Les systèmes de géolocalisation permettent la surveillance en temps réel des déplacements d'objets mobiles. Aujourd'hui, les données produites par ces capteurs sont reçues et stockées dans des bases de données spatio-temporelles. Un processus de fouille de données appliqué sur ces bases de données spatio-temporelles permet d'extraire le comportement des objets mobiles (patrons spatio-temporels) et d'analyser en temps réel les trajectoires d'objets mobiles suivant un même itinéraire. En utilisant ces modèles, des situations inhabituelles peuvent être détectés. Cette thèse définit à la fois des patrons spatio-temporels ainsi que des outils de comparaison et de qualification de trajectoires en utilisant un indice de similarité basée sur des mesures spatiales et temporelles et la logique floue. Ces outils peuvent être utilisés pour faciliter la surveillance du trafic maritime.

L’objectif de la fouille de données consiste à extraire des connaissances à partir de grandes masses de données. Les connaissances extraites peuvent prendre différentes formes. Dans ce travail, nous allons chercher à extraire des connaissances uniquement sous la forme de règles d’association positives et de règles d’association négatives. Une règle d’association négative est une règle dans laquelle la présence ainsi que l’absence d’une variable peuvent être utilisées. En considérant l’absence des variables dans l’étude, nous allons élargir la sémantique des connaissances et extraire des informations non détectables par les méthodes d’extraction de règles d’association positives. Cela va par exemple permettre aux médecins de trouver des caractéristiques qui empêchent une maladie de se déclarer, en plus de chercher des caractéristiques déclenchant une maladie. Cependant, l’ajout de la négation va entraîner différents défis. En effet, comme l’absence d’une variable est en général plus importante que la présence de ces mêmes variables, les coûts de calculs vont augmenter exponentiellement et le risque d’extraire un nombre prohibitif de règles, qui sont pour la plupart redondantes et inintéressantes, va également augmenter. Afin de remédier à ces problèmes, notre proposition, dérivée de l’algorithme de référence A priori, ne va pas se baser sur les motifs fréquents comme le font les autres méthodes. Nous définissons donc un nouveau type de motifs : les motifs raisonnablement fréquents qui vont permettre d’améliorer la qualité des règles. Nous nous appuyons également sur la mesure M G pour connaître les types de règles à extraire mais également pour supprimer des règles inintéressantes. Nous utilisons également des méta-règles nous permettant d’inférer l’intérêt d’une règle négative à partir d’une règle positive. Par ailleurs, notre algorithme va extraire un nouveau type de règles négatives qui nous semble intéressant : les règles dont la prémisse et la conclusion sont des conjonctions de motifs négatifs. Notre étude se termine par une comparaison quantitative et qualitative aux autres algorithmes d’extraction de règles d’association positives et négatives sur différentes bases de données de la littérature. Notre logiciel ARA (Association Rules Analyzer ) facilite l’analyse qualitative des algorithmes en permettant de comparer intuitivement les algorithmes et d’appliquer en post-traitement différentes mesures de qualité. Finalement, notre proposition améliore l’extraction au niveau du nombre et de la qualité des règles extraites mais également au niveau du parcours de recherche des règles. / The purpose of data mining is to extract knowledge from large amount of data. The extracted knowledge can take different forms. In this work, we will seek to extract knowledge only in the form of positive association rules and negative association rules. A negative association rule is a rule in which the presence and the absence of a variable can be used. When considering the absence of variables in the study, we will expand the semantics of knowledge and extract undetectable information by the positive association rules mining methods. This will, for example allow doctors to find characteristics that prevent disease instead of searching characteristics that cause a disease. Nevertheless, adding the negation will cause various challenges. Indeed, as the absence of a variable is usually more important than the presence of these same variables, the computational costs will increase exponentially and the risk to extract a prohibitive number of rules, which are mostly redundant and uninteresting, will also increase. In order to address these problems, our proposal, based on the famous Apriori algorithm, does not rely on frequent itemsets as other methods do. We define a new type of itemsets : the reasonably frequent itemsets which will improve the quality of the rules. We also rely on the M G measure to know which forms of rules should be mined but also to remove uninteresting rules. We also use meta-rules to allow us to infer the interest of a negative rule from a positive one. Moreover, our algorithm will extract a new type of negative rules that seems interesting : the rules for which the antecedent and the consequent are conjunctions of negative itemsets. Our study ends with a quantitative and qualitative comparison with other positive and negative association rules mining algorithms on various databases of the literature. Our software ARA (Association Rules Analyzer ) facilitates the qualitative analysis of the algorithms by allowing to compare intuitively the algorithms and to apply in post-process treatments various quality measures. Finally, our proposal improves the extraction in the number and the quality of the extracted rules but also in the rules search path.

While historically digital heritage libraries were first powered in image mode, they quickly took advantage of OCR technology to index printed collections and consequently improve the scope and performance of the information retrieval services offered to users. But the access to iconographic resources has not progressed in the same way, and the latter remain in the shadows: manual incomplete and heterogeneous indexation, data silos by iconographic genre. Today, however, it would be possible to make better use of these resources, especially by exploiting the enormous volumes of OCR produced during the last two decades, and thus valorize these engravings, drawings, photographs, maps, etc. for their own value but also as an attractive entry point into the collections, supporting discovery and serenpidity from document to document and collection to collection. This article presents an ETL (extract-transform-load) approach to this need, that aims to: Identify and extract iconography wherever it may be found, in image collections but also in printed materials (dailies, magazines, monographies); Transform, harmonize and enrich the image descriptive metadata (in particular with machine learning classification tools); Load it all into a web app dedicated to image retrieval. The approach is pragmatically dual, since it involves leveraging existing digital resources and (virtually) on-the-shelf technologies. / Si historiquement, les bibliothèques numériques patrimoniales furent d’abord alimentées par des images, elles profitèrent rapidement de la technologie OCR pour indexer les collections imprimées afin d’améliorer périmètre et performance du service de recherche d’information offert aux utilisateurs. Mais l’accès aux ressources iconographiques n’a pas connu les mêmes progrès et ces dernières demeurent dans l’ombre : indexation manuelle lacunaire, hétérogène et non viable à grande échelle ; silos documentaires par genre iconographique ; recherche par le contenu (CBIR, content-based image retrieval) encore peu opérationnelle sur les collections patrimoniales. Aujourd’hui, il serait pourtant possible de mieux valoriser ces ressources, en particulier en exploitant les énormes volumes d’OCR produits durant les deux dernières décennies (tant comme descripteur textuel que pour l’identification automatique des illustrations imprimées). Et ainsi mettre en valeur ces gravures, dessins, photographies, cartes, etc. pour leur valeur propre mais aussi comme point d’entrée dans les collections, en favorisant découverte et rebond de document en document, de collection à collection. Cet article décrit une approche ETL (extract-transform-load) appliquée aux images d’une bibliothèque numérique à vocation encyclopédique : identifier et extraire l’iconographie partout où elle se trouve (dans les collections image mais aussi dans les imprimés : presse, revue, monographie) ; transformer, harmoniser et enrichir ses métadonnées descriptives grâce à des techniques d’apprentissage machine – machine learning – pour la classification et l’indexation automatiques ; charger ces données dans une application web dédiée à la recherche iconographique (ou dans d’autres services de la bibliothèque). Approche qualifiée de pragmatique à double titre, puisqu’il s’agit de valoriser des ressources numériques existantes et de mettre à profit des technologies (quasiment) mâtures.

Ces dernières décennies, le développement considérable des technologies de l'information et de la communication a modifié en profondeur la manière dont nous avons accès aux connaissances. Face à l'afflux de données et à leur diversité, il est nécessaire de mettre au point des technologies performantes et robustes pour y rechercher des informations. Les entités nommées (personnes, lieux, organisations, dates, expressions numériques, marques, fonctions, etc.) sont sollicitées afin de catégoriser, indexer ou, plus généralement, manipuler des contenus. Notre travail porte sur leur reconnaissance et leur annotation au sein de transcriptions d'émissions radiodiffusées ou télévisuelles, dans le cadre des campagnes d'évaluation Ester2 et Etape. En première partie, nous abordons la problématique de la reconnaissance automatique des entités nommées. Nous y décrivons les analyses généralement conduites pour traiter le langage naturel, discutons diverses considérations à propos des entités nommées (rétrospective des notions couvertes, typologies, évaluation et annotation) et faisons un état de l'art des approches automatiques pour les reconnaître. A travers la caractérisation de leur nature linguistique et l'interprétation de l'annotation comme structuration locale, nous proposons une approche par instructions, fondée sur les marqueurs (balises) d'annotation, dont l'originalité consiste à considérer ces éléments isolément (début ou fin d'une annotation). En seconde partie, nous faisons état des travaux en fouille de données dont nous nous inspirons et présentons un cadre formel pour explorer les données. Les énoncés sont représentés comme séquences d'items enrichies (morpho-syntaxe, lexiques), tout en préservant les ambigüités à ce stade. Nous proposons une formulation alternative par segments, qui permet de limiter la combinatoire lors de l'exploration. Les motifs corrélés à un ou plusieurs marqueurs d'annotation sont extraits comme règles d'annotation. Celles-ci peuvent alors être utilisées par des modèles afin d'annoter des textes. La dernière partie décrit le cadre expérimental, quelques spécificités de l'implémentation du système (mXS) et les résultats obtenus. Nous montrons l'intérêt d'extraire largement les règles d'annotation, même celles qui présentent une moindre confiance. Nous expérimentons les motifs de segments, qui donnent de bonnes performances lorsqu'il s'agit de structurer les données en profondeur. Plus généralement, nous fournissons des résultats chiffrés relatifs aux performances du système à divers point de vue et dans diverses configurations. Ils montrent que l'approche que nous proposons est compétitive et qu'elle ouvre des perspectives dans le cadre de l'observation des langues naturelles et de l'annotation automatique à l'aide de techniques de fouille de données.