Dans le contexte actuel d'une société et d'une économie centrées sur l'information, l'accès à la masse grandissante de documents électroniques est devenu un enjeu capital. De nombreux outils de recherche d'informations se contentent cependant d'un scénario de recherche classique, basé sur les mots. Pourtant, la relation entre un concept et son expression ne se limite pas toujours à un lien unique. Ainsi, un concept peut souvent être désigné par plusieurs expressions (« chômeur » et « demandeur d'emploi »), et inversement, un mot peut aussi parfois désigner plusieurs concepts différents (« carotte » en tant que légume ou en géologie). Afin de gérer cette difficulté, il peut être intéressant de représenter les documents non plus dans un espace de mots, mais dans un espace de concepts. Dans cette thèse, nous proposons trois façons d'apporter des éléments de sens à la représentation des documents : une méthode de classification supervisée (semi-)automatique de documents, la prise en compte de manière particulière de certains éléments d'informations, comme le temps, et finalement un système d'indexation thématico-temporel qui montre l'intérêt, et les perspectives en termes applicatifs, de cette approche multidimensionnelle et sémantique de l'accès à l'information.

Nous proposons une méthode de groupement en clusters d'objets multidimensionnels étendus, basée sur un modèle de co^ut adaptatif aux requêtes, pour accélérer l'exécution des requêtes spatiales de type intervalle (e.g., intersection, inclusion). Notre travail a été motivé par l'émergence de nombreuses applications de dissémination sélective d'informations posant de nouveaux défis au domaine de l'indexation multidimensionnelle. Dans ce contexte, les approches d'indexation existantes (e.g., R-trees) ne sont pas adaptées aux besoins applicatifs tels que scalabilité (beaucoup d'objets avec des dimensions élevées et des extensions spatiales), performance de recherche (taux élevés de requêtes), performance de mise à jour (insertions et suppressions fréquentes d'objets) et adaptabilité (à la distribution des objets et des requêtes, et aux paramètres systèmes). Dans notre méthode, nous relâchons plusieurs propriétés spécifiques aux structures d'indexation arborescentes classiques (i.e. équilibrage de l'arbre et du partitionnement, englobement minimal des objets) en faveur d'une stratégie de groupement basée sur un modèle de co^ut adaptatif. Ce modèle de co^ut tient compte des caractéristiques de la plateforme d'exécution, de la distribution spatiale des objets et surtout de la distribution spatiale des requêtes. Plus précisément, la distribution des requêtes permet de déterminer les dimensions les plus sélectives et discriminantes à utiliser dans le regroupement des objets. Nous avons validé notre approche par des études expérimentales de performance impliquant de grandes collections d'objets et des requêtes d'intervalles avec des distributions uniformes et non-uniformes.

Avec l’évolution des technologies numériques et la prolifération d'internet, la quantité d’information numérique a considérablement évolué. La recherche par similarité (ou recherche des plus proches voisins) est une problématique que plusieurs communautés de recherche ont tenté de résoudre. Les systèmes de recherche par le contenu de l’information constituent l’une des solutions prometteuses à ce problème. Ces systèmes sont composés essentiellement de trois unités fondamentales, une unité de représentation des données pour l’extraction des primitives, une unité d’indexation multidimensionnelle pour la structuration de l’espace des primitives, et une unité de recherche des plus proches voisins pour la recherche des informations similaires. L’information (image, texte, audio, vidéo) peut être représentée par un vecteur multidimensionnel décrivant le contenu global des données d’entrée. La deuxième unité consiste à structurer l’espace des primitives dans une structure d’index, où la troisième unité -la recherche par similarité- est effective.Dans nos travaux de recherche, nous proposons trois systèmes de recherche par le contenu de plus proches voisins. Les trois approches sont non supervisées, et donc adaptées aux données étiquetées et non étiquetées. Elles sont basées sur le concept du hachage pour une recherche efficace multidimensionnelle des plus proches voisins. Contrairement aux approches de hachage existantes, qui sont binaires, les approches proposées fournissent des structures d’index avec un hachage réel. Bien que les approches de hachage binaires fournissent un bon compromis qualité-temps de calcul, leurs performances en termes de qualité (précision) se dégradent en raison de la perte d’information lors du processus de binarisation. À l'opposé, les approches de hachage réel fournissent une bonne qualité de recherche avec une meilleure approximation de l’espace d’origine, mais induisent en général un surcoût en temps de calcul.Ce dernier problème est abordé dans la troisième contribution. Les approches proposées sont classifiées en deux catégories, superficielle et profonde. Dans la première catégorie, on propose deux techniques de hachage superficiel, intitulées Symmetries of the Cube Locality sensitive hashing (SC-LSH) et Cluster-Based Data Oriented Hashing (CDOH), fondées respectivement sur le hachage aléatoire et l’apprentissage statistique superficiel. SCLSH propose une solution au problème de l’espace mémoire rencontré par la plupart des approches de hachage aléatoire, en considérant un hachage semi-aléatoire réduisant partiellement l’effet aléatoire, et donc l’espace mémoire, de ces dernières, tout en préservant leur efficacité pour la structuration des espaces hétérogènes. La seconde technique, CDOH, propose d’éliminer l’effet aléatoire en combinant des techniques d’apprentissage non-supervisé avec le concept de hachage. CDOH fournit de meilleures performances en temps de calcul, en espace mémoire et en qualité de recherche.La troisième contribution est une approche de hachage basée sur les réseaux de neurones profonds appelée "Unsupervised Deep Neuron-per-Neuron Hashing" (UDN2H). UDN2H propose une indexation individuelle de la sortie de chaque neurone de la couche centrale d’un modèle non supervisé. Ce dernier est un auto-encodeur profond capturant une structure individuelle de haut niveau de chaque neurone de sortie.Nos trois approches, SC-LSH, CDOH et UDN2H, ont été proposées séquentiellement durant cette thèse, avec un niveau croissant, en termes de la complexité des modèles développés, et en termes de la qualité de recherche obtenue sur de grandes bases de données d'information / The amount of media data is growing at high speed with the fast growth of Internet and media resources. Performing an efficient similarity (nearest neighbor) search in such a large collection of data is a very challenging problem that the scientific community has been attempting to tackle. One of the most promising solutions to this fundamental problem is Content-Based Media Retrieval (CBMR) systems. The latter are search systems that perform the retrieval task in large media databases based on the content of the data. CBMR systems consist essentially of three major units, a Data Representation unit for feature representation learning, a Multidimensional Indexing unit for structuring the resulting feature space, and a Nearest Neighbor Search unit to perform efficient search. Media data (i.e. image, text, audio, video, etc.) can be represented by meaningful numeric information (i.e. multidimensional vector), called Feature Description, describing the overall content of the input data. The task of the second unit is to structure the resulting feature descriptor space into an index structure, where the third unit, effective nearest neighbor search, is performed.In this work, we address the problem of nearest neighbor search by proposing three Content-Based Media Retrieval approaches. Our three approaches are unsupervised, and thus can adapt to both labeled and unlabeled real-world datasets. They are based on a hashing indexing scheme to perform effective high dimensional nearest neighbor search. Unlike most recent existing hashing approaches, which favor indexing in Hamming space, our proposed methods provide index structures adapted to a real-space mapping. Although Hamming-based hashing methods achieve good accuracy-speed tradeoff, their accuracy drops owing to information loss during the binarization process. By contrast, real-space hashing approaches provide a more accurate approximation in the mapped real-space as they avoid the hard binary approximations.Our proposed approaches can be classified into shallow and deep approaches. In the former category, we propose two shallow hashing-based approaches namely, "Symmetries of the Cube Locality Sensitive Hashing" (SC-LSH) and "Cluster-based Data Oriented Hashing" (CDOH), based respectively on randomized-hashing and shallow learning-to-hash schemes. The SC-LSH method provides a solution to the space storage problem faced by most randomized-based hashing approaches. It consists of a semi-random scheme reducing partially the randomness effect of randomized hashing approaches, and thus the memory storage problem, while maintaining their efficiency in structuring heterogeneous spaces. The CDOH approach proposes to eliminate the randomness effect by combining machine learning techniques with the hashing concept. The CDOH outperforms the randomized hashing approaches in terms of computation time, memory space and search accuracy.The third approach is a deep learning-based hashing scheme, named "Unsupervised Deep Neuron-per-Neuron Hashing" (UDN2H). The UDN2H approach proposes to index individually the output of each neuron of the top layer of a deep unsupervised model, namely a Deep Autoencoder, with the aim of capturing the high level individual structure of each neuron output.Our three approaches, SC-LSH, CDOH and UDN2H, were proposed sequentially as the thesis was progressing, with an increasing level of complexity in terms of the developed models, and in terms of the effectiveness and the performances obtained on large real-world datasets