Les formats RSS et Atom sont moins connus du grand public que le format HTML pour la publication d'informations sur le Web. Néanmoins les flux RSS sont présents sur tous les sites qui veulent publier des flux d'informations évolutives et dynamiques. Ainsi, les sites d'actualités publient des milliers de fils RSS/Atom, souvent organisés dans différentes thématiques (politique, économie, sports, société...). Chaque blog possède son propre flux RSS, et des sites de micro-blogage comme Twitter ou de réseaux sociaux comme Facebook publient les messages d'utilisateurs sous forme de flux RSS. Ces immenses quantités de sources de données continues sont accessibles à travers des agrégateurs de flux comme Google Reader, des lecteurs de messages comme Firefox, Thunderbird, mais également à travers des applications mash-up comme Yahoo! pipes, Netvibes ou Google News. Dans cette thèse, nous présentons ROSES -Really Open Simple and Efficient Syndication-, un modèle de données et un langage de requêtes continues pour des flux RSS/Atom. ROSES permet aux utilisateurs de créer des nouveaux flux personnalisés à partir des flux existants sur le web à travers un simple langage de requêtes déclaratif. ROSES est aussi un système capable de gérer et traiter des milliers de requêtes d'agrégation ROSES en parallèle et un défi principal traité dans cette thèse est le passage à l'échelle par rapport au nombre de requêtes. En particulier, on propose une nouvelle approche d'optimisation multi-requête fondée sur la factorisation des filtres similaires. Nous proposons deux algorithmes de factorisation: (i) STA, une adaptation d'un algorithme d'approximation pour calculer des arbres de Steiner minimaux [CCC+98], et (ii) VCA, un algorithme glouton qui améliore le coût CPU d'optimisation du précédant. Nous avons validé notre approche d'optimisation avec un important nombre de tests sur des données réelles.

Certaines applications du traitement automatique des langues sont amenées à traiter des flux de données textuelles caractérisés par l'emploi d'un vocabulaire en perpétuelle évolution, que ce soit au niveau de la création des mots que des sens de ceux existant déjà. En partant de ce constat, nous avons mis au point un algorithme incrémental pour construire automatiquement et faire évoluer une base lexicale qui répertorie des unités lexicales non étiquetées sémantiquement observées dans des flux. Cette base lexicale est représentée par un treillis de Galois qui organise des concepts formels (assimilés à des unités de sens) sur des niveaux de granularité allant du très spécifique au très général. Cette représentation est complétée par une modélisation vectorielle visualisable qui tient compte des aspects continus du sens et de la proximité sémantique entre concepts. Ce modèle est alors exploité pour propager l'étiquetage manuel d'un petit nombre d'entités nommées (EN : unités lexicales qui se référent habituellement à des personnes, des lieux, des organisations...) à d'autres EN non étiquetées observées dans un flux pendant la construction incrémentale du treillis. Les concepts de ce treillis sont enrichis avec les étiquettes d'EN observées dans un corpus d'apprentissage. Ces concepts et leurs étiquettes attachées sont respectivement employés pour l'annotation non supervisée et la classification supervisée des EN d'un corpus de test.

Cette thèse propose un nouveau paradigme de représentation d'applications pour les machines virtuelles, capable d'abstraire l'architecture des systèmes informatiques. Les machines virtuelles actuelles reposent sur un modèle unique de représentation d'application qui abstrait les instructions des machines et sur un modèle d'exécution qui traduit le fonctionnement de ces instructions vers les machines cibles. S'ils sont capables de rendre les applications portables sur une vaste gamme de systèmes, ces deux modèles ne permettent pas en revanche d'exprimer la concurrence sur les instructions. Or, celle-ci est indispensable pour optimiser le traitement des applications selon les ressources disponibles de la plate-forme cible. Nous avons tout d'abord développé une représentation " universelle " d'applications pour machine virtuelle fondée sur la modélisation par graphe flux de données. Une application est ainsi modélisée par un graphe orienté dont les sommets sont des unités de calcul (les acteurs) et dont les arcs représentent le flux de données passant au travers de ces sommets. Chaque unité de calcul peut être traitée indépendamment des autres sur des ressources distinctes. La concurrence sur les instructions dans l'application est alors explicite. Exploiter ce nouveau formalisme de description d'applications nécessite de modifier les règles de programmation. A cette fin, nous avons introduit et défini le concept de " Représentation Canonique et Minimale " d'acteur. Il se fonde à la fois sur le langage de programmation orienté acteur CAL et sur les modèles d'abstraction d'instructions des machines virtuelles existantes. Notre contribution majeure qui intègre les deux nouvelles représentations proposées, est le développement d'une " Machine Virtuelle Universelle " (MVU) dont la spécificité est de gérer les mécanismes d'adaptation, d'optimisation et d'ordonnancement à partir de l'infrastructure de compilation Low-Level Virtual Machine. La pertinence de cette MVU est démontrée dans le contexte normatif du codage vidéo reconfigurable (RVC). En effet, MPEG RVC fournit des applications de référence de décodeurs conformes à la norme MPEG-4 partie 2 Simple Profile sous la forme de graphe flux de données. L'une des applications de cette thèse est la modélisation par graphe flux de données d'un décodeur conforme à la norme MPEG-4 partie 10 Constrained Baseline Profile qui est deux fois plus complexe que les applications de référence MPEG RVC. Les résultats expérimentaux montrent un gain en performance en exécution de deux pour des plates-formes dotées de deux cœurs par rapport à une exécution mono-cœur. Les optimisations développées aboutissent à un gain de 25% sur ces performances pour des temps de compilation diminués de moitié. Les travaux effectués démontrent le caractère opérationnel et universel de cette norme dont le cadre d'utilisation dépasse le domaine vidéo pour s'appliquer à d'autres domaine de traitement du signal (3D, son, photo...)

Dans cette thèse, nous nous intéressons aux méthodes dites récursives qui permettent une mise à jour des estimations séquentielles de données spatiales ou spatio-temporelles et qui ne nécessitent pas un stockage permanent de toutes les données. Traiter et analyser des flux des données, Data Stream, de façon effective et efficace constitue un défi actif en statistique. En effet, dans beaucoup de domaines d'applications, des décisions doivent être prises à un temps donné à la réception d'une certaine quantité de données et mises à jour une fois de nouvelles données disponibles à une autre date. Nous proposons et étudions ainsi des estimateurs à noyau de la fonction de densité de probabilité et la fonction de régression de flux de données spatiales ou spatio-temporelles. Plus précisément, nous adaptons les estimateurs à noyau classiques de Parzen-Rosenblatt et Nadaraya-Watson. Pour cela, nous combinons la méthodologie sur les estimateurs récursifs de la densité et de la régression et celle d'une distribution de nature spatiale ou spatio-temporelle. Nous donnons des applications et des études numériques des estimateurs proposés. La spécificité des méthodes étudiées réside sur le fait que les estimations prennent en compte la structure de dépendance spatiale des données considérées, ce qui est loin d'être trivial. Cette thèse s'inscrit donc dans le contexte de la statistique spatiale non-paramétrique et ses applications. Elle y apporte trois contributions principales qui reposent sur l'étude des estimateurs non-paramétriques récursifs dans un cadre spatial/spatio-temporel et s'articule autour des l'estimation récursive à noyau de la densité dans un cadre spatial, l'estimation récursive à noyau de la densité dans un cadre spatio-temporel, et l'estimation récursive à noyau de la régression dans un cadre spatial. / In this thesis, we are interested in recursive methods that allow to update sequentially estimates in a context of spatial or spatial-temporal data and that do not need a permanent storage of all data. Process and analyze Data Stream, effectively and effciently is an active challenge in statistics. In fact, in many areas, decisions should be taken at a given time at the reception of a certain amount of data and updated once new data are available at another date. We propose and study kernel estimators of the probability density function and the regression function of spatial or spatial-temporal data-stream. Specifically, we adapt the classical kernel estimators of Parzen-Rosenblatt and Nadaraya-Watson. For this, we combine the methodology of recursive estimators of density and regression and that of a distribution of spatial or spatio-temporal data. We provide applications and numerical studies of the proposed estimators. The specifcity of the methods studied resides in the fact that the estimates take into account the spatial dependence structure of the relevant data, which is far from trivial. This thesis is therefore in the context of non-parametric spatial statistics and its applications. This work makes three major contributions. which are based on the study of non-parametric estimators in a recursive spatial/space-time and revolves around the recursive kernel density estimate in a spatial context, the recursive kernel density estimate in a space-time and recursive kernel regression estimate in space.

Cette thèse propose un nouveau paradigme de représentation d’applications pour les machines virtuelles, capable d’abstraire l’architecture des systèmes informatiques. Les machines virtuelles actuelles reposent sur un modèle unique de représentation d’application qui abstrait les instructions des machines et sur un modèle d’exécution qui traduit le fonctionnement de ces instructions vers les machines cibles. S’ils sont capables de rendre les applications portables sur une vaste gamme de systèmes, ces deux modèles ne permettent pas en revanche d’exprimer la concurrence sur les instructions. Or, celle-ci est indispensable pour optimiser le traitement des applications selon les ressources disponibles de la plate-forme cible. Nous avons tout d’abord développé une représentation « universelle » d’applications pour machine virtuelle fondée sur la modélisation par graphe flux de données. Une application est ainsi modélisée par un graphe orienté dont les sommets sont des unités de calcul (les acteurs) et dont les arcs représentent le flux de données passant au travers de ces sommets. Chaque unité de calcul peut être traitée indépendamment des autres sur des ressources distinctes. La concurrence sur les instructions dans l’application est alors explicite. Exploiter ce nouveau formalisme de description d'applications nécessite de modifier les règles de programmation. A cette fin, nous avons introduit et défini le concept de « Représentation Canonique et Minimale » d’acteur. Il se fonde à la fois sur le langage de programmation orienté acteur CAL et sur les modèles d’abstraction d’instructions des machines virtuelles existantes. Notre contribution majeure qui intègre les deux nouvelles représentations proposées, est le développement d’une « Machine Virtuelle Universelle » (MVU) dont la spécificité est de gérer les mécanismes d’adaptation, d’optimisation et d’ordonnancement à partir de l’infrastructure de compilation Low-Level Virtual Machine. La pertinence de cette MVU est démontrée dans le contexte normatif du codage vidéo reconfigurable (RVC). En effet, MPEG RVC fournit des applications de référence de décodeurs conformes à la norme MPEG-4 partie 2 Simple Profile sous la forme de graphe flux de données. L’une des applications de cette thèse est la modélisation par graphe flux de données d’un décodeur conforme à la norme MPEG-4 partie 10 Constrained Baseline Profile qui est deux fois plus complexe que les applications de référence MPEG RVC. Les résultats expérimentaux montrent un gain en performance en exécution de deux pour des plates-formes dotées de deux cœurs par rapport à une exécution mono-cœur. Les optimisations développées aboutissent à un gain de 25% sur ces performances pour des temps de compilation diminués de moitié. Les travaux effectués démontrent le caractère opérationnel et universel de cette norme dont le cadre d’utilisation dépasse le domaine vidéo pour s’appliquer à d’autres domaine de traitement du signal (3D, son, photo…) / This thesis proposes a new paradigm that abstracts the architecture of computer systems for representing virtual machines’ applications. Current applications are based on abstraction of machine’s instructions and on an execution model that reflects operations of these instructions on the target machine. While these two models are efficient to make applications portable across a wide range of systems, they do not express concurrency between instructions. Expressing concurrency is yet essential to optimize processing of application as the number of processing units is increasing in computer systems. We first develop a “universal” representation of applications for virtual machines based on dataflow graph modeling. Thus, an application is modeled by a directed graph where vertices are computation units (the actors) and edges represent the flow of data between vertices. Each processing units can be treated apart independently on separate resources. Concurrency in the instructions is then made explicitly. Exploit this new description formalism of applications requires a change in programming rules. To that purpose, we introduce and define a “Minimal and Canonical Representation” of actors. It is both based on actor-oriented programming and on instructions ‘abstraction used in existing Virtual Machines. Our major contribution, which incorporates the two new representations proposed, is the development of a “Universal Virtual Machine” (UVM) for managing specific mechanisms of adaptation, optimization and scheduling based on the Low-Level Virtual Machine (LLVM) infrastructure. The relevance of the MVU is demonstrated on the MPEG Reconfigurable Video Coding standard. In fact, MPEG RVC provides decoder’s reference application compliant with the MPEG-4 part 2 Simple Profile in the form of dataflow graph. One application of this thesis is a new dataflow description of a decoder compliant with the MPEG-4 part 10 Constrained Baseline Profile, which is twice as complex as the reference MPEG RVC application. Experimental results show a gain in performance close to double on a two cores compare to a single core execution. Developed optimizations result in a gain on performance of 25% for compile times reduced by half. The work developed demonstrates the operational nature of this standard and offers a universal framework which exceeds the field of video domain (3D, sound, picture...)

Les programmes flux de données (" data flow " en anglais) sont des programmes décrits sous la forme d'un graphe afin de mettre en évidence un certain nombre de propriétés, comme le parallélisme disponible, la localité des données, la certitude de ne pas avoir d'inter-blocages, etc. Ma thèse présente les problématiques liées à la mise en place d'une infrastructure de compilation pour ce type de programmes. Cette infrastructure a pour but de compiler, analyser, transformer, et exécuter un programme flux de données sur différentes plateformes, depuis des composants logiques programmables jusqu'à des processeurs multi-coeurs avec mémoire partagée. Nous présentons les aspects théoriques associés aux problèmes de compilation, d'analyse et d'ordonnancement des programmes flux de données, ainsi que les aspects pratiques et les résultats obtenus concernant la génération de code et l'exécution de ces programmes.

Le thème principal de cette thèse est d’étudier la détection d’anomalies dans des flux de données de grande dimension avec une application spécifique au Health Monitoring des moteurs d’avion. Dans ce travail, on considère que le problème de la détection d’anomalies est un problème d’apprentissage non supervisée. Les données modernes, notamment celles issues de la surveillance des systèmes industriels sont souvent des flux d’observations de grande dimension, puisque plusieurs mesures sont prises à de hautes fréquences et à un horizon de temps qui peut être infini. De plus, les données peuvent contenir des anomalies (pannes) du système surveillé. La plupart des algorithmes existants ne peuvent pas traiter des données qui ont ces caractéristiques. Nous introduisons d’abord un algorithme de clustering probabiliste offline dans des sous-espaces pour des données de grande dimension qui repose sur l’algorithme d’espérance-maximisation (EM) et qui est, en plus, robuste aux anomalies grâce à la technique du trimming. Ensuite, nous nous intéressons à la question du clustering probabiliste online de flux de données de grande dimension en développant l’inférence online du modèle de mélange d’analyse en composantes principales probabiliste. Pour les deux méthodes proposées, nous montrons leur efficacité sur des données simulées et réelles, issues par exemple des moteurs d’avion. Enfin, nous développons une application intégrée pour le Health Monitoring des moteurs d’avion dans le but de détecter des anomalies de façon dynamique. Le système proposé introduit des techniques originales de détection et de visualisation d’anomalies reposant sur les cartes auto-organisatrices. Des résultats de détection sont présentés et la question de l’identification des anomalies est aussi discutée. / The subject of this Thesis is to study anomaly detection in high-dimensional data streams with a specific application to aircraft engine Health Monitoring. In this work, we consider the problem of anomaly detection as an unsupervised learning problem. Modern data, especially those is-sued from industrial systems, are often streams of high-dimensional data samples, since multiple measurements can be taken at a high frequency and at a possibly infinite time horizon. More-over, data can contain anomalies (malfunctions, failures) of the system being monitored. Most existing unsupervised learning methods cannot handle data which possess these features. We first introduce an offline subspace clustering algorithm for high-dimensional data based on the expectation-maximization (EM) algorithm, which is also robust to anomalies through the use of the trimming technique. We then address the problem of online clustering of high-dimensional data streams by developing an online inference algorithm for the popular mixture of probabilistic principal component analyzers (MPPCA) model. We show the efficiency of both methods on synthetic and real datasets, including aircraft engine data with anomalies. Finally, we develop a comprehensive application for the aircraft engine Health Monitoring domain, which aims at detecting anomalies in aircraft engine data in a dynamic manner and introduces novel anomaly detection visualization techniques based on Self-Organizing Maps. Detection results are presented and anomaly identification is also discussed.

Une grande partie de ces données volumineuses ont plus de valeur lorsqu'elles sont analysées rapidement, au fur et à mesure de leur génération. Dans plusieurs scénarios d'application émergents, tels que les villes intelligentes, la surveillance opérationnelle de grandes infrastructures et l'Internet des Objets (Internet of Things), des flux continus de données doivent être traités dans des délais très brefs. Dans plusieurs domaines, ce traitement est nécessaire pour détecter des modèles, identifier des défaillances et pour guider la prise de décision. Les données sont donc souvent rassemblées et analysées par des environnements logiciels conçus pour le traitement de flux continus de données. Ces environnements logiciels pour le traitement de flux de données déploient les applications sous-la forme d'un graphe orienté ou de dataflow. Un dataflow contient une ou plusieurs sources (i.e. capteurs, passerelles ou actionneurs); opérateurs qui effectuent des transformations sur les données (e.g., filtrage et agrégation); et des sinks (i.e., éviers qui consomment les requêtes ou stockent les données). Nous proposons dans cette thèse un ensemble de stratégies pour placer les opérateurs dans une infrastructure massivement distribuée cloud-edge en tenant compte des caractéristiques des ressources et des exigences des applications. En particulier, nous décomposons tout d'abord le graphe d'application en identifiant quelques comportements tels que des forks et des joints, puis nous le plaçons dynamiquement sur l'infrastructure. Des simulations et un prototype prenant en compte plusieurs paramètres d'application démontrent que notre approche peut réduire la latence de bout en bout de plus de 50% et aussi améliorer d'autres métriques de qualité de service. L'espace de recherche de solutions pour la reconfiguration des opérateurs peut être énorme en fonction du nombre d'opérateurs, de flux, de ressources et de liens réseau. De plus, il est important de minimiser le coût de la migration tout en améliorant la latence. Des travaux antérieurs, Reinforcement Learning (RL) et Monte-Carlo Tree Searh (MCTS) ont été utilisés pour résoudre les problèmes liés aux grands nombres d’actions et d’états de recherche. Nous modélisons le problème de reconfiguration d'applications sous la forme d'un processus de décision de Markov (MDP) et étudions l'utilisation des algorithmes RL et MCTS pour concevoir des plans de reconfiguration améliorant plusieurs métriques de qualité de service. / A large part of this big data is most valuable when analysed quickly, as it is generated. Under several emerging application scenarios, such as in smart cities, operational monitoring of large infrastructure, and Internet of Things (IoT), continuous data streams must be processed under very short delays. In multiple domains, there is a need for processing data streams to detect patterns, identify failures, and gain insights. Data is often gathered and analysed by Data Stream Processing Engines (DSPEs).A DSPE commonly structures an application as a directed graph or dataflow. A dataflow has one or multiple sources (i.e., gateways or actuators); operators that perform transformations on the data (e.g., filtering); and sinks (i.e., queries that consume or store the data). Most complex operator transformations store information about previously received data as new data is streamed in. Also, a dataflow has stateless operators that consider only the current data. Traditionally, Data Stream Processing (DSP) applications were conceived to run in clusters of homogeneous resources or on the cloud. In a cloud deployment, the whole application is placed on a single cloud provider to benefit from virtually unlimited resources. This approach allows for elastic DSP applications with the ability to allocate additional resources or release idle capacity on demand during runtime to match the application requirements.We introduce a set of strategies to place operators onto cloud and edge while considering characteristics of resources and meeting the requirements of applications. In particular, we first decompose the application graph by identifying behaviours such as forks and joins, and then dynamically split the dataflow graph across edge and cloud. Comprehensive simulations and a real testbed considering multiple application settings demonstrate that our approach can improve the end-to-end latency in over 50% and even other QoS metrics. The solution search space for operator reassignment can be enormous depending on the number of operators, streams, resources and network links. Moreover, it is important to minimise the cost of migration while improving latency. Reinforcement Learning (RL) and Monte-Carlo Tree Search (MCTS) have been used to tackle problems with large search spaces and states, performing at human-level or better in games such as Go. We model the application reconfiguration problem as a Markov Decision Process (MDP) and investigate the use of RL and MCTS algorithms to devise reconfiguring plans that improve QoS metrics.

L’avènement d’internet suivi des réseaux sociaux a permis un accès facile et une diffusion rapide de l’information par toute personne disposant d’une connexion internet. L’une des conséquences néfastes de cela est la propagation de fausses informations appelées «fake news». Les fake news représentent aujourd’hui un enjeu majeur au regard de ces conséquences. De nombreuses personnes affirment encore aujourd’hui que sans la diffusion massive de fake news sur Hillary Clinton lors de la campagne présidentielle de 2016, Donald Trump n’aurait peut-être pas été le vainqueur de cette élection. Le sujet de ce mémoire concerne donc la détection automatique des fake news. De nos jours, il existe un grand nombre de travaux à ce sujet. La majorité des approches présentées se basent soit sur l’exploitation du contenu du texte d’entrée, soit sur le contexte social du texte ou encore sur un mélange entre ces deux types d’approches. Néanmoins, il existe très peu d’outils ou de systèmes efficaces qui détecte une fausse information dans la vie réelle, tout en incluant l’évolution de l’information au cours du temps. De plus, il y a un manque criant de systèmes conçues dans le but d’aider les utilisateurs des réseaux sociaux à adopter un comportement qui leur permettrait de détecter les fausses nouvelles. Afin d’atténuer ce problème, nous proposons un système appelé DS-Fake. À notre connaissance, ce système est le premier à inclure l’exploration de flux de données. Un flux de données est une séquence infinie et dénombrable d’éléments et est utilisée pour représenter des données rendues disponibles au fil du temps. DS-Fake explore à la fois l’entrée et le contenu d’un flux de données. L’entrée est une publication sur Twitter donnée au système afin qu’il puisse déterminer si le tweet est digne de confiance. Le flux de données est extrait à l’aide de techniques d’extraction du contenu de sites Web. Le contenu reçu par ce flux est lié à l’entrée en termes de sujets ou d’entités nommées mentionnées dans le texte d’entrée. DS-Fake aide également les utilisateurs à développer de bons réflexes face à toute information qui se propage sur les réseaux sociaux. DS-Fake attribue un score de crédibilité aux utilisateurs des réseaux sociaux. Ce score décrit la probabilité qu’un utilisateur puisse publier de fausses informations. La plupart des systèmes utilisent des caractéristiques comme le nombre de followers, la localisation, l’emploi, etc. Seuls quelques systèmes utilisent l’historique des publications précédentes d’un utilisateur afin d’attribuer un score. Pour déterminer ce score, la majorité des systèmes utilisent la moyenne. DS-Fake renvoie un pourcentage de confiance qui détermine la probabilité que l’entrée soit fiable. Contrairement au petit nombre de systèmes qui utilisent l’historique des publications en ne prenant pas en compte que les tweets précédents d’un utilisateur, DS-Fake calcule le score de crédibilité sur la base des tweets précédents de tous les utilisateurs. Nous avons renommé le score de crédibilité par score de légitimité. Ce dernier est basé sur la technique de la moyenne Bayésienne. Cette façon de calculer le score permet d’atténuer l’impact des résultats des publications précédentes en fonction du nombre de publications dans l’historique. Un utilisateur donné ayant un plus grand nombre de tweets dans son historique qu’un autre utilisateur, même si les tweets des deux sont tous vrais, le premier utilisateur est plus crédible que le second. Son score de légitimité sera donc plus élevé. À notre connaissance, ce travail est le premier qui utilise la moyenne Bayésienne basée sur l’historique de tweets de toutes les sources pour attribuer un score à chaque source. De plus, les modules de DS-Fake ont la capacité d’encapsuler le résultat de deux tâches, à savoir la similarité de texte et l’inférence en langage naturel hl(en anglais Natural Language Inference). Ce type de modèle qui combine ces deux tâches de TAL est également nouveau pour la problématique de la détection des fake news. DS-Fake surpasse en termes de performance toutes les approches de l’état de l’art qui ont utilisé FakeNewsNet et qui se sont basées sur diverses métriques. Il y a très peu d’ensembles de données complets avec une variété d’attributs, ce qui constitue un des défis de la recherche sur les fausses nouvelles. Shu et al. ont introduit en 2018 l’ensemble de données FakeNewsNet pour résoudre ce problème. Le score de légitimité et les tweets récupérés ajoutent des attributs à l’ensemble de données FakeNewsNet. / The advent of the internet, followed by online social networks, has allowed easy access and rapid propagation of information by anyone with an internet connection. One of the harmful consequences of this is the spread of false information, which is well-known by the term "fake news". Fake news represent a major challenge due to their consequences. Some people still affirm that without the massive spread of fake news about Hillary Clinton during the 2016 presidential campaign, Donald Trump would not have been the winner of the 2016 United States presidential election. The subject of this thesis concerns the automatic detection of fake news. Nowadays, there is a lot of research on this subject. The vast majority of the approaches presented in these works are based either on the exploitation of the input text content or the social context of the text or even on a mixture of these two types of approaches. Nevertheless, there are only a few practical tools or systems that detect false information in real life, and that includes the evolution of information over time. Moreover, no system yet offers an explanation to help social network users adopt a behaviour that will allow them to detect fake news. In order to mitigate this problem, we propose a system called DS-Fake. To the best of our knowledge, this system is the first to include data stream mining. A data stream is a sequence of elements used to represent data elements over time. This system explores both the input and the contents of a data stream. The input is a post on Twitter given to the system that determines if the tweet can be trusted. The data stream is extracted using web scraping techniques. The content received by this flow is related to the input in terms of topics or named entities mentioned in the input text. This system also helps users develop good reflexes when faced with any information that spreads on social networks. DS-Fake assigns a credibility score to users of social networks. This score describes how likely a user can publish false information. Most of the systems use features like the number of followers, the localization, the job title, etc. Only a few systems use the history of a user’s previous publications to assign a score. To determine this score, most systems use the average. DS-Fake returns a percentage of confidence that determines how likely the input is reliable. Unlike the small number of systems that use the publication history by taking into account only the previous tweets of a user, DS-Fake calculates the credibility score based on the previous tweets of all users. We renamed the credibility score legitimacy score. The latter is based on the Bayesian averaging technique. This way of calculating the score allows attenuating the impact of the results from previous posts according to the number of posts in the history. A user who has more tweets in his history than another user, even if the tweets of both are all true, the first user is more credible than the second. His legitimacy score will therefore be higher. To our knowledge, this work is the first that uses the Bayesian average based on the post history of all sources to assign a score to each source. DS-Fake modules have the ability to encapsulate the output of two tasks, namely text similarity and natural language inference. This type of model that combines these two NLP tasks is also new for the problem of fake news detection. There are very few complete datasets with a variety of attributes, which is one of the challenges of fake news research. Shu et al. introduce in 2018 the FakeNewsNet dataset to tackle this issue. Our work uses and enriches this dataset. The legitimacy score and the retrieved tweets from named entities mentioned in the input texts add features to the FakeNewsNet dataset. DS-Fake outperforms all state-of-the-art approaches that have used FakeNewsNet and that are based on various metrics.