Les entrepôts de données XML forment une base intéressante pour les applications décisionnelles qui exploitent des données hétérogènes et provenant de sources multiples. Cependant, les Systèmes de Gestion de Bases de Données (SGBD) natifs XML actuels présentent des limites en termes de volume de données gérable, d'une part, et de performance des requêtes d'interrogation complexes, d'autre part. Il apparaît donc nécessaire de concevoir des méthodes pour optimiser ces performances.<br /><br />Pour atteindre cet objectif, nous proposons dans ce mémoire de pallier conjointement ces limitations par fragmentation puis par répartition sur une grille de données. Pour cela, nous nous sommes intéressés dans un premier temps à la fragmentation des entrepôts des données XML et nous avons proposé des méthodes qui sont à notre connaissance les premières contributions dans ce domaine. Ces méthodes exploitent une charge de requêtes XQuery pour déduire un schéma de fragmentation horizontale dérivée.<br /><br />Nous avons tout d'abord proposé l'adaptation des techniques les plus efficaces du domaine relationnel aux entrepôts de données XML, puis une méthode de fragmentation originale basée sur la technique de classification k-means. Cette dernière nous a permis de contrôler le nombre de fragments. Nous avons finalement proposé une approche de répartition d'un entrepôt de données XML sur une grille. Ces propositions nous ont amené à proposer un modèle de référence pour les entrepôts de données XML qui unifie et étend les modèles existants dans la littérature.<br /><br />Nous avons finalement choisi de valider nos méthodes de manière expérimentale. Pour cela, nous avons conçu et développé un banc d'essais pour les entrepôts de données XML : XWeB. Les résultats expérimentaux que nous avons obtenus montrent que nous avons atteint notre objectif de maîtriser le volume de données XML et le temps de traitement de requêtes décisionnelles complexes. Ils montrent également que notre méthode de fragmentation basée sur les k-means fournit un gain de performance plus élevé que celui obtenu par les méthodes de fragmentation horizontale dérivée classiques, à la fois en terme de gain de performance et de surcharge des algorithmes.

Depuis son apparition en 1998, le langage XML (eXtensible Markup Language) est devenu un standard pour la modélisation et l'échange de données. En effet, XML permet de modéliser des structures de données qui ne sont pas facilement représentées dans les systèmes relationnels. Dans ce contexte, les entrepôts de données XML représentent aujourd'hui la base de plusieurs applications décisionnelles qui exploitent des données hétérogènes (peu structurées et provenant des sources multiples) aux structures complexes comme par exemple des hiérarchies complexes.Dans ce mémoire, nous proposons une nouvelle solution XOLAP (XML-OLAP) en temps réel qui traite les problèmes d'additivité dus aux hiérarchies complexes. Tout d'abord, nous proposons un nouveau modèle de données : les arbres de données multidimensionnels, qui permet de modéliser les faits, les dimensions, les mesures et les hiérarchies complexes d'un entrepôt de données XML. Pour pouvoir interroger les arbres de données multidimensionnels, nous modélisons les requêtes utilisateur à l'aide de modèles d'arbre XML. Nous proposons ensuite un nouvel algorithme de regroupement et d'agrégation pour la résolution en temps réel des problèmes d'additivité dans les hiérarchies complexes. Nous généralisons enfin cet algorithme à un nouvel opérateur XOLAP de forage vers le haut (roll-up).Finalement, nous validons nos propositions de manière expérimentale. Pour cela, nous étendons le banc d'essais XWeB en introduisant des hiérarchies complexes dans son schéma. La comparaison de notre approche à une approche de référence montre que la surcharge due à l'exécution en temps réel de notre approche est tout à fait acceptable et que nos algorithmes sont susceptibles de passer à l'échelle. / Since its inception in 1998, the eXtensible Markup Language (XML) has emerged as a standard for data representation and exchange over the Internet. XML provides an opportunity for modeling data structures that are not easily represented in relational systems. In this context, XML data warehouses nowadays form the basis of several decision-support applications exploiting heterogeneous data (little structured and coming from various sources) bearing complex structures, such as complex hierarchies. In this thesis, we propose a novel XOLAP (XML-OLAP) approach that automatically detects and processes summarizability issues at query time, without requiring any particular expertise from the user. Thus, at the logical level, we choose XML data trees, so-called multidimensional data trees, to model the multidimensional structures (facts, dimensions, measures and complex hierarchies) of XML data warehouses. In order to query multidimensional data trees, we model user queries as XML pattern trees. Then, we introduce a new aggregation algorithm to address summarizability issues in complex hierarchies. On the basis of this algorithm, we propose a novel XOLAP roll-up operator. Finally, we experimentally validate our proposal and compare our approach with the reference approach for addressing summarizability issues in complex hierarchies. For this sake, we extend the XML warehouse benchmark XWeB with complex hierarchies to generate XML data warehouses with scalable complex hierarchies. The results of our experiments show that the overhead induced by managing hierarchy complexity at run-time is totally acceptable and that our approach is expected to scale up well.