lequel les requêtes de stockage et de collecte seront complétées selon un horizon à durée déterminée, dans un objectif de minimisation du temps de cycle moyen. Cela revient à maximiser le rendement du système. Pour ce faire, nous proposons une adaptation des heuristiques de la littérature pour traiter le cas de séquencement dynamique, puis nous proposons une des premières formulations mathématiques au problème. Par la suite, nous évaluons les opérations du système à l'aide du modèle de simulation détaillé dans le deuxième article. Les résultats empiriques obtenus illustrent l'effet positif du séquencement sur la performance du système en plus de fournir une comparaison des différentes approches de séquencement étudiées. À travers ces quatre chapitres, nous démontrons que la simulation et l'optimisation des systèmes automatisés d'entreposage posent plusieurs défis. Nous avons présenté un modèle de simulation robuste qui a permis de faire avancer les connaissances dans le domaine de la gestion de l'espace et du séquencement des requêtes.

Ce mémoire a pour but de faire un diagnostic et des recommandations en vue de l’amélioration de la performance du système d’entreposage de l’usine IPL située à St-Damien. Ces recommandations devraient permettre d’améliorer la qualité de service de l’entrepôt en optimisant l’espace disponible, ce qui diminuera le temps de préparation des commandes et facilitera le réapprovisionnement. Ce travail s’est déroulé en plusieurs étapes. Nous avons commencé par une analyse de l’existant. Nous avons ensuite identifié les critères pouvant influencer les scénarios tels que l’optimisation du système de travail actuel, l’état actuel de l’entrepôt de St-Damien (avec moins d’étagères), et la situation dans laquelle il y aurait des étagères sur l’ensemble de l’espace disponible. Ensuite, nous avons évalué les enjeux économiques de chaque scénario que nous avons alors comparé avec la solution existante. Sur la base des besoins de l’entreprise, nous proposons le scénario répondant le mieux aux objectifs de l'entreprise.